数据|WakeData惟客数据李柯辰:数据化建设要进行场景化迭代,形成数据闭环( 三 )
重视数据运营
大家一定重视数据运营 , 很多IT数据展现方式可以改变一下了 , 大家看数据都希望有一个报表 , 用碎片化的方式看报表 , 而不是“找报表” , 这些软性的数据文化会影响企业内部推动数据应用的顺利程度 。
刚刚讲了数据建设 , 其实我们也会提到数据平台 , 数据平台肯定是一个技术升级 , 原因有几点:
首先数据平台能够存储更大规模的数据 , 能够做数据预测 , 数据会变得更强 , 数据的多样性也会更加丰富 。
第二 , 企业要构建自己的数据模型 , 这个数据模型其实第一步是ODS(操作型数据库) , 不知道怎么用的数据你尽量放到这个里面来 , 上面的模型应用可以根据产品迭代 。WakeData的数据平台提供了四个大类的场景 , 任何一个场景包括里面的子项可以分布式迭代 。WakeData也会提供一些可以数据建模的方案 。
很多认为企业数据资产更多的是指我们看到的指标 , 其实我们认为企业数据资产分为两类 , 一类人可以理解的数据 , 一类机器可以理解的数据 。人可以理解的数据是指标报表的数据 , 机器可以理解的数据就是算法数据 , 它可以据此做一些模型 。
客户可以通过WakeData的数据建模方案做一个行业通用模型 , 比如地产板块的通用模型 , 零售行业的数据模型等 。
数据平台建好了之后 , 大家对这个东西到底有什么作用还不是很清晰 , 讲几个例子 。
比如地产行业可以把主要区域子公司的项目数据抽取回来 , 不同的行业不同的项目规划设计成本、营销、财务端到端的数据做一个主数据 , 然后做数据治理 。然后 , 对数据做一些科学管理 , 进行数据分析 。
在客户经营上面 , 客户经营最多的是营销 , 一个企业的用户营销涉及三个环节:投放、用户运营、营销转化 。
我们可以看到这个里面核心的就是数据平台以及预测分析模型 , 分析模型要驱动用户运营 。然后进行客户生命周期管理 , 在客户生命周期管理里面涉及很多细小的分析模型 , 包括大家所日常听到的归因分析、细分分析、AD分析等等 , 以前企业的数据不够好的很大一部分原因是在数据分析上没有做到足够的细 。
具体来看数据打通之后我们在哪些场景用 , 还是地产营销的例子 , 地产获客之后 , 一个ID广告投放 , 一个销售转换 。
房地产集团里面有商业地产以及社区服务等 , 这个里面其实可以做一些用户运营的销售转换 。并且 , 还可以简单做一点投放了之后效果转换的分析 。
第二 , 我们可以看到在引流平台之后 , 销售导入可以看到引流平台里面的客户大概情况 , 然后可以做数据审核 , 外面做投放之后还可以拿来做评估模型 , 比如今天做一个线上直播有数万个客户进来 , 这数万客户如何做进一步的营销转化 。
WakeData也有一个辅助销售跟客户沟通的工具 , 这个工具可以勾勒出用户信息的大致轮廓 , 当然这里面也要考虑数据合规安全问题 。
刚才提到了销售导入赋能 , 商业运营内部的运营池也可以做一些促销 , 内部营销的时候传统企业一般没有那么多运营人员 , 所以基于数据的自动化营销对企业来说就很有用 , 可以帮助它节省大量的运营人力 , 至少可以在刚开始的时候把一些运营成本转换出来 。
最后 , 简单说一下变化 , WakeData到现在我们两年的时间 , 我们公司核心是做数字连接还有数字智能 , 其实连接就是我们上面有一层应用或者APP、小程序 , APP、小程序看到的不太一样 , 本身带了一些数据分析还有数据智能的相关模块跟应用或者服务 。底层其实是一个平台 , 这个数据平台之上 , 除了标准化常用的一些数据分析、数据模型之外 , 企业可以自己做一些延伸应用 。
有了工具平台之后 , 在用户运营方面 , WakeData也提供一些运营咨询、企业行业解决方案等 。
【数据|WakeData惟客数据李柯辰:数据化建设要进行场景化迭代,形成数据闭环】
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