如何用大数据技术做好企业运营？

1. 如何用大数据技术做好企业运营？

要想知道怎么用首先你要知道的是，大数据技术的作用。

大数据时代的悄然来临，数据的价值得到人们的广泛认同，对数据的重视提到了前所未有的高度。移动互联网、社交媒体和其他来源的数据爆炸式增长，产生了海量的数据， 企业会仔细收集这些数据，并将其存储起来，以便重复使用。数据已经作为企业重要资产被广泛应用于盈利分析与预测、客户关系管理、合规性监管、运营风险关理等业务当中。
那么大数据在企业经营中有什么作用
1. 帮助企业了解用户
通过大数据分析技术，企业可以将客户、用户和产品进行有机串联，对用户的产品偏好，客户的关系偏好进行个性化定位，生产出用户驱动型的产品，提供客户导向性的服务。
从大数据技术方面来看，用数据来指引企业的成长，将不再单单是一句口号。据百度某高管表示，从数据挖掘的角度来看，百度公司通过对每天60亿的检索请求数据分析，可以发现检索某一品牌的受众行为特征，进而反馈给企业的品牌、产品研发部门，能更准确地了解目标用户，并推出与调性相匹配的产品。
通过运用大数据，不仅可以从数据中发掘出适应企业发展环境的社会和商业形态，用数据对用户和客户对待产品的态度，进行挖掘和洞察，准确发现并解读客户及用户的诸多新需求和行为特征，这必将颠覆传统企业在用户调研过程中，过分依赖主观臆断的市场分析模式。

案例1
2. 帮助企业进行资源精准定位
通过大数据技术，可以实现企业对所需资源的精准定位，在企业在运营过程中，所需要的每一种资源的挖掘方式、具体情况和储量分布等，企业都可以进行搜集分析，形成基于企业的资源分布可视图，就如同“电子地图”一般，将原先只是虚拟存在的各种优势点，进行“点对点”的数据化、图像化展现，让企业的管理者可以更直观地面对自己的企业，更好地利用各种已有和潜在资源。如果没有大数据，将很难发现曾经认为是完全无关行为间的相互关联性，就如同外媒曾经提到的“啤酒”与“尿片”之间的关联营销一样，如果美元大数据这将是一种几乎不可能的事情。

案例2
3. 帮助企业做好运营推广
以往企业品牌如果需要做市场预测，大多靠自身资源、公共关系和以往的案例来进行分析和判断，得出的结论往往也比较模糊;很少能得到各自行业内的足够重视。通过大数据的相关性分析，根据不同品牌市场数据之间的交叉、重合，企业的运营方向将会变得直观而且容易识别，在品牌推广、区位选择、战略规划方面将做到更有把握地面对。

案例3
通过大数据分析可以判断客户话题各类来源的占比，确定客户上网的习惯;信息的主要话题，以及相关媒体平台曝光量，企业可以针对性得选择并制定营销活动平台、推广方向等，提升企业运营效果。
4. 协助企业更好的开展服务
通过大数据计算对社交信息数据、客户互动数据等，可以帮助企业进行品牌信息的水平化设计和碎片化扩散。经济学家Richard H.Thaler曾经提出一种观点，“个人观点的微小变化都可以演变为所有人的群体行为模式的重大变革。”在这一重大变革的背景之下，对微小的信息流，企业都必须重视，而客户服务为应对这种情况，也需要像空气一样分布在一些细枝末节之中。企业可以借助社交媒体中公开的海量数据，通过大数据信息交叉验证技术、分析数据内容之间的关联度等，进而面向社会化用户开展精细化服务，提供更多便利、产生更大价值。

协助企业开展服务
5. 协助做好企业的危机预警
当代社会，舆情危机的爆发与扩散，与病毒传播的模式存在高度相似性。企业潜伏的质量问题、安全问题、经济问题、市场问题、民工讨薪问题等在一定条件下一旦爆发，危机效应将在瞬间传递给世界对企业的商誉和品牌造成极大伤害，严重的可能危及到企业的生存。

消息预警
大数据可以通过数据挖掘和语义分析等技术，对敏感信息数据源进行判断，并对危及企业品牌的信息通过电话、短信、APP、微信、邮件等方式第一时间通知给用户。
近年来，企业探讨应用大数据预测危机传播有了一定成果。每逢敏感时间节点，企业依据数据做出预测，将预测结果确定在一个有效范围内，发出早期的警报，收到了较好的预防效果。大数据分析预测危机爆发的可能性和危机传播的烈度、趋势和走向，为企业的危机解决方案提供了决策的依据。
部分来源于网络，希望对你有帮助，望采纳

2. 大数据运营对企业的帮助

大数据运营对企业的帮助 
首先，我们先来了解一下大数据的概念：大数据是无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行 采集、存储、管理和分析的数据集合(麦肯锡);或者利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所 耗 时间超过可容忍时间的数据集。具备有规模性、多样性、高速性和真实性的特点。
那么企业为什么要使用数据化运营呢?或者说数据化运营能给企业带来什么好处呢?
第一：是决策的有效性，无论企业做出什么类型的决策，事先都需要进行一定的调研分析，以确保决策的可行性，传统的调研方式由于人力物力限制只能局限于部分地区或者部分产品，这难免会导致决策的偏向性，大数据由于规模性的特点，可以使得企业对全地区、全产品进行分析，保证了决策的科学。
第二：决策的全面性，世间万物之间或多或少都会存在某种关联，在企业传统的分析的方法中，大多以单一产品、单一市场的分析为主，对各个产品、市场之前的关联性分析不足，大数据多样性的特点可以同时对多个对象进行分析，也可以很好的反映出各个阶段的相关性，使得决策更加全面。
第三：决策的时效性，如果不使用大数据进行分析，以人力来讲，进行任何一项调查都需要耗费一定时间，很难保障对市场局势的有效把握，但是大数据的数据获取、分析以及决策都交由软件完成，从数据的抓取、处理到可视化，一气呵成，仅需对其进行理论解释，有很强的时效性。
通过大数据运营的方法,你将能够判断趋势,从而展开有效行动,帮助自己发现问题,推动创新或解决方案出现。麻省理工学院一项针对数字业务的研究发现,那些在大多数情况下都进行数据驱动决策的企业,它们的生产率比一般企业高4%,利润则要高6%。数据还可以为员工提供一个良好的标准,将自己的工作和业务结果联系起来,从而发现一些可以改进的新机会。绩效评估可以建立在一些可衡量的标准上,管理者也可以了解整个公司的状态,以及公司的优势和劣势所在。

3. 用大数据帮助企业做好运营需要注意什么？

运用好大数据分析法，可以分析用户的行为通过积累数据，更加准确的获取新老用户的喜好和消费习惯。分析客户的真正需求，使营销广告能更精准的推送给用户。同时，还要利用大数据，对目标用户进行多角度的分析，帮助企业更加了解消费者的特点，进行精准营销。
数据的准确性也是需要考量的，不同的平台通过各自不同的指标对数据抓取和分析，选择有技术认可的大平台大数据分析，得到强而有力的数据支持，能让企业对于用户和市场的分析把控更加精准，也可以让各位公司下一步的方案计划尽可能的避免出现决策失误。
早期的运营监控更多来说用户或者运营人员对于发生事情的主观判断，缺乏真实有效的数据支持和模型帮助解决问题。而大数据更够让企业进行数据建模和有效收集数据进行分析，帮助企业能够快速找到和解决用户数据的异常信息，对运营起到辅助的监控作用，为企业提供有价值的参考意见。

4. 企业如何数据化运营到运营数据

你的吃穿住行，都会产生数据。

企业内部的每一步动作，都会存在数据。有些数据随着时间流逝，淹没在烦躁的社会中去了，有些数据，被我们耸耸肩，甩掉在脑后。然而，从来就没有人意识到，这些被我们忽略的，都是财富，而且是需要长期积累的财富。


选择好的数据指标

      

好的数据指标通常有两个基本特征，一是数据指标与目标的相关程度，用来衡量目标的期望值；二是数据指标的准确性与稳定性，以长期稳定的准确的反应目标结果。


除此之外，好的数据指标还应该包括以下特征。首先是易获取，易理解。其次是适应性强，适合不同的运营活动，适合横向与纵向的对比，且与业务的相关性比较密切。除此之外，指标的可持续性也非常重要，而且持续性表现在，口径的统一以及长期可用上。虽然说不同的阶段所关注的指标不一样，但这些指标都要满足上述特点。


数据运营指标体系的搭建套路


业界搭建数据指标体系的套路通常包括两种，一种是以精益数据分析为代表的第一指标法，通过寻找关键指标，然后利用杜邦分析法通过拆解第一关键指标的方式，围绕第一关键指标搭建运营数据指标体系；另一种是根据业务衍变过程（逻辑）构成的海盗数据指标框架：AARRR，与AARRR相近的还有类似于PRAPA,AMAT等数据指标框架。


上述两种套路，最终都殊路同归，最终指向业务核心诉求：收益。而最终将收益拆分，对不同影响因素冠以不同的套路的过程，就是数据指标体系搭建的过程。以B2C电商为例，将目标收益拆分为由客流量、转化率、客单价、购买频率和毛利润率以及成本等指标，随后又将这些核心指标根据影响因素拆分为比如SEM、EDM等单位影响模块，最终由核心指标和影响模块指标构成了完整的数据运营体系。


立体化的数据指标体系

      

核心指标，影响因素和发展阶段将数据指标变的立体化。由核心指标与影响模块构成的数据模块，伴随着业务发展阶段的变化而变化，最终形成立体化的数据指标体系。

      

数据指标体系的立体化可以从四维空间的角度去理解，首先的立体化是核心数据指标以及对应因素影响因素所构成的二维数据指标系，随着业务的发展以及人员分工的细分，并在此基础上引入了岗位层级关注度，至此二维数据指标系由二维转变为三维，最终形成一个一个的数据指标模块。其次，随着时间的推移的，业务发展阶段不同关注的核心指标不同，最终形成数据指标模块的动态衍变，最终将数据指标模块衍变为立体化的数据指标体系。

5. 大数据在企业运营中到底有多重要

大数据是企业通过各种不同渠道收集到的数据组，通过对这个数据组的一个分析，能够得出很多关于企业运营中所需要但还不明确的信息，例如：
通过用户的搜索来进行针对性的推送，提高产品的展示量；
通过用户的搜索关键字来推断出产品可以研发发展的新方向，及早抢占还未开拓的市场；
通过用户的行为习惯来合理分配产品搭配与摆放，以便两个毫不相干的产品也能相互推动销售。这一点有一个著名的案例便是啤酒与尿不湿的搭配。
诸如此类，大数据的分析结论可以影响很多方面，企业在运营过程中借助大数据可以减少很多不必要的犹豫，减少部分的错误判断，甚至能够提前抢占市场。

6. 企业的数据化运营离不开大数据

企业的数据化运营离不开大数据
在这个技术推陈出新的时代，人们的生活无时不在产生数据，这些数据产来自于于各行各业，自从在互联网时代大数据概念提出后，人们发现自己手中的数据不再毫无用处，通过强大的技术手段，无形的数据可转化为有形资产。所以在这个大数据的时代，得数据者得天下!
那么对于一个企业来说如何让大数据发挥出价值，推动企业业绩的增长呢？
对于面向用户的企业来说，如何利用大数据现在的玩法应该是比较清楚了。简单来说就是以用户和业务为核心，对用户的相关维度进行数据挖掘，构建用户和业务的属性和特征库，服务业务需求。具体再实施过程中还需要重点考虑以下问题：
1.以用户和业务为核心，以思路为重点，以数据挖掘技术为辅助
企业使用大数据的目的是解决问题(说白了就是赚钱)，赚钱的方法就是跟自己的business model密切相关的，也就是我们通常说的业务。在这个过程中大数据技术只是一个手段，是帮助我们解决业务问题的。所以说在大数据技术选型和架构的时候，一定要搞清楚自己的业务模式，不能别人用什么架构就跟着用，别人挖掘什么就跟风挖。
2.小步快跑，快速迭代，持续优化
千万别想着一次就搞出个大新闻，在互联网领域永远是beta版的，只要这次比上次好就行了。大数据的思想就是把现实世界中的现象用数学的形式表示出来，分析和挖掘这些现象之间的关系，并且能够定位到哪些群体具备哪些特征，哪些特征会影响企业的盈利。所以很多问题并没有或者需要严谨的数学证明，我们重点关注的是关联关系而不是因果关系。
在大数据时代，ABtest是非常重要的，很多现象是不需要理论证明的，ABtest会告诉我们该怎么改进产品，哪些产品的哪些特征更受用户欢迎。
3.用户的反馈很重要，要积极调动用户的参与度
传统的调动用户参与度的方式就是发优惠券或者促销券。这种方法在有些情况下是有效的，有些情况下可能需要更深入的了解用户的需求，例如用户为什么来我们这个平台?为什么流失了?举个例子来说吧，对于有些用户来说你给他发了10块钱优惠券，但是他没有买的需求或者找不到他想买的东西，那么他不会因为这10块钱的优惠券去制造一个需求。或者有些用户可能比较有钱，每次买东西都是大手笔，你给他10块钱优惠券可能他根本看不上。用户细分模型可以帮助我们针对不同的用户群体采用不同的调动用户参与的方式。
大数据是帮助我们补充行业知识的一种重要的方式。现在越来越多的行业是数据驱动的，那么这个行业的很多行业知识都是通过大数据挖掘出来的。而获取这些数据的主要方式就是用户的行为和对运营动作反馈的挖掘，这也是未来以数据为核心的企业的价值所在。
4.从运营驱动到数据驱动
关于谁来主导大数据服务用户这个需求，其实有很多的使用场景。例如一个推荐系统由产品经理来主导比较合适;对于一个数据化运营系统，那么从事运营或者市场相关的人员来主导会是比较合适的。对于很多大公司来说，慢慢会发展出专门从事数据驱动业务的部门和人员，例如我们经常提到的Data Scientist的概念。
5.业务人员和数据挖掘人员的密切配合
这个也是我们大部分公司经常遇到的一个问题：做业务的不太懂技术或者数据，做数据挖掘的对业务又不是特别了解，目前社会上最缺的就是既懂业务又懂技术的。如何把数据挖掘的结果应用到业务中是个比较难的问题，我们常说没有数据是无价值的，只是要找到它发挥价值的地方。因为数据挖掘的结果往往表现出的是用户在某一方面的属性或者特征，那么在实际业务中用户的行为往往受到多个因素的影响，所以在把数据挖掘的结果推广到具体的业务过程中要和业务方密切合作，找到合适的促销方式、展位、文案、刺激手段、效果评估方法等。
大数据的范畴内我们应该把用户还原成一个人，而不要割裂的看他的某些行为，而要把这些行为和他的社会学属性、生活背景、活动时间、地点、气候因素和应用上下文联系起来。目前的大数据Ecosystem没有一个很好的BI工具，给对应的分析师或者挖掘工程师带来了很大的难度。
6.与客户的沟通方式(运营手段)很重要
现在社会大家都很忙碌，像过去那种通过call center给用户打电话推销的方式的效果越来越差，因为用户很忙碌的时候是不希望被打扰的。那么异步通信的需求就比较强烈，典型的应用就是微信，可以很好的利用碎片时间，那么对于企业营销来说也是非常好的通道。同样对于企业给用户的各种促销或者运营手段的时机也会比较重要，而且不同兴趣偏好的用户的浏览和购买时间最好也要区别对待。
同时运营活动设计的巧妙程度、文案和展位比大数据技术可能会发挥更重要的作用。听过一个真实的例子，某公司的推荐系统在模型完全没有改变的情况下只是改了下展位的位置，导致最后的下单率有明显的提升。
7.大数据带来的价值如何衡量
企业养了一个大数据团队，那么对这样的团队怎么衡量他们带来的价值呢?例如天猫双十一的交易额有350亿，那么这350亿中有多少是通过大数据来提升的?
大数据的短期回报是精准营销，而从长期的角度来看对于一个企业或者平台来说更重要的是客户关系维护，增加用户的粘性和购买力，从而使得用户很难迁移到其他平台上，那么对于你这个企业来说就有点类似于垄断了，就属于躺着都赚钱了(就像现在的可口可乐、宝洁类似的公司)。所以说大数据的价值可以在产品的各个层次得到体现，而具体价值的衡量也要因不同的业务模式而有所不同。同时大数据也帮助企业更好的理解这个行业，建立起行业的壁垒，从而更好的支撑管理者的决策。

7. 大数据分析对企业运营有哪些作用？

　　1、帮企业了解用户

　　大数据通过相关性分析，将客户、用户和产品进行有机串联，对用户的产品偏好，客户的关系偏好进行个性化定位，生产出用户驱动型的产品，提供客户导向性的服务。

　　从大数据技术方面来看，用数据来指引企业的成长，将不再单单是一句口号。据百度副总裁曾良表示，从挖掘的角度来看，他们通过对每天60亿的检索请求数
据分析，可以发现检索某一品牌的受众行为特征，进而反馈给企业的品牌、产品研发部门，能更准确地了解目标用户，并推出与调性相匹配的产品。

　　通过运用大数据，不仅可以从数据中发掘出适应企业发展环境的社会和商业形态，用数据对用户和客户对待产品的态度，进行挖掘和洞察，准确发现并解读客户及用户的诸多新需求和行为特征，这必将颠覆传统企业在用户调研过程中，过分依赖主观臆断的市场分析模式。

　　2、帮企业锁定资源

　　通过大数据技术，可以实现企业对所需资源的精准锁定，在企业在运营过程中，所需要的每一种资源的挖掘方式、具体情况和储量分布等，企业都可以进行搜集
分析，形成基于企业的资源分布可视图，就如同“电子地图”一般，将原先只是虚拟存在的各种优势点，进行“点对点”的数据化、图像化展现，让企业的管理者可
以更直观地面对自己的企业，更好地利用各种已有和潜在资源。如果没有大数据，将很难发现曾经认为是完全无关行为间的相互关联性，就如同外媒曾经提到的“啤
酒”与“尿片”之间的关联营销一样，如果美元大数据这将是一种几乎不可能的事情。

　　3、帮企业规划生产

　　大数据不仅改变了数据的组合方式，而且影响到企业产品和服务的生产和提供。通过用数据来规划生产架构和流程，不仅能够帮助他们发掘传统数据中无法得知的价值组合方式，而且能给对组合产生的细节问题，提供相关性的、一对一的解决方案，为企业开展生产提供保障。

　　过去的所谓商业智能，往往大多是“事后诸葛亮”，而大数据则让企业可预测未来的走向，帮助企业做到“未雨绸缪”。大数据的虚拟化特征，还将大大降低企业的经营风险，能够在生产或服务尚未展开之前就给出相关确定性答案，让生产和服务做到有的放矢。

　　在这方面，不得不提到的就是最近火爆的《纸牌屋》，它的剧集为什么会受到全球欢迎?有很大一部分原因就跟它前期依据大数据技术和思维方式所做的准备。
据称，《纸牌屋》的数据库包含了3000万用户的收视选择、400万条评论、300万次主题搜索。下一季剧情拍什么、谁来拍、谁来演、怎么播，都由数千万
观众的客观喜好统计决定。

　　4、帮企业做好运营

　　过去某一品牌要做市场预测，大多靠自身资源、公共关系和以往的案例来进行分析和判断，得出的结论往往也比较模糊，很少能得到各自行业内的足够重视。通
过大数据的相关性分析，根据不同品牌市场数据之间的交叉、重合，企业的运营方向将会变得直观而且容易识别，在品牌推广、区位选择、战略规划方面将做到更有
把握地面对。

　　对于大数据对企业运营的导航左右，梦芭莎集团董事长佘晓成深有感触，他不禁感慨“大数据让我们能够及时调整运营策略，现在的库存每季售罄率从80%提升到95%，实行30天缺货销售，能把30天缺货控制在每天订单的10%左右，比以前有3倍的提升。”

　　5、帮企业开展服务

　　通过大数据计算对社交信息数据、客户互动数据等，可以帮助企业进行品牌信息的水平化设计和碎片化扩散。经济学家Richard H. 
Thaler曾经提出一种观点，“个人观点的微小变化都可以演变为所有人的群体行为模式的重大变革。”在这一重大变革的背景之下，对微小的信息流，企业都
必须重视，而客户服务为应对这种情况，也需要像空气一样分布在一些细枝末节之中。企业可以借助社交媒体中公开的海量数据，通过大数据信息交叉验证技术、分
析数据内容之间的关联度等，进而面向社会化用户开展精细化服务，提供更多便利、产生更大价值。

　　大数据的这五个作用你了解了吗?如何利用好大数据，可以从它的五个作用开始。

8. 企业怎样利用大数据分析做精细化运营

knowlesys舆情认为：
企业怎样利用大数据做精细化运营？这里从企业决策、成本控制、服务体系、产品研发四个方面加以简要讨论。
企业决策大数据化。现代企业大都具备决策支持系统，以辅助决策。但现行的决策支持系统仅搜集部分重点数据，数据量小、数据面窄。企业决策大数据化的基础是企业信息数字化，重点是数据的整理分析。首先，企业需要进行信息数字化采集系统的更新升级。按各决策层级的功能建立数据采集系统，以横向、纵向、实时三维模式广泛采集数据。其次，企业需要推进决策权力分散化、前端化、自动化。对多维度的数据进行提炼整合，在人为影响起主要作用的顶层，提高决策指标信息含量和科学性；在人为影响起次要作用的底层，推进决策指标量化，完善决策支持系统和决策机制。大数据决策机制让数据说话，可以减少人为干扰因素，提高决策精准度。
　成本控制大数据化。目前，很多企业在采购、物流、储存、生产、销售等环节引入了成本控制系统，但系统间融合度较低。企业可对现有成本控制系统进行改造升级，打造大数据综合成本控制系统。其一，在成本控制的全过程采集数据，以求最大限度地描述事物，实现信息数字化、数据大量化。其二，推进成本控制标准、控制机理系统化。量化指标，实现成本控制自动化，减少人为因素干扰；细化指标，以获取更精确的数据。其三，构建综合成本控制系统，将成本控制所涉及的从原材料采购到产品生产、运输、储存、销售等环节有机结合起来，形成一个综合评价体系，为成本控制提供可靠依据。成本控制大数据化以预先控制为主、过程控制为中、产后控制为辅的方式，可以最大限度降低企业运营成本。
　服务体系大数据化。品牌和服务是企业的核心竞争力，服务体系直接影响企业的生存发展。优化服务体系的重点是健全沟通机制、联络机制和反馈机制，利用大数据优化服务体系的关键是找到服务体系中存在的问题。首先，加强数据收集，对消费者反馈的信息进行分类分析，找到服务体系的问题，然后对症下药，建立高效服务机制，提高服务效率。其次，将服务方案移到线上，打造自动化服务系统。快速分析、比对消费者服务需求信息，比对成功则自动进入服务程序，实现快速处理；比对失败则转入人工服务系统，对新服务需求进行研究处理，并快速将新服务机制添加至系统，优化服务系统。服务体系大数据化，可以实现服务体系的高度自动化，最大程度提高服务质量和效率。
产品研发大数据化。产品研发存在较高风险。大数据能精确分析客户需求，降低风险，提高研发成功率。产品研发的主要环节是消费需求分析，产品研发大数据化的关键环节是数据收集、分类整理和分析利用。企业官网的消费者反馈系统、贴吧、论坛、新闻评价体系等是消费者需求信息的主要来源，应注重从中收集数据。同时，可与论坛、贴吧、新闻评价体系合作构建消费者综合服务系统，完善消费者信息反馈机制，实现信息收集大量化、全面化、自动化，为产品研发提供信息源。然后，对收集的非结构化数据进行分类整理，以达到精确分析消费需求、缩短产品研发周期、提高研发效率的目的。产品研发大数据化，可以精准分析消费者需求，提高产品研发质量和效率，使企业在竞争中占据优势。