《從“流量”到“留量”》逗拍CEO嚴(yán)華培工具產(chǎn)品面臨“留存不高”“壁壘不高”“天花板不高”三大痛點(diǎn)，從“流量”到“留量”成為企業(yè)增長(zhǎng)的重要轉(zhuǎn)變。圍繞用戶的深度服務(wù)是“留量”的關(guān)鍵，觀察用戶的每一個(gè)行為和每一個(gè)需求，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)實(shí)現(xiàn)用戶精確化運(yùn)營(yíng)，為每個(gè)階段的運(yùn)營(yíng)決策提供支撐。在逗拍的閉環(huán)場(chǎng)景中，感知的內(nèi)容包括用戶行為數(shù)據(jù)，還包括與用戶的深度連接；從長(zhǎng)期來(lái)看，數(shù)據(jù)中臺(tái)的價(jià)值是難以想象的，每一個(gè)決策、行動(dòng)和反饋都要建立在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上。逗拍已經(jīng)開啟數(shù)據(jù)化進(jìn)程，未來(lái)也將繼續(xù)深入！《扇貝在數(shù)據(jù)治理方面的實(shí)踐》扇貝技術(shù)總監(jiān)丁彥數(shù)據(jù)治理實(shí)踐過(guò)程中，有幾個(gè)互相矛盾需要平衡的目標(biāo)：各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)既要打通又要自主，還要保持一定的自由度。扇貝將數(shù)據(jù)分為三類：關(guān)鍵數(shù)據(jù)、全局?jǐn)?shù)據(jù)、一般數(shù)據(jù)，每個(gè)類別的數(shù)據(jù)均采取不同的策略，并且要成立專業(yè)的治理小組牽頭推動(dòng)，監(jiān)督執(zhí)行。關(guān)鍵數(shù)據(jù)由治理小組直接負(fù)責(zé)生產(chǎn)；全局?jǐn)?shù)據(jù)由治理小組做統(tǒng)一審核；一般數(shù)據(jù)自由度較高，管理相對(duì)寬松，采用定期統(tǒng)計(jì)、治理、公布的方式。除此之外，技術(shù)保障是數(shù)據(jù)接入產(chǎn)品的重要支撐，具體表現(xiàn)有：規(guī)劃命名空間，封裝SDK去統(tǒng)一數(shù)據(jù)生產(chǎn)的技術(shù)規(guī)范。 運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)分析優(yōu)勢(shì)？太原大數(shù)據(jù)分析優(yōu)勢(shì)
建立多個(gè)虛擬線上工作小組，實(shí)時(shí)刷新小程序的行為及結(jié)果數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)分析給予前線支持；加大內(nèi)容產(chǎn)出頻率及質(zhì)量，提升“一鍵轉(zhuǎn)發(fā)”比率；為顧客提供周邊地圖服務(wù)；將某視頻平臺(tái)卡作為營(yíng)銷資源，鼓勵(lì)老客拉新；朋友圈廣告引流小程序，廣告ROI創(chuàng)歷史新高；快速調(diào)整庫(kù)存策略，降低對(duì)門店的發(fā)貨依賴等方式。并總結(jié)，2020年病毒是對(duì)數(shù)字化的一場(chǎng)期中考試，是對(duì)定位、系統(tǒng)、運(yùn)營(yíng)、內(nèi)容、管理、組織等的一次壓力測(cè)試。《傳統(tǒng)行業(yè)如何實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型》述信科技創(chuàng)始人從CEO、DigitalInnovation、Business、IT、DATA五個(gè)角度詳解不同角色視角中的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并給予各角色應(yīng)當(dāng)如何正向?qū)Υ龜?shù)字化轉(zhuǎn)型的策略。他提到多數(shù)CEO認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型=做小程序、App、數(shù)據(jù)中臺(tái)、人工智能、etc等，CEO應(yīng)當(dāng)理解“冰山之下”如商品系統(tǒng)、營(yíng)銷系統(tǒng)、門店系統(tǒng)、資產(chǎn)管理等組成的全局視野；DigitalInnovation應(yīng)以業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)為重點(diǎn)，以數(shù)字化體驗(yàn)強(qiáng)化品牌形象，貢獻(xiàn)更多的業(yè)務(wù)價(jià)值；Business肩負(fù)KPI使命，其中產(chǎn)品關(guān)注新增用戶數(shù)、留存率、DAU、MAU等指標(biāo)，業(yè)務(wù)部門關(guān)注曝光、轉(zhuǎn)化、GMV等指標(biāo)；IT構(gòu)建數(shù)字化平臺(tái)，積極擁抱互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)架構(gòu)，努力彎道超車。 太原大數(shù)據(jù)分析優(yōu)勢(shì)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析是真的嗎？
這樣就可以馬上知道是從哪些網(wǎng)站或者是哪些軟件里面獲得的這些數(shù)據(jù)。所以說(shuō)數(shù)據(jù)的可控性是非常強(qiáng)大的，另外運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)在運(yùn)行的過(guò)程中，數(shù)據(jù)也是非常全的，它覆蓋了很多個(gè)領(lǐng)域，也覆蓋了很多的網(wǎng)站，除此之外，這些數(shù)據(jù)還覆蓋了很多的軟件，對(duì)數(shù)據(jù)的多方面更加具有優(yōu)勢(shì)了。如果能合理的運(yùn)用好運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)，那么從其中獲得的數(shù)據(jù)的價(jià)值是非常大的，而且可以運(yùn)用的場(chǎng)景也非常的多。雖然有時(shí)候會(huì)受身份所限，但是只要開展的數(shù)據(jù)應(yīng)用合法，那么就不會(huì)有太大的問(wèn)題。所以對(duì)于運(yùn)營(yíng)商這種天然屬性不要持過(guò)多的懷疑態(tài)度。小蜜蜂精確獲客基于三大運(yùn)營(yíng)商+第三方平臺(tái)合規(guī)大數(shù)據(jù)，通過(guò)多維度標(biāo)簽提取用戶畫像，提供精確營(yíng)銷線索。助力金融、保險(xiǎn)、教育、裝修、加盟、醫(yī)美、POS、房地產(chǎn)等行業(yè)獲取精確營(yíng)銷線索，降低獲客成本，提升轉(zhuǎn)化率，立刻獲取精確潛在客戶！
《數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢(shì)下如何高效實(shí)現(xiàn)客戶經(jīng)營(yíng)》和融數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)咨詢**楊寧基于金融客戶標(biāo)簽體系建設(shè)八大維度，以及客戶生命周期各階段價(jià)值及運(yùn)營(yíng)課題，楊寧在大會(huì)上分享了數(shù)字化視角下證券行業(yè)6大階段的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)重點(diǎn)與前沿實(shí)踐：曝光、開戶、財(cái)富管理、O2O營(yíng)銷體系建設(shè)、客戶流失預(yù)警等，并結(jié)合銀行、保險(xiǎn)、證券剖析數(shù)據(jù)治理下的精細(xì)化管控；同時(shí)，基于和融數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)SDAF閉環(huán)的數(shù)字化運(yùn)營(yíng)全景剖析，覆蓋拉新引流、客戶促活、創(chuàng)收增長(zhǎng)等，助力企業(yè)構(gòu)建券商完整的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)拼圖，通過(guò)數(shù)字化建設(shè)，完成財(cái)富管理轉(zhuǎn)型下的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)?！锻ㄟ^(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)做交互設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)幾何增長(zhǎng)》九日論道公眾號(hào)主筆丁旭晨丁旭晨講到：驅(qū)動(dòng)企業(yè)增長(zhǎng)，我們做對(duì)了四件事。1.交互設(shè)計(jì)改版。增長(zhǎng)部門主導(dǎo)UI和UX，視覺呈現(xiàn)關(guān)鍵信息，實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷元素的傳遞；2.產(chǎn)品機(jī)制改版。用渠道提供的功能實(shí)現(xiàn)ARPPU的提高，通過(guò)高價(jià)值功能的體驗(yàn)與開放，驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)；3.力推灰度發(fā)布。通過(guò)A/B實(shí)驗(yàn)做判斷，統(tǒng)籌數(shù)據(jù)，選擇有質(zhì)量方案進(jìn)行全量擴(kuò)充；4.深度挖掘數(shù)據(jù)。搶占市場(chǎng)先機(jī)，通過(guò)數(shù)據(jù)去發(fā)現(xiàn)用戶付費(fèi)規(guī)律并制定推送策略，多次驗(yàn)證后實(shí)現(xiàn)觸達(dá)和收益增長(zhǎng)。 河北創(chuàng)新大數(shù)據(jù)分析多少錢！
3、留存分析模型留存分析是一種用來(lái)分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型，考察進(jìn)行初始行為的用戶中，有多少人會(huì)進(jìn)行后續(xù)行為。這是用來(lái)衡量產(chǎn)品對(duì)用戶價(jià)值高低的重要方法。留存分析可以幫助回答以下問(wèn)題：一個(gè)新客戶在未來(lái)的一段時(shí)間內(nèi)是否完成了您期許用戶完成的行為？如支付訂單等；某個(gè)社交產(chǎn)品改進(jìn)了新注冊(cè)用戶的引導(dǎo)流程，期待改善用戶注冊(cè)后的參與程度，如何驗(yàn)證？想判斷某項(xiàng)產(chǎn)品改動(dòng)是否奏效，如新增了一個(gè)邀請(qǐng)好友的功能，觀察是否有人因新增功能而多使用產(chǎn)品幾個(gè)月？關(guān)于留存分析，我寫過(guò)詳細(xì)的介紹文章，供您參考：解析常見的數(shù)據(jù)分析模型——留存分析。 網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷大數(shù)據(jù)分析多少錢！濰坊大數(shù)據(jù)分析聯(lián)系方式
推廣大數(shù)據(jù)分析多少錢？太原大數(shù)據(jù)分析優(yōu)勢(shì)
7、用戶分群分析模型
用戶分群即用戶信息標(biāo)簽化，通過(guò)用戶的歷史行為路徑、行為特征、偏好等屬性，將具有相同屬性的用戶劃分為一個(gè)群體，并進(jìn)行后續(xù)分析。我們通過(guò)漏斗分析可以看到，用戶在不同階段所表現(xiàn)出的行為是不同的，譬如新用戶的關(guān)注點(diǎn)在哪里？已購(gòu)用戶什么情況下會(huì)再次付費(fèi)？因?yàn)槿后w特征不同，行為會(huì)有很大差別，因此可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)將用戶進(jìn)行劃分，進(jìn)而再次觀察該群體的具體行為。這就是用戶分群的原理。 用戶分群分析模型 太原大數(shù)據(jù)分析優(yōu)勢(shì)
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