Empoderamiento de big data: cómo utilizar big data para impulsar y perfeccionar las operaciones.
La aparición de big data y otras tecnologías ha proporcionado a la plataforma canales de marketing diversificados, como recomendaciones de productos para miles de personas y personalización de la demanda al estilo C2M. Aplicaciones de big data como ésta no sólo mejoran la experiencia del usuario, sino que también aumentan la eficiencia de la plataforma.
1. En la era del big data, ¿cómo impulsan los datos las operaciones?
Impulsado por el big data, el contenido presentado a los usuarios es cuidadosamente seleccionado mediante algoritmos.
Cuando abres la APLICACIÓN de Información, el algoritmo calculará tus preferencias de lectura en función de tus categorías de navegación históricas y te recomendará contenido en consecuencia. Cuando abras la APLICACIÓN de Videos Cortos, los videos que verás serán todos esos; que te interesan. Etiqueta el contenido a seguir; cuando utilices un software de llamada de taxis, el algoritmo te recomendará los taxis y los precios que puedes elegir...
Después de que el algoritmo recomienda, el usuario lee todos los datos. El algoritmo filtrará la información que le interese o que esté relacionada con su círculo de vida. El contenido de información que no le interesa o que tiene opiniones diferentes.
2. ¿Puede el big data identificar información valiosa y ayudar en la toma de decisiones?
Para big data, el desafío no es solo cómo identificar información importante, sino también cómo utilizar esta información para tomar decisiones.
En la actualidad, el análisis de big data en la industria presta más atención a la identificación, almacenamiento, descripción cualitativa y análisis relacionados de datos.
La ventaja del análisis de big data no es "grande", sino "precisa". Especialmente en esta era de grandes cantidades de información, es más importante utilizar qué datos analizar y sacar conclusiones más precisas.
3. ¿Conexión de big data, empoderamiento y digitalización intersectorial?
Fortalecer diferentes industrias a través de datos y ayudar a diferentes industrias a aprovechar el valor de los datos. La combinación de industrias tradicionales e industrias de datos radica en la apertura de recursos en línea y fuera de línea. Por ejemplo, el nuevo comercio minorista, impulsado por big data, combina publicidad y marketing para ver claramente cómo son sus usuarios.
4. ¿Cómo interpretar los datos se ha convertido en una habilidad muy importante?
En la era de Internet, todo el mundo habla de big data, análisis de datos y operaciones de datos. Los datos son una herramienta que proporciona retroalimentación y orientación para su trabajo. Los datos le indicarán dónde están los problemas. Si desea lograr un objetivo de promoción operativa, los datos le indicarán las formas y métodos.
5. ¿Cómo utilizan las empresas el análisis de big data para realizar operaciones precisas?
No hay duda de que en la era del big data, los activos de datos se han convertido en el núcleo de la competitividad de las empresas. Pero los datos pierden su valor si no los utilizamos. En la actual ola de digitalización empresarial, los datos son un elemento básico de la transformación empresarial. Cómo aplicar datos de diferentes negocios y diferentes tipos de empresas para promover las operaciones empresariales, aumentar los ingresos, reducir costos, mejorar la eficiencia y controlar los riesgos es una dificultad que enfrentan muchas empresas.
La importancia de los datos para las operaciones es evidente y la plataforma de Internet se basa en datos. La investigación y el desarrollo de productos se han basado en datos desde el comienzo del proyecto. Las actividades operativas, como la optimización del diseño del producto, la promoción del canal de mercado, las necesidades del usuario, el comportamiento del usuario y el valor del usuario durante el proceso de operación, son inseparables de los datos.
Entonces, ¿de dónde vienen los datos?
Construya requisitos de datos: cree requisitos de datos que le interesen a la plataforma, centrándose en las necesidades del usuario y recopilando eventos importantes a través de puntos de venta de datos. A partir de los datos, puede ver claramente el aumento, la pérdida y las fuentes de canales de sus usuarios, lo que puede ayudarle a realizar una mejor gestión de datos y mejorar la eficiencia de la entrega.
Presentación de informes de datos: después de la recopilación de datos, se genera un informe mediante cálculo dinámico para comprender si le importa el aumento y la caída de los datos y si sus operaciones y productos se han mejorado de manera efectiva. reflejarse en los datos del informe.
En el contexto de las operaciones refinadas, es particularmente importante aprender a utilizar el análisis de datos para descubrir de dónde provienen los usuarios, qué les interesa y por qué se pierden.
01. Agrupar usuarios para encontrar más usuarios principales.
Agrupar usuarios significa esencialmente dividir a los usuarios en muchos grupos y observar las características de cada grupo en detalle. El modelo de usuario más clásico es R (tiempo de compra reciente), F (frecuencia) y M (cantidad de consumo). Dibuja un cuadrante tridimensional con una cuadrícula de nueve cuadrados en tres dimensiones para comprender la distribución y las características de tu valor más alto. clientes y ayudarle a tomar decisiones. Al mismo tiempo, a través de la operación de usuarios principales altamente activos, puede ayudarlo a comprender a sus clientes.
02. Análisis del embudo de transformación del marketing
El marketing online es como un embudo. Después de estar expuestos en línea, los clientes pasan por capas de filtros cuando navegan por el contenido publicado. Si no hay demanda y no coincide con el grupo de clientes objetivo, espere hasta que el cliente previsto haya concertado una cita antes de marcharse.
03. Análisis de las fuentes de navegación de los clientes
El marketing de Internet debe exponerse en todos los canales en línea y establecer una matriz de marketing en línea, como el sitio web oficial, la aplicación, la cuenta oficial de WeChat y el mini programa. , círculo de amigos, etc. Qué canal tiene un buen efecto de promoción y hace que más clientes naveguen, lo que tiene una importancia rectora muy importante para la entrega posterior, aprovechando mejor sus propias ventajas y compensando las deficiencias.
Las operaciones de Internet son un proceso paso a paso y el análisis de big data puede ayudarle a acelerar y mejorar continuamente este proceso.
Echemos un vistazo a cómo los big data de Internet móvil de China pueden realmente obtener valor práctico del “toque” de datos a través del análisis de la tecnología de big data.
Plataforma de Big Data de Internet Móvil de China: uso de datos para impulsar las operaciones
Los SDK profesionales recopilan los productos de Big Data de Internet Móvil de China y los analizan mediante servicios de plataforma de Big Data, lo que proporciona un análisis de datos operativos profesional. y el análisis de retratos de usuarios, el análisis de canales y el análisis de eventos definidos por el usuario permiten la gestión y las operaciones de datos.
Ayude a las empresas a obtener información sobre los retratos y comportamientos de los usuarios, localizar con precisión a los usuarios objetivo basándose en retratos de usuarios combinados con datos de usuarios en tiempo real, comprender los cambios en el comportamiento de los usuarios en tiempo real, descubrir cambios en las necesidades de los usuarios, ajustar las operaciones estrategias de manera oportuna, reducir los costos de promoción empresarial y maximizar los beneficios.
Ayudar a las empresas a captar todo tipo de datos en cualquier momento, incluido el análisis de aplicaciones y el análisis de páginas web (incluido H5), proporcionar servicios completos y precisos como análisis operativo, análisis de usuarios, análisis de canales, etc., y generar los informes de datos correspondientes. Resuelve perfectamente el problema de que las empresas no puedan obtener datos de análisis de operación de aplicaciones o páginas web, no puedan analizar los efectos de entrega del canal y no puedan calcular los ingresos de las aplicaciones.