數據精準化是什麼意思

㈠ 什麼是數據化管理

數據化管理是指將業務工作通過完善的基礎統計報表體系、數據分析體系進行明確計量、科學分析、精準定性，以數據報表的形式進行記錄、查詢、匯報、公示及存儲的過程，是現代企業管理方法之一。

數據化管理的目標在於為管理者提供真實有效的科學決策依據，宣導與時俱進的充分利用信息技術資源，促進企業管理可持續發展。

(1)數據精準化是什麼意思擴展閱讀：

數據化管理的意義：

1、數據化管理是科學管理的基礎。科學管理的目標是目標明確、決策准確、措施有效、執行有力。

數據化管理是將業務工作中的基本狀況，通過翔實的數據直觀地展現，並通過適當地分析，明確經營基本狀況，發現業務工作中的不足之處，為管理者提供准確的決策依據，促進管理層進行有針對性地改進和有效地決策，是科學管理的基礎。

2、數據化管理是科學領導的參考。領導學認為領導的藝術與方法是達成領導效能與發展的關鍵因素。數據化管理是優秀的管理方法之一。

完善的數據化管理能夠明確指出下屬業務工作中存在的各類問題，以實事求是的方法並輔之於其他的管理手段，能夠有效地指導若干下屬開展工作，能夠根據問題的嚴重性與重要性進行有針對性地改善，促進團隊的整體進步，從而實現領導效能，是科學領導的有效參考。

3、數據化管理是企業管理改進的關鍵。優秀的企業管理應該具備完善的運營數據分析體系。一切企業活動，最終都以數據最為參考， 達成一定的數據指標，循環改進，持續發展。數據化管理存在於企業的每個環節，通過參考經營數據管理的企業體制是確保企業良性發展的關鍵。

㈡ 在過去十年間，品牌營銷對數據的要求發生了哪些變化

在過去十年間，品牌營銷對數據的要求發生了首先是精確化定位，其次是搜集的數據要全面，再者是搜集的數據具有針對性，需要從以下三方面來闡述分析品牌營銷對數據的要求發生了哪些具體的變化。

一、精確化定位

首先在過去的十年成長期間，要求數據應該精確化，畢竟品牌在營銷的過程中需要捕捉消費者的消費需求，只有獲得大量的消費者消費需求才可以更好地精準營銷，主要是在網路平台上精確化推廣對應的品牌，將不同的品牌營銷給不同的人群，這樣子才可以完成更高的售賣轉化率。

在過去十年間，品牌營銷對數據的要求發生了質的變化對於品牌推廣的好處：

有利於提高品牌的影響力，同時還可以讓更多的人成為對應品牌的粉絲，在積累粉絲的過程中再不斷良性循環精確化推廣從而產生良好的營銷效果，這樣子每一階段的營銷策略轉化率都很高。

㈢ 企業如何利用數據進行精準營銷

著名廣告大師約翰·沃納梅克曾經說過一句同樣著名的話：我知道我的廣告費有一半被浪費了，但我不知道是哪一半沒浪費了。

最近不少來咨詢小K的品牌商，都聚焦在客戶畫像、會員體系、自動化營銷上，在品牌紅利、流量紅利結束後，企業的訴求從粗暴追求曝光、流量、新客，回歸到了精細化營銷需求： 如何做到精準觸達高價值客戶，達到有效的業務增長？

而上述的聚焦問題，無一都離不開大數據。

1、數據拷問

大數據作用主要在於描繪准確客戶畫像、構建完整的會員體系，並且最終可進行可持續的自動化精準營銷，其對於市場、營銷人員而言直接體現在留存、轉化等目標KPI的提升上。正如曾任小米顧問的爆品專家金錯刀在《爆品戰略》中所提到，對於數據不僅僅只是盲目利用，要擅長「數據拷問」，挖掘真實、有用的數據並且為我所用。而金錯刀認為數據拷問有以下三個關鍵維度，均可套用到營銷上：

關鍵客戶數據： 找到營銷中起決定作用的用戶/客戶數據。如RFM模型中客戶價值數據、客戶畫像數據等。

橫比和縱比： 對於已有的數據，通過與友商相關數據對比（橫向）和與品牌自身歷史營銷事件數據對比（縱比）。

細分和溯源： 盡可能多的維度去細分數據，並且從源頭分析客戶消費行為，這主要為了後續系列精準營銷做鋪墊，節約營銷資源。

2、Knight案例

Knight利用大數據技術幫助某著名飲食策劃公司打造忠誠度會員計劃：

該飲食策劃公司從19世紀80年代起已涉足餐飲行業，合作客戶包括麥當勞、百盛餐飲、索菲特飯店、俏江南、星巴克等企業。

客戶挑戰：

原會員系統割裂封閉，難以實現與客戶互動和管理

無法與客戶建立持續互動，有效提升客戶忠誠度和銷量

需要統一平台支持會員管理業務

解決方案：

打造全渠道客戶忠誠度管理平台

接入打通客戶溝通渠道，提升客戶體驗

持續客戶互動，社群營銷，增強客戶粘性和活躍度

追蹤用戶數據，提升營銷精準度

項目成效：

打通信息孤島，實現數據實時獲取、共享和分析

多渠道接入客戶互動，提升用戶體驗

完整的客戶忠誠度數據平台，增加客戶粘性

3、Knight大數據特點

客戶觸點廣： 涵蓋微信、自有門店、微商城、天貓、京東等主流渠道，進行全域營銷

洞察維度多樣化： 可准確分辨客戶是否品牌官方會員、會員等級、是否品牌方旗下任何公眾號粉絲等

信息來源准確： 可精準收錄客戶來源渠道及詳細客戶信息

客群細分洞察： 根據客群價值做客戶旅程階段、價值度、忠誠度、活躍度等客群細分，為精準營銷提供最有效數據依據

自動化、自定義、多樣化的客戶標簽： 科學預設標簽，如觸達方式、社交行為、積分使用偏好等；系統智能自動打標簽；根據需求自定義添加標簽分類，讓工具更貼合品牌營銷需求

㈣ 數據怎麼最精準准

隨著大數據逐漸開始落地應用，大數據技術的各種指標也逐漸開始引起更多的關注，尤其是對於傳統行業來說，如何有效利用大數據技術來輔助創新和提升運營效率也是必須要思考的問題。

在實際的生產環境下，要想有效利用大數據首先要對大數據技術的各項技術指標有一個整體的認知能力，其中就涉及到如何來界定準、細、全、穩和快，這些指標對於大數據實現數據價值化也有比較直接的意義。

所謂的「准」在大數據中涉及到多個元素，涉及到數據的關聯性描述、數據緯度、語義分析、演算法設計等多個內容。簡單的說，數據量越大、數據緯度越高、問題描述越清晰則准確率也會更高，當然大數據是否「准」與演算法設計也有非常直接的關系。

「細」和「全」分別代表大數據的深度和廣度，「細」主要體現在對數據挖掘的深度上能否滿足應用的需求，能否通過數據挖掘發現新的價值，深度學習目前在「細」的方面正在不斷向前推進，「細」對於算力的要求是比較高的。要想做到「全」，首先應該重點從數據採集入手，而採集數據與物聯網建設也有比較直接的關系。

「穩」和「快」是衡量大數據可用性的重要指標，「穩」不僅代表穩定的系統運行能力，更代表了結果的一致性表現，而「快」的定義對於整個系統的運行效率有較為直接的影響。要想做到穩，首先要做到不同類型數據的不同處理方式，而要想做到快則涉及到計算方式，比如在大數據平台的採用方面，Spark在很多情況下要明顯快於Hadoop。

最後，大數據系統能否實現准、細、全、穩和快，與多方面因素都有關系，判斷的具體方式除了採用數據集進行驗證之外，另一個辦法就是進行落地應用實踐，這個過程也能夠不斷完善大數據平台的設計。

㈤ 怎麼進行數據精準分析

1.首先需要收集客戶的各種數據。比如客戶的交易時間、交易次數、消費金額、主要購買產品等等，數據一定要真實並且准確，否則就沒有任何意義。

2.將收集到的數據進行分析。通常是將客戶分為有效客戶和無效客戶，有效客戶通常指的是活躍和不活躍的客戶，然後再將不活躍的客戶進行下一步的細分，因為這一類的客戶是最有可能再轉化回活躍客戶的。

3.通過分析獲得了客戶的分類，然後就需要對客戶進行管理，建立有效的客戶管理制度，定期進行檢測，通過客戶分析會、例會等討論出客戶活動的方案，有的放矢針對客戶的情況進行下一步的營銷。

4.除了用有效無效來分析客戶，還需要通過客戶所帶來的價值來分析客戶。也就是說那些能夠為公司帶來大利潤的客戶就是高價值客戶，數量佔少數，但是重要程度高，這部分客戶通過分析應該是公司重點提供支持去維護的客戶。

5.需要注意的是客戶分析不是一成不變的，需要定期進行分析維護。因為隨著生意的變化和外界環境的變化，客戶本身就存在著變化，很有可能今天這個重點客戶由於公司業務調整變得不再重要，那麼這種情況就需要重新劃分客戶的等級。