如何利用數據分析改進經營

㈠ 淺談如何利用財務數據提升企業的經營管理能力

答，一、財務數據對經營管理的重要性

1、財務數據是企業經營管理大門的總鑰匙

如果把一個企業的規模比作地域，把經營管理的方式比作交通工具，幾平方公里的區域步行便能輕松走完，十幾平方公里的區域騎自行車可以踏遍，而面積一旦達到上百平方公里或者更廣，必須要駕駛汽車才能掌控。財務數據於企業管理，好比交通工具之汽車。一個企業所有的經營活動都會體現在公司的業務循環鏈中，並通過財務數據反映出來。財務數據是反映一個企業的資產負債狀況、盈利能力和現金流轉情況的商業語言，讀懂這些語言並根據國家產業政策和企業實際情況進行管理管理決策，就能為經營管理提供有力的服務與支持。

雖然不同行業、不同企業的產品和服務千差萬別，但從財務服務業務的角度出發，其本質和規律性的東西是相同的，管理者結合本企業的產品和服務的特點，通過對財務數據深入細致的分析和研究並加以利用，也就掌握了幫助企業創造價值的鑰匙。

所以，財務工作不僅是CFO的核心工作，也是CEO的核心工作。

2、財務數據是「知己」的關鍵

商場如戰場。中國古代軍事家說：知己知彼，百戰百勝。經營企業也是如此。「知己」與「知彼」應該並重，不能偏廢。「知己」是前提，是基礎。如果把企業看作一支能打勝仗、會打勝仗、敢打勝仗的軍隊，那麼對自身財務數據所蘊涵信息的掌握、理解便是「知己」的基本表現，也是最基本的要求；而對財務數據信息的進一步把握和合理、妥善運用，則是攻無不克、戰無不勝的重要前提。

反言之，我們很難想像，一個對自身財務數據兩眼墨黑的管理團隊，能做出恰當的經營決策，能管理好自己的企業。

二、財務數據能提供哪些經營管理所需信息

財務數據是反映企業經營狀況和運營軌跡的商業語言。由財務的職能決定，財務系統擁有企業經營數據的天然壟斷優勢，所以在企業經營過程中要利用財務部門為經營管理提供源源不斷的數據支持，把數據提煉轉化成有用信息提供給各職能部門和管理者，用於支持企業業務經營和管理決策。於企業經營而言，沒有對數據的有效掌控，好比在茫茫大海中航行沒有坐標。客觀上，整個企業的經營軌跡為一個閉合的經營鏈在周而復始的循環周轉，結合整條業務鏈對企業進行一系列的財務數據進行有效的分析，以清楚掌握企業的盈利情況、經營管理現狀、償債能力及企業的發展潛力，為企業的經營戰略和經營管理提供准確的信息和依據。

㈡ 企業怎樣利用大數據分析做精細化運營

knowlesys輿情認為：

企業怎樣利用大數據做精細化運營？這里從企業決策、成本控制、服務體系、產品研發四個方面加以簡要討論。

企業決策大數據化。現代企業大都具備決策支持系統，以輔助決策。但現行的決策支持系統僅搜集部分重點數據，數據量小、數據面窄。企業決策大數據化的基礎是企業信息數字化，重點是數據的整理分析。首先，企業需要進行信息數字化採集系統的更新升級。按各決策層級的功能建立數據採集系統，以橫向、縱向、實時三維模式廣泛採集數據。其次，企業需要推進決策權力分散化、前端化、自動化。對多維度的數據進行提煉整合，在人為影響起主要作用的頂層，提高決策指標信息含量和科學性；在人為影響起次要作用的底層，推進決策指標量化，完善決策支持系統和決策機制。大數據決策機制讓數據說話，可以減少人為干擾因素，提高決策精準度。

成本控制大數據化。目前，很多企業在采購、物流、儲存、生產、銷售等環節引入了成本控制系統，但系統間融合度較低。企業可對現有成本控制系統進行改造升級，打造大數據綜合成本控制系統。其一，在成本控制的全過程採集數據，以求最大限度地描述事物，實現信息數字化、數據大量化。其二，推進成本控制標准、控制機理系統化。量化指標，實現成本控制自動化，減少人為因素干擾；細化指標，以獲取更精確的數據。其三，構建綜合成本控制系統，將成本控制所涉及的從原材料采購到產品生產、運輸、儲存、銷售等環節有機結合起來，形成一個綜合評價體系，為成本控制提供可靠依據。成本控制大數據化以預先控制為主、過程式控制制為中、產後控制為輔的方式，可以最大限度降低企業運營成本。

服務體系大數據化。品牌和服務是企業的核心競爭力，服務體系直接影響企業的生存發展。優化服務體系的重點是健全溝通機制、聯絡機制和反饋機制，利用大數據優化服務體系的關鍵是找到服務體系中存在的問題。首先，加強數據收集，對消費者反饋的信息進行分類分析，找到服務體系的問題，然後對症下葯，建立高效服務機制，提高服務效率。其次，將服務方案移到線上，打造自動化服務系統。快速分析、比對消費者服務需求信息，比對成功則自動進入服務程序，實現快速處理；比對失敗則轉入人工服務系統，對新服務需求進行研究處理，並快速將新服務機制添加至系統，優化服務系統。服務體系大數據化，可以實現服務體系的高度自動化，最大程度提高服務質量和效率。

產品研發大數據化。產品研發存在較高風險。大數據能精確分析客戶需求，降低風險，提高研發成功率。產品研發的主要環節是消費需求分析，產品研發大數據化的關鍵環節是數據收集、分類整理和分析利用。企業官網的消費者反饋系統、貼吧、論壇、新聞評價體系等是消費者需求信息的主要來源，應注重從中收集數據。同時，可與論壇、貼吧、新聞評價體系合作構建消費者綜合服務系統，完善消費者信息反饋機制，實現信息收集大量化、全面化、自動化，為產品研發提供信息源。然後，對收集的非結構化數據進行分類整理，以達到精確分析消費需求、縮短產品研發周期、提高研發效率的目的。產品研發大數據化，可以精準分析消費者需求，提高產品研發質量和效率，使企業在競爭中占據優勢。

㈢ 如何利用大數據實現精細化運營

隨著大數據、AI等領域的飛速發展，以及區塊鏈技術的加持，與其關聯密切的諸多產業，都迎來了新的變革期。當我們邁入大數據時代，企業在運營上也相應發生了改變，由最初的粗放式運營逐步過渡到精細化運營。企業該如何實現精細化運營呢？

精細化運營

數據精細化運營四大前提

1.及時獲取運營所需的數據

明確應該獲取的數據是什麼，比如訂單量、注冊量、閱讀量、頁面訪問量、訪問時長等；可獲取到數據，並不是所有的數據都可以調取，只有前期埋點並能採集到的數據才能獲取；及時獲取數據，很多公司的運營並不能直接獲取數據，一般要先與技術溝通，明確需求以及排期。而很多數據是擁有時效性的。比如，在活動期間沒有及時獲 取到潛在購買用戶 id，導致發送優惠信息延遲，用戶在其他渠道購買了商品。

2.合理定義數據分析的維度與指標

「定義的維度與指標」越貼近業務需求，越能發揮數據的真實價值。但是，很多公司對數據的劃分很模糊，即使在分析時能合理定義，但因前期沒有對這些維度的數據進行採集，也無法進行分析。

3.選擇並使用高效的數據分析工具

好的數據分析工具，不僅要滿足現階段業務的數據分析，還要滿足企業發展過程中數據量增長與業務變化後的數據分析。

因此，可能會用到 Excel、SPSS、SAS、SQL、Clementine、R、Rapid-miner 等工具。掌握這些工具，對運營人員的要求過高，按這樣標准去培養一個運營人員，所付出的財力與精力相當於培養一名數據分析師。

4.擁有極強的數據分析能力，能與實際工作相結合

數據分析能力，簡言之，能從繁雜的數據中發現問題、總結規律，並能給出優化方案。而做到與實際工作相結合，不僅要求運營人員深入了解業務，還要有極強的邏輯分析能力，才能將數據與實際業務融合。

㈣ 大數據如何改善營銷決策

近幾年，數據的增長速度呈現爆炸式趨勢，數據營利成為或將成為收入的主要來源。大部分的商業智能應用均針對營銷決策，在這一領域的主要影響如下。
(1)、規劃分析

數據科學家為營銷部門提供了對客戶行為最新趨勢的精湛分析，使營銷人員能夠制定全面的戰略並為更有效的活動做好准備。這就是為什麼很多營銷主管會說數據驅動型營銷對於在競爭激烈的全球經濟中取得成功至關重要的原因。他們現在不僅能夠將消費者定位為大群體，也可以將其定位為具有特定特徵的分段子群體，從而使他們有可能單獨修改，並適應每一個用眾。

(2)、私人定製

用戶體驗是業務成功的基本先決條件之一。在大數據時代，營銷人員能夠定製操作，並改善客戶旅程，使得幾乎每一個客戶都可以根據個人喜好來接受產品或服務。例如，Facebook單獨存儲和分析數十PB的用戶生成數據。這樣巨大的數據使得企業不僅可以確定目標群體的基本人口特徵，還要深入了解個人用戶的喜好。

(3)、企業定價

作為市場營銷組合中最重要的因素之一，企業的定價始終需要分析和仔細的監測。但是自從應用大數據以來，營銷人員可以實時調整產品和服務的價格。如今，企業有可能根據眾多因素進行價格差異化。例如，電影院為普通消費者提供定期門票，但也為價格敏感的人士提供一定的獎勵，如優惠券，周末促銷等。

(4)、 客戶忠誠度

忠誠消費者是每個企業的業務核心。他們是品牌產品或服務的推廣者。調查顯示，55%的美國消費者通過向他們的朋友和家人推薦他們喜歡的品牌和公司表達忠誠度。使用大數據，企業可以檢測到常見的購買模式，調整他們的服務，最終擴大忠實消費者的基礎。

(5)、盈利能力

正如人們現在可以看到的那樣，不僅大數據有能力改善企業營銷策略，而且還有助於改善其各個細分市場。由於商業智能服務的更多投入，廣告是獲得更多利潤的因素之一。廣告現在是個性化的，並針對特定的消費群體，這使得他們看起來更具吸引力，並且參與的機會大大改善了這種宣傳方式。這就是為什麼廣告業尤其是在線廣告在過去幾年中穩步增長的原因。

(6)、投資回報率

令人驚訝的是，很多營銷人員實際上並不知道如何衡量投資回報率。根據一些調查，一半的B2B營銷主管認為很難將營銷活動直接歸因於收入結果，以作為預算合理化的一種手段。採用大數據消除了這個問題：它考慮到所有營銷渠道，活動和投資，並對每個元素進行成本效益分析。這樣可以使企業的營銷活動和相應的預算得到回報。

(7)、趨勢預測

數據科學能夠分析當前的營銷策略，但也有能力成功預測未來趨勢。這就是為什麼營銷人員利用它來創建業務預測的原因，這使得他們能夠更加積極主動，並且比競爭對手領先一步。在不斷爭取更多市場份額的環境中，大數據的這個功能對許多公司而言至關重要。

如今，營銷人員一直在尋找一種方法來利用人們所創建的大量數據。而隨著數據科學的興起，現在有可能對這些材料進行分析，並最終將其轉化為富有成效的營銷決策。