為什麼一直要做數據

⑴ 為什麼要做APP數據分析

①搭建數據運營分析框架

一個APP的構建與運營工作通常由多個角色分工實現，由於大家的工作重點不同，僅關注一個方面的數據就如同管中窺豹，無法全面了解產品運營情況，不能提出行之有效的分析建議。因此，只有搭建完善的數據運營分析框架，才能全面的衡量移動應用產品運營情況。除此之外，完整的數據運營分析框架還可以讓產品經理和開發者不僅知道產品運營的基本狀況和使用狀況，更了解用戶到底是誰，深入發現用戶的需求。

②用數據推動產品迭代和市場推廣

基礎的數據運營分析框架對公司產品的整體發展狀況會有一個很好的展現，但是創業者會關注更加細節的部分。

產品設計人員可以有針對性的對產品使用情況進行數據分析，了解用戶對不同功能的使用，行為特徵和使用反饋，這樣可以為產品的改進提供很好的方向。

市場推廣人員也不應該僅僅關注“什麼渠道帶來了多少用戶”，更應該關注的是哪一個渠道帶來的用戶質量更高一些。

③產品盈利推手

盈利是公司的最終目的，無論一款產品是否已經探索出一個成熟的商業模式，創業者都應該藉助數據讓產品的盈利有一個更好進程。在產品商業的路上，數據可以幫助企業完成兩件事：①發現產品盈利的關鍵路徑;②優化現有的盈利模式。

⑵ 為什麼要做數據分析

1、增收益

最直觀的應用，即利用數據分析實現數字化精準營銷。通過深度分析用戶購買行為、消費習慣等，刻畫用戶畫像，將數據分析結果轉化為可操作執行的客戶管理策略，以最佳的方式觸及更多的客戶，以實現銷售收入的增長。

下圖為推廣收支測算分析，為廣告投放提供決策依據。

⑶ 數據分析為什麼那麼重要

很多人都聽說過數據分析，現在數據分析行業也是比較火爆的，但是不知道數據分析能夠做什麼，或者不知道數據分析到底能夠決定什麼。一般來說，數據分析在營銷中起到了很大的作用，如果有了充分的方案，能夠使商業計劃變得十分完善，從而脫離危險的領域。但是如果沒有進行市場調研和數據甄別以及數據分析的話，商業計劃就很容易走彎路，甚至走向死胡同。由此可見數據分析還是比較重要的，那麼數據分析為什麼那麼重要呢？下面就由小編為大家解答一下這個問題。
我們現在處在大數據時代，所以人們已經習慣運用數據，現在差不多已經做到通過數據看事實。數據存在各行各業，當我們進入市場領域時，很多方面主要靠的就是數字。數據或者數據分析就是營銷策略的主要因素之一，即使在有保障 的數據驅動下也有可能失敗，但是沒有數據的驅動下，是註定要失敗的。通過把事物數據化，就可以把數據分析放在受眾、競爭對手分析、市場戰略和業務需求中進行分析，交叉引用，對該行業感興趣的用戶數量，歸類用戶的列表，分析工作模式和行為，數據越精通，對受眾的了解就越多，然後大家就會發現在朝著正確的方向前行，從而簡化效率、提升效果並創建只有數據分析才能創建的洞察力。
當然僅僅數據積累是不夠的，就國內而言，大部分公司是不可能擁有可靠的信息數據，可能掌握的只是最基本的問題以及一些可看見性的基礎數據表，所以現在出現了很多賣數據的企業，而這些數據需要付出一些對等或者較高代價才能得到，從而可以看出現在大數據市場的前景化，因為這關繫到指令的對錯、企業的未來，行業的前景。成功利用大數據，訣竅並不在於獲取大量數據，而是知道怎麼運用數據，分析數據從而得到數據中看不見的部分，它是能夠決定連接客戶、關乎企業發展、關系整個市場變動的方向。如果善於利用數據，就能夠輕松的發現其實整合市場在眼前，數據分析師對於企業來說是比較重要的，可能在市場前景萎靡前已經所有察覺；可能在產品營銷過程中找出問題所在。
大家看完了這篇文章以後想必大家已經知道了數據分析為什麼重要了吧？一般來說，數據分析工作對於一個企業的發展是有很大的作用的，通過數據分析我們可以使得公司朝著又快又好的方向發展，讓公司的發展步伐走得更加堅實有力。希望這篇文章能夠給大家帶來幫助，最後感謝大家的閱讀。

⑷ 為什麼企業需要數據來做出更好的決策

在生活的幾乎每一個領域，我們正越來越多地產生越來越多的數據，而企業發現的最有價值的用途之一是幫助他們做出更好的決策。

這種情況一直在發生，而且可能是一個人工過程——例如，花時間審查求職者的「領英」資料，以幫助做出更好的招聘決定。或者確定我們產品受歡迎的市場，以鎖定銷售資源。然而，最令人興奮的數據應用是自動化的，用於解決企業所面臨的大問題。例如，當UPS開始使用位置數據和交通信息，結合人工智慧其送貨卡車網路制定路線時，大量節省了燃料和工資成本，並極大地減少了其能源足跡。同樣，包括亞馬遜和沃爾瑪在內的零售商利用客戶的購買 歷史 來預測客戶想要購買的產品，而且准確度越來越高。「網飛」純粹從用戶使用其服務的方式來了解他們，了解他們喜歡什麼內容，什麼會讓他們關閉，以便讓他們對其服務著迷。這些都是自動發生的，不需要任何人類員工動一根手指頭。

更加明智的決策意味著做出最有可能幫助公司實現其目標的決策。傳統上，決策背後的驅動力是企業領導人的經驗和直覺。而不幸的是，這也是90%的小企業和初創企業失敗這一令人不安的統計數字背後的主要原因之一。當然，經驗和直覺是有價值的，但研究證實，基於數據（而不是直覺或經驗）做出決定的企業，其盈利的可能性要大19倍。

這有很多原因，其中一個最大的原因是世界在變化，客戶的期望和行為也在變化。而我們自己的個人信仰和想法，則往往不會改變。也就是說，一旦我們找到了有效的東西，我們就不會期望它停止工作。我們不能總是相信我們會有足夠的思想和遠見來預測每一個可能出現的破壞性事件或競爭者，並將我們的世界顛覆。想想Blockbuster Video拒絕了收購「網飛」的機會，甚至雅虎也拒絕了以100萬美元收購谷歌PageRank演算法的機會。

在這兩個案例中，以及每天都在發生的更多案例中，做出了錯誤的決定，因為企業領導人（具有良好業績記錄的成功人士，他們將自己的公司帶到了新的成功高度）根據自己的直覺和經驗做出了決定。

數據驅動的組織

今天，大多數公司都聲稱在某種程度上是數據驅動的——這是一個非常時髦的說法。但我相信很多人在他們的職業生涯中都有過這樣的經歷：在一家公司工作時，它說自己是數據驅動的，但只有當數據恰好與領導層的信念或直覺一致時，它才是真正的數據驅動！我相信這一點。

成為真正的數據驅動意味著在做決策時將數據作為唯一的真理點。這意味著所有的決策，從有關戰略和目標的高層決策，到涉及個別客戶或員工的問題。

有四個關鍵領域，數據可以幫助做出更好的決定。它們是：

與客戶、市場和競爭對手有關的決策——這涉及到盡可能多地了解你的客戶是誰，以及他們可以有哪些選擇。這就是像亞馬遜、沃爾瑪和樂購這樣的公司如何了解如何向特定的人宣傳特定的產品，應該如何定價以使企業具有競爭力，以及隨著世界的變化和人們在生活中的不同階段，習慣會如何變化。在這里，數據意味著我們可以更有效地滿足客戶的期望，並領先於競爭對手。

與財務有關的決策——這是一個企業著眼於銷售趨勢、現金流循環、收入預測和股價走勢，以便圍繞預算編制和成本節約措施做出決策。在這里，以數據為導向意味著更准確、更有效地平衡賬目和推動增長。

與內部運營有關的決策——這是UPS等公司通過自動規劃其送貨路線來提高效率的地方，製造商通過使用人工智慧優化機器和流程的運行來降低成本（並增加利潤），實現預測性維護等範式--提前知道何時會發生故障和需要維修，以盡量減少停機時間，並計劃分配更換和備件。在這里，以數據為導向意味著減少浪費和降低運營成本。

與你的員工有關的決定——確保你有合適的員工來完成你需要他們做的工作，確保他們在所有需要的方面得到支持，並為他們的時間提供足夠的補償，使他們不會受到誘惑離開你去找競爭對手，帶走他們所有的技能和專業知識。谷歌就是一個很好的例子，它開始從他們的數據中了解其經理人的不同素質如何影響他們團隊的表現。通過使用數據，他們能夠確定管理人員的八個核心素質，包括 "是一個好教練"和 "對團隊有明確的願景"，這些素質與成功的團隊相關聯。這有助於他們對誰應該被提拔到管理崗位做出更好的決定。

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