数据精准化是什么意思

㈠ 什么是数据化管理

数据化管理是指将业务工作通过完善的基础统计报表体系、数据分析体系进行明确计量、科学分析、精准定性，以数据报表的形式进行记录、查询、汇报、公示及存储的过程，是现代企业管理方法之一。

数据化管理的目标在于为管理者提供真实有效的科学决策依据，宣导与时俱进的充分利用信息技术资源，促进企业管理可持续发展。

(1)数据精准化是什么意思扩展阅读：

数据化管理的意义：

1、数据化管理是科学管理的基础。科学管理的目标是目标明确、决策准确、措施有效、执行有力。

数据化管理是将业务工作中的基本状况，通过翔实的数据直观地展现，并通过适当地分析，明确经营基本状况，发现业务工作中的不足之处，为管理者提供准确的决策依据，促进管理层进行有针对性地改进和有效地决策，是科学管理的基础。

2、数据化管理是科学领导的参考。领导学认为领导的艺术与方法是达成领导效能与发展的关键因素。数据化管理是优秀的管理方法之一。

完善的数据化管理能够明确指出下属业务工作中存在的各类问题，以实事求是的方法并辅之于其他的管理手段，能够有效地指导若干下属开展工作，能够根据问题的严重性与重要性进行有针对性地改善，促进团队的整体进步，从而实现领导效能，是科学领导的有效参考。

3、数据化管理是企业管理改进的关键。优秀的企业管理应该具备完善的运营数据分析体系。一切企业活动，最终都以数据最为参考， 达成一定的数据指标，循环改进，持续发展。数据化管理存在于企业的每个环节，通过参考经营数据管理的企业体制是确保企业良性发展的关键。

㈡ 在过去十年间，品牌营销对数据的要求发生了哪些变化

在过去十年间，品牌营销对数据的要求发生了首先是精确化定位，其次是搜集的数据要全面，再者是搜集的数据具有针对性，需要从以下三方面来阐述分析品牌营销对数据的要求发生了哪些具体的变化。

一、精确化定位

首先在过去的十年成长期间，要求数据应该精确化，毕竟品牌在营销的过程中需要捕捉消费者的消费需求，只有获得大量的消费者消费需求才可以更好地精准营销，主要是在网络平台上精确化推广对应的品牌，将不同的品牌营销给不同的人群，这样子才可以完成更高的售卖转化率。

在过去十年间，品牌营销对数据的要求发生了质的变化对于品牌推广的好处：

有利于提高品牌的影响力，同时还可以让更多的人成为对应品牌的粉丝，在积累粉丝的过程中再不断良性循环精确化推广从而产生良好的营销效果，这样子每一阶段的营销策略转化率都很高。

㈢ 企业如何利用数据进行精准营销

着名广告大师约翰·沃纳梅克曾经说过一句同样着名的话：我知道我的广告费有一半被浪费了，但我不知道是哪一半没浪费了。

最近不少来咨询小K的品牌商，都聚焦在客户画像、会员体系、自动化营销上，在品牌红利、流量红利结束后，企业的诉求从粗暴追求曝光、流量、新客，回归到了精细化营销需求： 如何做到精准触达高价值客户，达到有效的业务增长？

而上述的聚焦问题，无一都离不开大数据。

1、数据拷问

大数据作用主要在于描绘准确客户画像、构建完整的会员体系，并且最终可进行可持续的自动化精准营销，其对于市场、营销人员而言直接体现在留存、转化等目标KPI的提升上。正如曾任小米顾问的爆品专家金错刀在《爆品战略》中所提到，对于数据不仅仅只是盲目利用，要擅长“数据拷问”，挖掘真实、有用的数据并且为我所用。而金错刀认为数据拷问有以下三个关键维度，均可套用到营销上：

关键客户数据： 找到营销中起决定作用的用户/客户数据。如RFM模型中客户价值数据、客户画像数据等。

横比和纵比： 对于已有的数据，通过与友商相关数据对比（横向）和与品牌自身历史营销事件数据对比（纵比）。

细分和溯源： 尽可能多的维度去细分数据，并且从源头分析客户消费行为，这主要为了后续系列精准营销做铺垫，节约营销资源。

2、Knight案例

Knight利用大数据技术帮助某着名饮食策划公司打造忠诚度会员计划：

该饮食策划公司从19世纪80年代起已涉足餐饮行业，合作客户包括麦当劳、百盛餐饮、索菲特饭店、俏江南、星巴克等企业。

客户挑战：

原会员系统割裂封闭，难以实现与客户互动和管理

无法与客户建立持续互动，有效提升客户忠诚度和销量

需要统一平台支持会员管理业务

解决方案：

打造全渠道客户忠诚度管理平台

接入打通客户沟通渠道，提升客户体验

持续客户互动，社群营销，增强客户粘性和活跃度

追踪用户数据，提升营销精准度

项目成效：

打通信息孤岛，实现数据实时获取、共享和分析

多渠道接入客户互动，提升用户体验

完整的客户忠诚度数据平台，增加客户粘性

3、Knight大数据特点

客户触点广： 涵盖微信、自有门店、微商城、天猫、京东等主流渠道，进行全域营销

洞察维度多样化： 可准确分辨客户是否品牌官方会员、会员等级、是否品牌方旗下任何公众号粉丝等

信息来源准确： 可精准收录客户来源渠道及详细客户信息

客群细分洞察： 根据客群价值做客户旅程阶段、价值度、忠诚度、活跃度等客群细分，为精准营销提供最有效数据依据

自动化、自定义、多样化的客户标签： 科学预设标签，如触达方式、社交行为、积分使用偏好等；系统智能自动打标签；根据需求自定义添加标签分类，让工具更贴合品牌营销需求

㈣ 数据怎么最精准准

随着大数据逐渐开始落地应用，大数据技术的各种指标也逐渐开始引起更多的关注，尤其是对于传统行业来说，如何有效利用大数据技术来辅助创新和提升运营效率也是必须要思考的问题。

在实际的生产环境下，要想有效利用大数据首先要对大数据技术的各项技术指标有一个整体的认知能力，其中就涉及到如何来界定准、细、全、稳和快，这些指标对于大数据实现数据价值化也有比较直接的意义。

所谓的“准”在大数据中涉及到多个元素，涉及到数据的关联性描述、数据纬度、语义分析、算法设计等多个内容。简单的说，数据量越大、数据纬度越高、问题描述越清晰则准确率也会更高，当然大数据是否“准”与算法设计也有非常直接的关系。

“细”和“全”分别代表大数据的深度和广度，“细”主要体现在对数据挖掘的深度上能否满足应用的需求，能否通过数据挖掘发现新的价值，深度学习目前在“细”的方面正在不断向前推进，“细”对于算力的要求是比较高的。要想做到“全”，首先应该重点从数据采集入手，而采集数据与物联网建设也有比较直接的关系。

“稳”和“快”是衡量大数据可用性的重要指标，“稳”不仅代表稳定的系统运行能力，更代表了结果的一致性表现，而“快”的定义对于整个系统的运行效率有较为直接的影响。要想做到稳，首先要做到不同类型数据的不同处理方式，而要想做到快则涉及到计算方式，比如在大数据平台的采用方面，Spark在很多情况下要明显快于Hadoop。

最后，大数据系统能否实现准、细、全、稳和快，与多方面因素都有关系，判断的具体方式除了采用数据集进行验证之外，另一个办法就是进行落地应用实践，这个过程也能够不断完善大数据平台的设计。

㈤ 怎么进行数据精准分析

1.首先需要收集客户的各种数据。比如客户的交易时间、交易次数、消费金额、主要购买产品等等，数据一定要真实并且准确，否则就没有任何意义。

2.将收集到的数据进行分析。通常是将客户分为有效客户和无效客户，有效客户通常指的是活跃和不活跃的客户，然后再将不活跃的客户进行下一步的细分，因为这一类的客户是最有可能再转化回活跃客户的。

3.通过分析获得了客户的分类，然后就需要对客户进行管理，建立有效的客户管理制度，定期进行检测，通过客户分析会、例会等讨论出客户活动的方案，有的放矢针对客户的情况进行下一步的营销。

4.除了用有效无效来分析客户，还需要通过客户所带来的价值来分析客户。也就是说那些能够为公司带来大利润的客户就是高价值客户，数量占少数，但是重要程度高，这部分客户通过分析应该是公司重点提供支持去维护的客户。

5.需要注意的是客户分析不是一成不变的，需要定期进行分析维护。因为随着生意的变化和外界环境的变化，客户本身就存在着变化，很有可能今天这个重点客户由于公司业务调整变得不再重要，那么这种情况就需要重新划分客户的等级。