如何利用数据分析改进经营

㈠ 浅谈如何利用财务数据提升企业的经营管理能力

答，一、财务数据对经营管理的重要性

1、财务数据是企业经营管理大门的总钥匙

如果把一个企业的规模比作地域，把经营管理的方式比作交通工具，几平方公里的区域步行便能轻松走完，十几平方公里的区域骑自行车可以踏遍，而面积一旦达到上百平方公里或者更广，必须要驾驶汽车才能掌控。财务数据于企业管理，好比交通工具之汽车。一个企业所有的经营活动都会体现在公司的业务循环链中，并通过财务数据反映出来。财务数据是反映一个企业的资产负债状况、盈利能力和现金流转情况的商业语言，读懂这些语言并根据国家产业政策和企业实际情况进行管理管理决策，就能为经营管理提供有力的服务与支持。

虽然不同行业、不同企业的产品和服务千差万别，但从财务服务业务的角度出发，其本质和规律性的东西是相同的，管理者结合本企业的产品和服务的特点，通过对财务数据深入细致的分析和研究并加以利用，也就掌握了帮助企业创造价值的钥匙。

所以，财务工作不仅是CFO的核心工作，也是CEO的核心工作。

2、财务数据是“知己”的关键

商场如战场。中国古代军事家说：知己知彼，百战百胜。经营企业也是如此。“知己”与“知彼”应该并重，不能偏废。“知己”是前提，是基础。如果把企业看作一支能打胜仗、会打胜仗、敢打胜仗的军队，那么对自身财务数据所蕴涵信息的掌握、理解便是“知己”的基本表现，也是最基本的要求；而对财务数据信息的进一步把握和合理、妥善运用，则是攻无不克、战无不胜的重要前提。

反言之，我们很难想象，一个对自身财务数据两眼墨黑的管理团队，能做出恰当的经营决策，能管理好自己的企业。

二、财务数据能提供哪些经营管理所需信息

财务数据是反映企业经营状况和运营轨迹的商业语言。由财务的职能决定，财务系统拥有企业经营数据的天然垄断优势，所以在企业经营过程中要利用财务部门为经营管理提供源源不断的数据支持，把数据提炼转化成有用信息提供给各职能部门和管理者，用于支持企业业务经营和管理决策。于企业经营而言，没有对数据的有效掌控，好比在茫茫大海中航行没有坐标。客观上，整个企业的经营轨迹为一个闭合的经营链在周而复始的循环周转，结合整条业务链对企业进行一系列的财务数据进行有效的分析，以清楚掌握企业的盈利情况、经营管理现状、偿债能力及企业的发展潜力，为企业的经营战略和经营管理提供准确的信息和依据。

㈡ 企业怎样利用大数据分析做精细化运营

knowlesys舆情认为：

企业怎样利用大数据做精细化运营？这里从企业决策、成本控制、服务体系、产品研发四个方面加以简要讨论。

企业决策大数据化。现代企业大都具备决策支持系统，以辅助决策。但现行的决策支持系统仅搜集部分重点数据，数据量小、数据面窄。企业决策大数据化的基础是企业信息数字化，重点是数据的整理分析。首先，企业需要进行信息数字化采集系统的更新升级。按各决策层级的功能建立数据采集系统，以横向、纵向、实时三维模式广泛采集数据。其次，企业需要推进决策权力分散化、前端化、自动化。对多维度的数据进行提炼整合，在人为影响起主要作用的顶层，提高决策指标信息含量和科学性；在人为影响起次要作用的底层，推进决策指标量化，完善决策支持系统和决策机制。大数据决策机制让数据说话，可以减少人为干扰因素，提高决策精准度。

成本控制大数据化。目前，很多企业在采购、物流、储存、生产、销售等环节引入了成本控制系统，但系统间融合度较低。企业可对现有成本控制系统进行改造升级，打造大数据综合成本控制系统。其一，在成本控制的全过程采集数据，以求最大限度地描述事物，实现信息数字化、数据大量化。其二，推进成本控制标准、控制机理系统化。量化指标，实现成本控制自动化，减少人为因素干扰；细化指标，以获取更精确的数据。其三，构建综合成本控制系统，将成本控制所涉及的从原材料采购到产品生产、运输、储存、销售等环节有机结合起来，形成一个综合评价体系，为成本控制提供可靠依据。成本控制大数据化以预先控制为主、过程控制为中、产后控制为辅的方式，可以最大限度降低企业运营成本。

服务体系大数据化。品牌和服务是企业的核心竞争力，服务体系直接影响企业的生存发展。优化服务体系的重点是健全沟通机制、联络机制和反馈机制，利用大数据优化服务体系的关键是找到服务体系中存在的问题。首先，加强数据收集，对消费者反馈的信息进行分类分析，找到服务体系的问题，然后对症下药，建立高效服务机制，提高服务效率。其次，将服务方案移到线上，打造自动化服务系统。快速分析、比对消费者服务需求信息，比对成功则自动进入服务程序，实现快速处理；比对失败则转入人工服务系统，对新服务需求进行研究处理，并快速将新服务机制添加至系统，优化服务系统。服务体系大数据化，可以实现服务体系的高度自动化，最大程度提高服务质量和效率。

产品研发大数据化。产品研发存在较高风险。大数据能精确分析客户需求，降低风险，提高研发成功率。产品研发的主要环节是消费需求分析，产品研发大数据化的关键环节是数据收集、分类整理和分析利用。企业官网的消费者反馈系统、贴吧、论坛、新闻评价体系等是消费者需求信息的主要来源，应注重从中收集数据。同时，可与论坛、贴吧、新闻评价体系合作构建消费者综合服务系统，完善消费者信息反馈机制，实现信息收集大量化、全面化、自动化，为产品研发提供信息源。然后，对收集的非结构化数据进行分类整理，以达到精确分析消费需求、缩短产品研发周期、提高研发效率的目的。产品研发大数据化，可以精准分析消费者需求，提高产品研发质量和效率，使企业在竞争中占据优势。

㈢ 如何利用大数据实现精细化运营

随着大数据、AI等领域的飞速发展，以及区块链技术的加持，与其关联密切的诸多产业，都迎来了新的变革期。当我们迈入大数据时代，企业在运营上也相应发生了改变，由最初的粗放式运营逐步过渡到精细化运营。企业该如何实现精细化运营呢？

精细化运营

数据精细化运营四大前提

1.及时获取运营所需的数据

明确应该获取的数据是什么，比如订单量、注册量、阅读量、页面访问量、访问时长等；可获取到数据，并不是所有的数据都可以调取，只有前期埋点并能采集到的数据才能获取；及时获取数据，很多公司的运营并不能直接获取数据，一般要先与技术沟通，明确需求以及排期。而很多数据是拥有时效性的。比如，在活动期间没有及时获 取到潜在购买用户 id，导致发送优惠信息延迟，用户在其他渠道购买了商品。

2.合理定义数据分析的维度与指标

“定义的维度与指标”越贴近业务需求，越能发挥数据的真实价值。但是，很多公司对数据的划分很模糊，即使在分析时能合理定义，但因前期没有对这些维度的数据进行采集，也无法进行分析。

3.选择并使用高效的数据分析工具

好的数据分析工具，不仅要满足现阶段业务的数据分析，还要满足企业发展过程中数据量增长与业务变化后的数据分析。

因此，可能会用到 Excel、SPSS、SAS、SQL、Clementine、R、Rapid-miner 等工具。掌握这些工具，对运营人员的要求过高，按这样标准去培养一个运营人员，所付出的财力与精力相当于培养一名数据分析师。

4.拥有极强的数据分析能力，能与实际工作相结合

数据分析能力，简言之，能从繁杂的数据中发现问题、总结规律，并能给出优化方案。而做到与实际工作相结合，不仅要求运营人员深入了解业务，还要有极强的逻辑分析能力，才能将数据与实际业务融合。

㈣ 大数据如何改善营销决策

近几年，数据的增长速度呈现爆炸式趋势，数据营利成为或将成为收入的主要来源。大部分的商业智能应用均针对营销决策，在这一领域的主要影响如下。
(1)、规划分析

数据科学家为营销部门提供了对客户行为最新趋势的精湛分析，使营销人员能够制定全面的战略并为更有效的活动做好准备。这就是为什么很多营销主管会说数据驱动型营销对于在竞争激烈的全球经济中取得成功至关重要的原因。他们现在不仅能够将消费者定位为大群体，也可以将其定位为具有特定特征的分段子群体，从而使他们有可能单独修改，并适应每一个用众。

(2)、私人定制

用户体验是业务成功的基本先决条件之一。在大数据时代，营销人员能够定制操作，并改善客户旅程，使得几乎每一个客户都可以根据个人喜好来接受产品或服务。例如，Facebook单独存储和分析数十PB的用户生成数据。这样巨大的数据使得企业不仅可以确定目标群体的基本人口特征，还要深入了解个人用户的喜好。

(3)、企业定价

作为市场营销组合中最重要的因素之一，企业的定价始终需要分析和仔细的监测。但是自从应用大数据以来，营销人员可以实时调整产品和服务的价格。如今，企业有可能根据众多因素进行价格差异化。例如，电影院为普通消费者提供定期门票，但也为价格敏感的人士提供一定的奖励，如优惠券，周末促销等。

(4)、 客户忠诚度

忠诚消费者是每个企业的业务核心。他们是品牌产品或服务的推广者。调查显示，55%的美国消费者通过向他们的朋友和家人推荐他们喜欢的品牌和公司表达忠诚度。使用大数据，企业可以检测到常见的购买模式，调整他们的服务，最终扩大忠实消费者的基础。

(5)、盈利能力

正如人们现在可以看到的那样，不仅大数据有能力改善企业营销策略，而且还有助于改善其各个细分市场。由于商业智能服务的更多投入，广告是获得更多利润的因素之一。广告现在是个性化的，并针对特定的消费群体，这使得他们看起来更具吸引力，并且参与的机会大大改善了这种宣传方式。这就是为什么广告业尤其是在线广告在过去几年中稳步增长的原因。

(6)、投资回报率

令人惊讶的是，很多营销人员实际上并不知道如何衡量投资回报率。根据一些调查，一半的B2B营销主管认为很难将营销活动直接归因于收入结果，以作为预算合理化的一种手段。采用大数据消除了这个问题：它考虑到所有营销渠道，活动和投资，并对每个元素进行成本效益分析。这样可以使企业的营销活动和相应的预算得到回报。

(7)、趋势预测

数据科学能够分析当前的营销策略，但也有能力成功预测未来趋势。这就是为什么营销人员利用它来创建业务预测的原因，这使得他们能够更加积极主动，并且比竞争对手领先一步。在不断争取更多市场份额的环境中，大数据的这个功能对许多公司而言至关重要。

如今，营销人员一直在寻找一种方法来利用人们所创建的大量数据。而随着数据科学的兴起，现在有可能对这些材料进行分析，并最终将其转化为富有成效的营销决策。