为什么一直要做数据

⑴ 为什么要做APP数据分析

①搭建数据运营分析框架

一个APP的构建与运营工作通常由多个角色分工实现，由于大家的工作重点不同，仅关注一个方面的数据就如同管中窥豹，无法全面了解产品运营情况，不能提出行之有效的分析建议。因此，只有搭建完善的数据运营分析框架，才能全面的衡量移动应用产品运营情况。除此之外，完整的数据运营分析框架还可以让产品经理和开发者不仅知道产品运营的基本状况和使用状况，更了解用户到底是谁，深入发现用户的需求。

②用数据推动产品迭代和市场推广

基础的数据运营分析框架对公司产品的整体发展状况会有一个很好的展现，但是创业者会关注更加细节的部分。

产品设计人员可以有针对性的对产品使用情况进行数据分析，了解用户对不同功能的使用，行为特征和使用反馈，这样可以为产品的改进提供很好的方向。

市场推广人员也不应该仅仅关注“什么渠道带来了多少用户”，更应该关注的是哪一个渠道带来的用户质量更高一些。

③产品盈利推手

盈利是公司的最终目的，无论一款产品是否已经探索出一个成熟的商业模式，创业者都应该借助数据让产品的盈利有一个更好进程。在产品商业的路上，数据可以帮助企业完成两件事：①发现产品盈利的关键路径;②优化现有的盈利模式。

⑵ 为什么要做数据分析

1、增收益

最直观的应用，即利用数据分析实现数字化精准营销。通过深度分析用户购买行为、消费习惯等，刻画用户画像，将数据分析结果转化为可操作执行的客户管理策略，以最佳的方式触及更多的客户，以实现销售收入的增长。

下图为推广收支测算分析，为广告投放提供决策依据。

⑶ 数据分析为什么那么重要

很多人都听说过数据分析，现在数据分析行业也是比较火爆的，但是不知道数据分析能够做什么，或者不知道数据分析到底能够决定什么。一般来说，数据分析在营销中起到了很大的作用，如果有了充分的方案，能够使商业计划变得十分完善，从而脱离危险的领域。但是如果没有进行市场调研和数据甄别以及数据分析的话，商业计划就很容易走弯路，甚至走向死胡同。由此可见数据分析还是比较重要的，那么数据分析为什么那么重要呢？下面就由小编为大家解答一下这个问题。
我们现在处在大数据时代，所以人们已经习惯运用数据，现在差不多已经做到通过数据看事实。数据存在各行各业，当我们进入市场领域时，很多方面主要靠的就是数字。数据或者数据分析就是营销策略的主要因素之一，即使在有保障 的数据驱动下也有可能失败，但是没有数据的驱动下，是注定要失败的。通过把事物数据化，就可以把数据分析放在受众、竞争对手分析、市场战略和业务需求中进行分析，交叉引用，对该行业感兴趣的用户数量，归类用户的列表，分析工作模式和行为，数据越精通，对受众的了解就越多，然后大家就会发现在朝着正确的方向前行，从而简化效率、提升效果并创建只有数据分析才能创建的洞察力。
当然仅仅数据积累是不够的，就国内而言，大部分公司是不可能拥有可靠的信息数据，可能掌握的只是最基本的问题以及一些可看见性的基础数据表，所以现在出现了很多卖数据的企业，而这些数据需要付出一些对等或者较高代价才能得到，从而可以看出现在大数据市场的前景化，因为这关系到指令的对错、企业的未来，行业的前景。成功利用大数据，诀窍并不在于获取大量数据，而是知道怎么运用数据，分析数据从而得到数据中看不见的部分，它是能够决定连接客户、关乎企业发展、关系整个市场变动的方向。如果善于利用数据，就能够轻松的发现其实整合市场在眼前，数据分析师对于企业来说是比较重要的，可能在市场前景萎靡前已经所有察觉；可能在产品营销过程中找出问题所在。
大家看完了这篇文章以后想必大家已经知道了数据分析为什么重要了吧？一般来说，数据分析工作对于一个企业的发展是有很大的作用的，通过数据分析我们可以使得公司朝着又快又好的方向发展，让公司的发展步伐走得更加坚实有力。希望这篇文章能够给大家带来帮助，最后感谢大家的阅读。

⑷ 为什么企业需要数据来做出更好的决策

在生活的几乎每一个领域，我们正越来越多地产生越来越多的数据，而企业发现的最有价值的用途之一是帮助他们做出更好的决策。

这种情况一直在发生，而且可能是一个人工过程——例如，花时间审查求职者的“领英”资料，以帮助做出更好的招聘决定。或者确定我们产品受欢迎的市场，以锁定销售资源。然而，最令人兴奋的数据应用是自动化的，用于解决企业所面临的大问题。例如，当UPS开始使用位置数据和交通信息，结合人工智能其送货卡车网络制定路线时，大量节省了燃料和工资成本，并极大地减少了其能源足迹。同样，包括亚马逊和沃尔玛在内的零售商利用客户的购买 历史 来预测客户想要购买的产品，而且准确度越来越高。“网飞”纯粹从用户使用其服务的方式来了解他们，了解他们喜欢什么内容，什么会让他们关闭，以便让他们对其服务着迷。这些都是自动发生的，不需要任何人类员工动一根手指头。

更加明智的决策意味着做出最有可能帮助公司实现其目标的决策。传统上，决策背后的驱动力是企业领导人的经验和直觉。而不幸的是，这也是90%的小企业和初创企业失败这一令人不安的统计数字背后的主要原因之一。当然，经验和直觉是有价值的，但研究证实，基于数据（而不是直觉或经验）做出决定的企业，其盈利的可能性要大19倍。

这有很多原因，其中一个最大的原因是世界在变化，客户的期望和行为也在变化。而我们自己的个人信仰和想法，则往往不会改变。也就是说，一旦我们找到了有效的东西，我们就不会期望它停止工作。我们不能总是相信我们会有足够的思想和远见来预测每一个可能出现的破坏性事件或竞争者，并将我们的世界颠覆。想想Blockbuster Video拒绝了收购“网飞”的机会，甚至雅虎也拒绝了以100万美元收购谷歌PageRank算法的机会。

在这两个案例中，以及每天都在发生的更多案例中，做出了错误的决定，因为企业领导人（具有良好业绩记录的成功人士，他们将自己的公司带到了新的成功高度）根据自己的直觉和经验做出了决定。

数据驱动的组织

今天，大多数公司都声称在某种程度上是数据驱动的——这是一个非常时髦的说法。但我相信很多人在他们的职业生涯中都有过这样的经历：在一家公司工作时，它说自己是数据驱动的，但只有当数据恰好与领导层的信念或直觉一致时，它才是真正的数据驱动！我相信这一点。

成为真正的数据驱动意味着在做决策时将数据作为唯一的真理点。这意味着所有的决策，从有关战略和目标的高层决策，到涉及个别客户或员工的问题。

有四个关键领域，数据可以帮助做出更好的决定。它们是：

与客户、市场和竞争对手有关的决策——这涉及到尽可能多地了解你的客户是谁，以及他们可以有哪些选择。这就是像亚马逊、沃尔玛和乐购这样的公司如何了解如何向特定的人宣传特定的产品，应该如何定价以使企业具有竞争力，以及随着世界的变化和人们在生活中的不同阶段，习惯会如何变化。在这里，数据意味着我们可以更有效地满足客户的期望，并领先于竞争对手。

与财务有关的决策——这是一个企业着眼于销售趋势、现金流循环、收入预测和股价走势，以便围绕预算编制和成本节约措施做出决策。在这里，以数据为导向意味着更准确、更有效地平衡账目和推动增长。

与内部运营有关的决策——这是UPS等公司通过自动规划其送货路线来提高效率的地方，制造商通过使用人工智能优化机器和流程的运行来降低成本（并增加利润），实现预测性维护等范式--提前知道何时会发生故障和需要维修，以尽量减少停机时间，并计划分配更换和备件。在这里，以数据为导向意味着减少浪费和降低运营成本。

与你的员工有关的决定——确保你有合适的员工来完成你需要他们做的工作，确保他们在所有需要的方面得到支持，并为他们的时间提供足够的补偿，使他们不会受到诱惑离开你去找竞争对手，带走他们所有的技能和专业知识。谷歌就是一个很好的例子，它开始从他们的数据中了解其经理人的不同素质如何影响他们团队的表现。通过使用数据，他们能够确定管理人员的八个核心素质，包括 "是一个好教练"和 "对团队有明确的愿景"，这些素质与成功的团队相关联。这有助于他们对谁应该被提拔到管理岗位做出更好的决定。

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