11.4上午-数据能力驱动的购物者营销(分享简版)

数据驱动的购物者营销

杭州米雅信息科技有限公司

冯越海

2017.11.01

内容目录

●从零售史看购物者营销

●购物者营销引领新零售的进化

●数据能力驱动购物者营销

实体零售---未来，已来

扫描

空间管理

品类管理最佳实践

品类管理运用影响

新一代门店设计

1980198519901995

1998-不间断的2010-2020

购物者营销品类管理

“下一个大浪潮”移动运营、数据驱动

购物者营销

实体零售：未来，已来

移动网络运营

重说购物者运营阵地与平台数据驱动

购物者营销提升门店竞争力

从零售历史与发展规律看“新零售”的诞生十年前（2005年-2010年）的零售

Key Words：

开店、规模、供应链、分销渠道

商品为核心

五年前（2010年-2015年）的零售

Key Words：

O2O、网上商城、全渠道销售

消费者为核心

现在的新零售（2015-2017年…）

Key Words：

移动支付、数字营销、智慧门店融合

共享

开放

购物者为核心

（商品、Shopper、场景）

从米雅身边的场景看新零售的购物者营销

支付宝—线下门店营销场景Key Point ：数字化营销实现了真正围绕购物者（Shopper

）的新零售场景

小程序—微信—

线下门店营销场景

移动支付，不只发生在线上了，而是当前“无现金社会”的大势所趋。

红包衍生出的现金券、品类券、单品券不只发生在线上了，而是实体店与购物者营销的新场景

移动支付

缺客流缺曝光难识别、难下手

粗放式、难精准

解决方案

吸粉管理

运营

购物者营销对会员运营的价值

米雅的运营落地、数据分析&零售商数据沉淀

赋能

会员数据化

（建立shopper 数据模型）

会员移动化

（快速转化电子会员）精细化营销

（基于场景&目标人群）

一、无尺度网络与行为“爆发”购物者营销阵地是FIRST STEP---

“全渠道场景化营销”

支付宝

营销场景

微信

营销场景

口碑

营销场景

微博/天猫

营销场景

妈妈爱我就再来一次

初秋聚惠来袭

多种优惠券任你选，新会员额外专享20元立减券活动形式多样化、社交化

全渠道场景化营销=“营销主题场景化”+“全渠道自动化营销平台”

全渠道场景化营销=

“营销主题场景化”+“全渠道自动化营销平台”

“端到端”运营能力支持

基于大数据的购物者营销重塑会员运营效率

会员金字塔管理

人群聚类人+货+

场聚类

传统会员管理模型（RFM ）

Shopper Data Base Marketing

购物者标签体系

可实现“分发+核销”的移动场景与通道是SHOPPER MARKETING

的基础建设建立了Shopper与门店之间，以及Shopper与营销渠道之间的场景链接与数据链接。

全渠道构建场景：

连锁百强客户40%、全国范围门店数量40000+

支撑移动支付与数字营销的通道（POS终端）数量180000+

快消及快时尚行业的应用经验与案例

可口可乐-便利店案例

伊利-华润万家案例

谢谢大家

大数据驱动供应商智慧运营的应用研究

Modern Management 现代管理, 2020, 10(4), 547-552 Published Online August 2020 in Hans. https://www.docsj.com/doc/3b17151776.html,/journal/mm https://https://www.docsj.com/doc/3b17151776.html,/10.12677/mm.2020.104066 Research on the Application of Big Data Driven Supplier’s Intelligent Operation Longjiang Bian1, Zhongqiang Lei2, Xiaoming Liu2 1Jiading Power Supply Company, State Grid Shanghai Electric Power Company, Shanghai 2Material Company, State Grid Shanghai Electric Power Company, Shanghai Received: Jul. 22nd, 2020; accepted: Aug. 6th, 2020; published: Aug. 13th, 2020 Abstract Based on the current situation of the supplier management business of State Grid, according to the internal and external needs of enterprises, this paper widely applies big data technology, designs the framework of smart operation big data analysis system, collects the underlying data to estab-lish the supplier competitiveness index system, and comprehensively analyzes the supplier com-petitiveness index to further analyze the pain of supplier operation points and promotion points, put forward optimization suggestions to help suppliers improve the competitiveness of the indus-try, guarantee the products of suppliers and improve the quality of power grid materials and power grid operation efficiency. Keywords Smart Operation, Big Data Analysis, Supplier Management, Industry Competitiveness 大数据驱动供应商智慧运营的应用研究 卞龙江1，雷仲强2，刘晓明2 1国网上海市电力公司，嘉定供电公司，上海 2国网上海市电力公司，物资公司，上海 收稿日期：2020年7月22日；录用日期：2020年8月6日；发布日期：2020年8月13日 摘要 本文从国网供应商管理业务现状出发，依据企业内外部需求，广泛应用大数据技术，设计智慧运营大数

为什么数据化运营如此重要-

为什么数据化运营如此重要? 大数据的真正价值在于数据驱动决策通过数据来做出的决定，要优于常规决策。当你的想法有更多的证据（即数据）来支持业务决策时，这一点当然听起来不错，但是如何让这个想法真正落地，是一件非常不容易的事。 数据驱动是什么意思？ 想要成为一家数据驱动型公司，这可不仅仅是收集数据、定期查看数据这么简单的。真正的数据化运营指的是，企业在做每一个决策之前，都需要分析相关数据，并让这些数据结论指导公司的发展方向。 每一位员工也应收集、分析并定期学习数据。数据应该共享，并用于规划、报告、在内部监控自己的目标和方向。 为什么数据化运营如此重要？

为什么数据化运营如此重要？答案很简单，相比基于本能，假设，或认知偏见而做出的决策，基于证据的决策更可靠。通过数据驱动的方法，你将能够判断趋势，从而展开有效行动，帮助自己发现问题，推动创新或解决方案出现。麻省理工学院一项针对数字业务的研究发现，那些在大多数情况下都进行数据驱动决策的企业，它们的生产率比一般企业高4%,利润则要高6%。 数据还可以为员工提供一个良好的标准，将自己的工作和业务结果联系起来，从而发现一些可以改进的新机会。绩效评估可以建立在一些可衡量的标准上，管理者也可以了解整个公司的状态，以及公司的优势和劣势所在。 Salesforce的创始人兼CEO Fred Shilmover在一次采访中说：你要么利用数据，做出更好决策，要么你就忽略这些数据，让别人超过你。 数据驱动决策的六大步骤 1.得到尽可能多的数据

数据驱动决策的第一步是，你要有数据。现在基于云的软件平台成本相当低，你真的没有借口不收集和存储尽可能多的数据。这些数据也许有用，也许没用，但你永远不会知道，除非你真的去分析这些数据。 在收集数据的过程中，你应该注意两类数据，内部数据（搜索引擎指数、网站转化率和已有客户数据），外部数据（社交媒体、竞争对手数据、市场数据等）。今天的数据收集和分析工具允许您将任何东西变成数据，所以你可以尽情让你的想象力自由驰骋。 2.制定可衡量的目标 制定一些可衡量的目标（比如增加20%收入），迫使自己去分析为什么没能达到这个目标。找到原因的唯一方法就是查看数据，这将帮助你发现哪些变量影响了业务的哪些环节。你做的每件事都应该有一些可以去测量的成果。这些目标不仅仅适用于高层，也应该被用于单个项目和个人目标设定。这不仅能帮助你评估你的表现，还可以让你

时代光华运用数据思维驱动运营增长测试答案

运用数据思维驱动运营增长 课后测试 测试成绩：100.0分。恭喜您顺利通过考试！ 单选题 ? 1、电商需要警醒的第一个数据是什么？（10 分） ? A转化率高 ? B复购率 C代购商 D转化率低 正确答案:B 2、下列哪项不属于数据维度以塑造用户需求为目的的品类规划？（10 分） A数据解读 B搜索习惯 ? C垂直品类 D客户来源 正确答案:C 多选题 1、漏斗模型是数据分析中较常用的一种方法，包含了下面哪些模型？（10 分） A用户获取模型 B消费漏斗模型 C电商漏斗模型 D功能优化漏斗模型

2、通过用户带用户的方式出现的需求通常会有哪些特征？（10 分）A爆发性需求 B理性需求 C爆发型需求 D感性需求 正确答案:A C D 3、驱动用户增长的方式有哪些？（10 分） A做出真正优秀的产品 B找到战略性推广渠道 C利用病毒式传播渠道 D建立品牌的用户认知 正确答案:A B C D 4、高效的数据分析方法有哪些？（10 分） A对比分析法 B结构分析法 C交叉分析法 D漏斗分析法 正确答案:A B C D 5、真正优秀的营销我们只讲哪三件事？（10 分） A办人事 B说人话 C向前看 D要落地

6、目前电商有哪些人才？（10 分） A运营 B设计 C商务 D管理 E资源 正确答案:A B C D E 判断题 1、产品运营初创期的重点是验证产品核心价值。（10 分） ? A正确 B错误 正确答案:正确 2、在特定节日唤醒我们的用户，能让用户产生高频的平台粘性和用户的数据，又能起到狙击竞争对手的作用。（10分） ? A正确 B错误 正确答案:正确

关于建立数据驱动运营(商务智能)的相关思考

关于建立数据驱动运营（商务智能）的相关思考 一、关于决策支持的相关问题——什么是数据，什么信息，什么知识，什么智慧？ 1.1数据是一组经验观察值和事实，尤其是当它们被组织起来做随后的分析的时候。数据作为事实的记录。例如：电子商城昨天的访次数是123次； 1.2 信息是被用来思考和做出决策或者得出结论的一组事实和观察。信息作为数据和意义的整合。 例如：电子商城昨天的访次数相对于前天访次数减少了10%； 1.3 知识是从经验和学习中得到的熟悉、认知以及理解。知识就是解决问题的技能，例如：对于电子商城访问次数的减少可以进行不同形式的市场推广活动——网络广告，搜索引擎营销和优化，软文，SNS等 1.4 智慧是辨别和判断什么是真的、什么是对的、什么可持续的能力，表现为洞察力、常识以及良好的判断能力。智慧就是知识的选择应对的行动方案可能有多种，但（战略）选择哪个靠智慧。条条大路通罗马，但是最近的并且最适合你的可能就只有一条。 例如：对于运营中的电子商城来说，需要根据自身的实际情况和可执行的目标确定一个行动方案，当然，行动方案执行之后则又会产生新的反馈，可以对方案相关的评估和修正；二、关于电子商城的决策支持系统的组成和结构 电子商务的决策支持系统，需要将运营管理中的对象最为研究和优化的对象，通过系统化，体系化和规范化的指标体系来指导实际的业务操作。主要包括以下几个重要对象和方面：2.1 市场营销推广渠道——通过市场活动的效果评估和优化，确定整体的市场渠道推广组合： 基于流量数据的市场营销活动的效果评估：花了多少钱？来了多少人？下了多少单？（广告公司的虚假流量）。 基于销量数据的市场营销活动的效果评估：花了多少钱？来了多少人？下了多少单？付了多少款？退货多少？并且有多少是回购用户和订单？ 2.2 电子商务的访客/客户：分析和评估电子商城整体客户的活跃度，忠诚度和贡献度，以实现客户关系管理，以及个性化营销。 Recency——最近一次访问，而非最近一次消费，其主要体现为电子商城用户的“活跃度”的指标。 Frequency——访问频率，而非消费频率,其主要体现为电子商城用户的“忠诚度”的指标。Monetary——消费金额，其主要体现为电子商城用户价值的“贡献度”指标。 2.3 在架的商品，以及商品的品牌和品类：通过计算整合转化率体系，完善前台网站的管理。 商品的转化率——调整转化率低的商品（特别是首页和促销活动页面），合理的清理仓库直销库存。 品牌的转化率——调整转化率低的品牌，指导相应整体电子商城的品牌策略——包括动览转转化率和动销转化率。 品类的转化率——调整转化率低的品类，指导相应整体电子商城的品类策略——包括动览转转化率和动销转化率。 备注：考虑将看得多买的少的品牌和品类下线；或者，增加相应转化率高品牌和品类的曝光率，进而提高网站资源的利用效率。 动览转化率= 被浏览的商品（品牌、品类）种类数/网站整体的种类数； 动销转化率= 被购买的商品（品牌、品类）种类数/网站整体的种类数； 2.4 价格：前台网站的在架商品，品牌和品类的价格分析，以及竞争对手的价格监控。在架商品的品牌和品类的价格分布。 被浏览商品的品牌和品类的价格分布。 被购买商品的品牌和品类的价格分布。 被支付商品的品牌和品类的价格分布。 备注：需要整合竞争对手的商品价格，以及品牌和品类数据。 2.5 销售分析：主要包括销售商品和销售订单两个维度的统计分析，以及促销活动的销售分析。

如何用数据驱动产品和运营(上)

如何用数据驱动产品和运营（上） 内容1：【大数据思维】 首先，来看第一个部分内容——谈一下大数据思维和数据驱动。 在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的是大数据思维。 那么大数据思维是怎么回事？我们来看两个例子： 【案例1：输入法】 首先，我们来看一下输入法的例子。我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还要多次调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。 到了2002年、2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。

在2006年左右，搜狗输入法出现了。搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据。用户用输入法时候也会产生的这些词的信息。搜狗输入法将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。 比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。

数据分析：数据驱动的管理、优化和运营.培训讲学

简介 网站分析领域的开创性著作, 首度将六西格玛质量管理工具和思想引入网站分析中, 将网站分析的复杂过程统一了起来,使分析的思维和方法更科学化和系统化,这是质量管理思想和数据分析技术的伟大结合。与此同时, 《网站数据分析:数据驱动的网站管理、优化和运营》将网站分析必备的各项方法和技术,充分融入到了整个体系中,包含大量案例和最佳实践,真正做到了用数据来驱动网站的管理、优化和运营。 《网站数据分析:数据驱动的网站管理、优化和运营》一共分为五个部分:第一部分 (第 1~2章 , 简要介绍了网站分析和六西格玛质量管理的主要内容, 以及 Excel 软件的主要功能和进行数据分析所应掌握的基本知识;第二部分(第 3章是六西格玛改进模型的定义阶段, 讲解了如何识别和描述问题、理清问题边界、收集客户需求和确定客户需求的关键质量特性等; 第三部分 (第 4~8章是六西格玛改进模型的测量阶段,讲解了流程测量的起点、网站常用度量指标,以及 Excel 基本数据处理技巧和数据透视表、 SQL 查询等高级处理技巧;第四部分(第 9~11章是六西格玛改进模型的分析阶段,介绍了流程分析、逻辑树分析、杜邦分析、劣质成本分析、统计图表分析等多种分析方法, 以及如何在数据分析的基础上查找问题的根本原因;第五部分(第 12~13章是六西格玛改进模型的改进和控制阶段,介绍了如何确定改进方案和确保各项改进措施能够得到有效执行。 目录 第 1章何谓网站分析 1.1 网站分析不神秘 1.1.1 网站分析的必要性 1.1.2 网站分析的内容 1.1.3 网站分析秘笈

1.2 网站分析的流程 1.2.1 什么是六西格玛质量管理 1.2.2 六西格玛改进模型 1.2.3 六西格玛在网站分析中的应用1.3 使用 Excel 进行数据分析 1.3.1 数据记录 1.3.2 数据计算 1.3.3 数据分析 1.3.4 数据图表 1.3.5 协同工作 1.3.6 编程开发 1.4 本章小结 第 2章分析师必备的数据知识 2.1 数据类型 2.1.1 数值类型 2.1.2 文本类型 2.1.3 日期和时间类型 2.1.4 公式类型 2.1.5 错误值类型

数据驱动经验分享：从方法到实践

目录 1.数据驱动价值：驱动决策、驱动产品智能 2.数据驱动闭环：数据采集—数据建模—数据分析—数据反馈 3.数据驱动各环节方法与实践 一、数据驱动价值：驱动决策、驱动产品智能 数据驱动能做什么？ 我们认为主要包含驱动决策、驱动产品智能两方面的价值。 图1 数据驱动价值 驱动决策包括运营监控、产品迭代、营销分析、商业决策。 其中涉及的每一个场景在今年数据驱动大会都会有专门的讲师来介绍。 驱动产品智能，现在基本上已成为所有的电商类、资讯类产品的标配，如“产品推荐”、“猜你喜欢”等。企业要么组建团队实现智能化的应用场景，要么应用外部工具来解决问题，因为在流量红利逐渐消失的今天，千篇一律的内容会让你的“留存”数字非常难看。 我们曾为某一家很知名资讯类企业做Feed 流的改版，神策来提供具体的推荐策略。通常，个性化推荐的评价指标是CTR——展现了一千种内容，有多少人点击？ 在2018 年，我们认为再评价一个算法的好坏，用CTR 非常不合适。神策从关注指标CTR 转为衡量“命中了策略的人”跟“命中热门随机内容”的两大用户群体，观察他们在平均访问深度、7 日留存、停留时长等更深层指标上的差异。

二、数据驱动闭环 数据采集——数据建模——数据分析——数据反馈，这是一个完整的数据驱动闭环。我们在很多场合提到此，这里不再赘述。 PPT 下载| 神策数据曹犟：数据驱动从方法到实践 图2 数据驱动闭环 有很多企业来找我做关于数据采集方面的分享，我用这张图描述了典型的数据分析平台，一个为数据驱动而构建的数据分析平台，各位可以参考。 PPT 下载| 神策数据曹犟：数据驱动从方法到实践

《数据驱动营销：销售人员必知的15个关键指标》读后感

《数据驱动营销：销售人员必知的15个关键指标》读后感 刘志强 随着信息时代的飞速发展，以大数据、云计算为驱动的技术变革，已经在经济发展、教育、民生等各个方面给整个社会带来了极其深远的影响。在大数据环境下，数据是决策最为重要的参考。那么，在大数据时代，应当如何将信息运用于营销？如何利用数据来升级营销管理进而使公司实现和保持自身的优势？。 这一系列问题在《数据驱动营销：销售人员必知的15个关键指标》一书中给出了详尽的解答。书中首先总结归纳了营销中经常碰到的五个障碍：起步、因果关系、数据缺乏、资源和工具、人员与变革等五个方面，随后提出克服这五个障碍的相关策略，即：克服起步障碍，应聚焦于采集合适的数据，通过轻松得分建立里程碑；克服因果关系障碍应进行小试验；从渠道合作商数据分享、经常饮用者计划、使用焦点小组和用于细粒度市场细分和营销定位的方法等三方面阐述克服数据缺乏的障碍；建议建设数据驱动营销的基础设施来克服资源和工具的障碍；最后对于人员和变革的障碍，可建立数据驱动营销文化来解决。随后，进一步提出了数据驱动营销战略的框架，并概括了不同类型营销活动应聚焦的15个关键指标，即：品牌认知度、试用驱动、流失、客户满意度、命中率、利润、净现值、内部收益率、回报、客户生命周期价值、每一点击成本、交易转化率、广告投入回报、跳出率和口碑。上述指标中（1）-（5）为基本的非财务指标，确定品牌效力、客户忠诚度、比较营销活动和营销活动效果等；指标（6）-（9）为基本财务指标；指标（10）客户生命周期价值是制定基于客户价值决策的基础财务指标；最后五个指标（11）-（15）是“新时代营销指标”。在此基础上，通过利用合适的市场分析方法，如：偏好模型、购物篮分析、决策树等，能有效的挖掘出客户心中的理想商品，为实现精准营销提供相应的决策支持。

数据驱动运营

数据驱动运营 数据驱动运营即是挖掘数据并进行合理的数据分析，找到数据背后的真实关系，进一步找到真实原因，以此给出对应的具体措施并指导实际的网站运营工作。 （在这里，网站数据类型、对应概念和意义，及其如何挖掘和获取将过掉，请大家查询相关书籍。） 这里要讲的是电商网站的数据需求类型、数据分析的方式方法，以及如何驱动实际运营工作。主要是结合本人的学习、实际工作和心得所写，欢迎更为专业的人士加入讨论。 第一，先说说网站运营数据分析的类型及其包含的内容。 1、总体运营指标 包含如下，见图： 这显然是给上司看的，网站总体运营指标。 这里需要说明几点： 1、关于指标本身 1）不需要一个时点的该项指标，而需要的是趋势图，一段时间的，即自己纵向对比；如果有主要竞争对手的对应指标，一并给出，进行横向比较那是最为完善的。 2）给出指标趋势好与坏的简短评价，并给出造成的可能原因。 2、关于指标类别 1）网站流量：网站流量非常重要，但不是最为核心的。

2）销售指标：销售金额、毛利和毛利率三项指标才是最为核心的；网站到底运营得如何？关键看现金流的多与少。 而订单金额、订单数量和客单价可以大致了解出网站的销售情况。这三项指标可以去解释网站运营的现金流状况。比如之前卖书的亚马逊中国与卖家电的京东，从这几项指标进行分析比较就可以很好的解释其运营的现金流状况。 3）运营指标：转换率无疑是非常关键非常核心的运营指标。 它刻画出了全站整体的运营状态。包括了流量质量、网站IA架构及交互质量、商品吸引力（性价比）及相关商品信息展示的用户体验、在线营销、配送和售后等等整个电商网站的用户全购物体验的直接衡量指标。 一般来讲，电商网站的转换率在1-5%之间。 经敏感性分析研究得出，一般来讲，转换率提高1%，全站销售额将会提高40%以上（基于我之前负责的团购网站）；大家也可以对自己负责的电商网站做敏感性分析看看结果如何。 4）营销指标：CPS最为直接真实的反应出电商的营销销售成本。 由于过多的电商在非理性的强调和追逐用户和销售规模的增长率，而使得CPS节节攀升；今年团购网站竞争最激烈，我们平均下来的CPS也达到了15-20元之间，而单件毛利只有 8-12元；亏损是肯定的。其他类型的电商CPS也好不到哪去，特别是自建电商。 2、用户行为指标 见下图：

网站数据分析：数据驱动的网站管理、优化和运营

简介 网站分析领域的开创性著作，首度将六西格玛质量管理工具和思想引入网站分析中，将网站分析的复杂过程统一了起来，使分析的思维和方法更科学化和系统化，这是质量管理思想和数据分析技术的伟大结合。与此同时，《网站数据分析：数据驱动的网站管理、优化和运营》将网站分析必备的各项方法和技术，充分融入到了整个体系中，包含大量案例和最佳实践，真正做到了用数据来驱动网站的管理、优化和运营。 《网站数据分析：数据驱动的网站管理、优化和运营》一共分为五个部分：第一部分（第1～2章），简要介绍了网站分析和六西格玛质量管理的主要内容，以及Excel软件的主要功能和进行数据分析所应掌握的基本知识；第二部分（第3章）是六西格玛改进模型的定义阶段，讲解了如何识别和描述问题、理清问题边界、收集客户需求和确定客户需求的关键质量特性等；第三部分（第4～8章）是六西格玛改进模型的测量阶段，讲解了流程测量的起点、网站常用度量指标，以及Excel基本数据处理技巧和数据透视表、SQL查询等高级处理技巧；第四部分（第9～11章）是六西格玛改进模型的分析阶段，介绍了流程分析、逻辑树分析、杜邦分析、劣质成本分析、统计图表分析等多种分析方法，以及如何在数据分析的基础上查找问题的根本原因；第五部分（第12～13章）是六西格玛改进模型的改进和控制阶段，介绍了如何确定改进方案和确保各项改进措施能够得到有效执行。 目录 第1章何谓网站分析 1.1 网站分析不神秘 1.1.1 网站分析的必要性 1.1.2 网站分析的内容 1.1.3 网站分析秘笈 1.2 网站分析的流程 1.2.1 什么是六西格玛质量管理 1.2.2 六西格玛改进模型 1.2.3 六西格玛在网站分析中的应用 1.3 使用Excel进行数据分析 1.3.1 数据记录 1.3.2 数据计算 1.3.3 数据分析 1.3.4 数据图表 1.3.5 协同工作 1.3.6 编程开发 1.4 本章小结 第2章分析师必备的数据知识 2.1 数据类型 2.1.1 数值类型 2.1.2 文本类型 2.1.3 日期和时间类型 2.1.4 公式类型 2.1.5 错误值类型 2.1.6 逻辑值类型

数据驱动式营销：挑战与机遇

数据驱动式营销，本质上仍然是基于企业客户数据的营销，是企业通过收集、整理、分析客户数据并进行持续营销以至循环往复并不断优化的营销过程。而数据库营销，其理念非常诱人，方法论也看似缜密，可惜“橘生淮南则为橘，生于淮北则为枳”，在这片百业兴起却又急功近利、政出多门却又法令不足的土地上，在全行业各界（包括企业、个人、营销者以及一切白色的、灰色和黑色的市场）的共同利益驱使下，正在体验它无法回避的未老先衰之命运。在此，我们姑且采用“数据驱动式营销”这个名字，以代表我们心目中那种依然光辉夺目的营销理念，并探讨它在新形势下所面临的机遇和挑战…… 迟早出台的个人信息保护法会是分水岭 新年伊始，广东首例侵犯公民个人信息安全案在珠海市一审判决，被告人周建平因向他人非法出售个人信息资料，被法院以非法获取公民个人信息罪判处有期徒刑一年六个月，并处罚金2000元。此案件是最高人民法院、最高人民检察院2009年10月16日针对《刑法修正案(七)》而公布施行《罪名补充规定(四)》后，广东省内被法院以侵犯个人信息安全的新罪名追究刑事责任的第一案件，而周建平也成为国内被法院以侵犯个人信息安全的新罪名追究刑事责任的第一人。 消息一出，众皆哗然，国内对于个人信息保护的行政和司法干预和管理力度，似乎到达了一个新的高度。其实未必尽然，细究此案，我们不难看出，大批量买卖个人信息的行为在市场上已普遍存在，固然有技术、取证和法律认定等诸多困哪，为何单单“周建平”如此幸运得以脱颖而出？其原因恐怕还是在于法院认定的“犯罪团伙利用周非法出售的个人数据，诈骗并敛财83万元”的犯罪事实，也就是说，此案主要是因为周建平非法出售部分政府领导的个人信息并由此产生了严重的财务诈骗后果，才得以跃入相关机构的“视线”，而周健平的行为，也属于“被牵连入内”的范畴。单独对于非法买卖个人信息行为的管理，国内尚处于“司法萌芽期”。 纵观中国的个人信息保护相关法规，在《中华人民共和国宪法》、《中华人民共和国民法通则》、《中华人民共和国刑法修正案（七）》、《中华人民共和国妇女权益保障法》、《中华人民共和国未成年人保护法》、《中华人民共和国邮政法》、《中华人民共和国计算机信息网络国际联网管理暂行规定实施办法》、《互联网电子邮件服务管理办法》、《医务人员医德规范及实施办法》、《中华人民共和国传染病防治法》、《中华人民共和国商业银行法》、《中华人民共和国身份证书法》、《中华人民共和国母子保健法》、《中华人民共和国统计法》、《商业银行法》、《个人存款账户实名制规定》、《互联网电子公告服务管理规定》等诸多法律法规中，均有对个人信息和隐私保护的规定。但独缺一部《个人信息保护法》，以独立地、系统地、全面地阐述国家对于个人信息和隐私保护的最高宗旨。 在发达国家甚至某些发展中国家，对于个人信息保护的法律体系已经相当完备，甚至相关的行业组织和协会也会依据法律的宗旨，制定自己业务范围内具体准则（如欧洲市场调查协会针对市场调查和数据库营销业务必须分离经营的规定）。那么为何个人信息保护法在中国就如此难产呢？这一方面是因为我国的社会结构和法律体系建设远远落后于高速发展的市场经济，另外一个方面是就是缺乏相关的法律主体，即相关的政府执法主体，而其他的因素如司法取证、跨部门利益等也是阻碍个人信息保护法出台的原因。即使个人信息保护法得以出台，相关的司法解释、具体的实施细则以及相关的法律体系建设，仍然会有一个长远的建设周期。但不论如何，我国的《个人信息保护法》已经进入立法计划，一朝出台，将会是一道分水岭，必将为相关的行业（尤其是庞大的但又相对松散的数据营销行业）带来深刻的变革。 行业生态的变革 由于个人信息的获取成本极低，大量的灰色乃至黑色市场得以大量存在，个人信息被海量地、重复地买卖，企业也可以以极低的成本获取个人信息并进行数据库营销。据我们推算，在现有的数据获取成本基础上，企业进行数据库营销（电话、直邮、电子邮件等营销执行方式成本相对固定）的投资回报率约为大众营销方式（如广播、电视、报纸广告）的一倍甚至更多。例如，一个房地产商如希望在首都某早报上投放一个整版的广告，那么它只能覆盖十万量级的人群；而在相同的预算内如果采用垃圾短信的方式，它至少可以覆盖到首都十分之一以上的人群。看似大海捞针，但由于基数的巨大，最终可以获取的客户绝对数量也是相当可观的。数据

如何建立支数据驱动的营销团队营销.doc

如何建立一支数据驱动的营销团队？-营销,创业 如何建立一支数据驱动的营销团队？天天向上|如果你还不了解你需要的绩效评价，是因为你没有把此作为优先选项。 在一个完美世界里，最理想的是雇佣一名全职分析师来干这个活。如果你这么做了，你企业采用营销分析的脚步会更快。但是多数营销人员面对的事实，就是要现有的员工去做这样的评估。如果你认为自己就是这样的光景，在目前的组织中要分派现有的某个人来负责分析工作，那就要绝对确保他们有技能、完全支撑成功。 但是你必须对你寻找和培养的这些技能有意识。作为Marketo公司中主导战略和执行的JonMiller最近从自己多年的营销经验中给出了这些所需的技能： 分析能力：具有分析技能的人能够理解、可视化，清楚表达大量的数据和复杂的概念，并且做决策来解决现存的问题，这些也使得基于有用的信息有意义。商业判断：世上所有的人不会帮助你创建更好的商业决策，如果分析师不能提 供好的商业判断给他们的话。看着一份分析，他们需要能确定这些数字真正说的是什么。不管这个方法学是好的，还是更重要的，它真正意味着什么。更不用说，这个分析师必须了解你组织不同的产品、服务、行业和运营。如果你的分析师不熟悉你的业务，他们不能理解你的数据。 沟通技能：一个分析师必须拥有极好的写、口头表达和可视化的沟通技能来用方法，解释特定的，使组织可以了解和改善他们的运营。这些的能力始于高效地个人见的沟通，以及更大范围的倾听，全平台形式上的组织学习技能：、电话、

面对面的谈话，小组报告等等 偏压试验：理想的分析师需要拥有一个，用新方法解决问题的明显意愿。 技术能力：你未来的分析师必须了解、CRM、营销自动化和商业智能工具如何工作，如何一起工作来使这个角色成功。这需要了解每项技术的潜在用处和局限。 创建一个分析的文化 聘用和指派一个正确的人仅仅是第一步。即便在那些已经展开了明显的分析活动的公司，进行分析只是这场战斗的三分之一。其他三分之二是需要用一种方法，设法驱动这样的分析到现有的业务工作流中，以此来促进你的组织来使用，并在有价值的结论上进行行动。 安排一些有质量的时间。今天大多数营销团队运营的速度既不适应分析，他们也不允许有时间来反思实施分析结论，以便来改善运营效率和企业营业额。如果你想从你的营销绩效考核中受益，分析是重要的，你需要匹配相应的时间出来。 一种事实和数字心态。一种在“软指标”的历史焦点导致许多营销部门开始习惯于框架外运营，这种方式对基于事实的决策和问责制有益。要想营销评估可以成功，你需要让你的心态更侧重于严格的财务指标上。 问责制。如果你不能让人们对他们所遇的人负责，设定目标人群的目标没有任何意义。

数据驱动的智能制造方案

数据驱动的智能制造-18 号智能工厂三一“智造”工业革命

在新一轮科技革命和产业变革的大背景下，以数字化、网络化、智能化为特点的智能制造已成为未来发展趋势。“中国制造2025”、“德国工业4.0”、“美国工业互联网”等制造业国家战略，均旨在构建自身的智能制造体系，特别是新一代信息技术与制造业的深度融合，以促进制造模式、生产组织方式和产业形态的深刻变革，改变全球制造业的发展格局。 自“中国制造2025”国家制造强国战略发布后，国家又连续出台“互联网+”、绿色制造、工业强基、智能制造、服务性制造、智能硬件等相关产业政策，为产业发展、制造企业转型升级提供了明确的路径指导，宽松的环境和优厚的政策支持。 三一集团始创于1989 年，是中国 领先、全球第五的工程机械制造企业， 年销售600 亿元，产品销往全球100 多个国家和地区。 作为重工领域的标杆，三一集团 以其18 号厂房成为智能制造应用基 础的示范。这间总面积约十万平方米 的车间，成为了行业内亚洲最大最先 进的智能化制造车间。在这里，厂房更像是一个大型计算系统加上传统的操作工

具、大型生产设备的智慧体。 一、“三一式”智能制造平台 1.高度离散制造企业的困局 三一是一个高度离散型制造企业，这种制造模式分散且独立，需要大量的人力物力予以配合，才能完成产品的生产制造。随着人工成本的提高，工程机械行业的深度发展，这种制造模式显然不能满足企业高质量的发展需求。为破解这一困局，三一积极借助信息化时代的优势，导入智能制造模式，优化运行系统，提升设备生产制造能力，积极应对工程机械企业多品种、高效率、高质量、低成本方面的压力与挑战。 本项目建设实体18 号厂房建筑面积10 万平方米，是亚洲最大的单体生产厂房，有混凝土机械、路面机械、港口机械等多条装配线，是三一重工总装车间，年产能300 亿元，生产的混凝土机械 全球第一，港口机械中国第一。 2.科技驱动生产模式变革 针对离散制造行业多品种、小批 量的特点，针对零部件多且加工过程 复杂导致的生产过程管理难题，及客 户对产品个性化定制日益强烈的需 求，三一以工程机械产品为样板， 以18 号厂房为应用基础，依托数字化 车 间、新一代信息技术打造“产品混装＋流水模式”的智能制造试点示范，驱动集团生产模式变革。 “所有结构件和产品都在很精益的空间范围内制造，车间内只有机器人和少量作业员工在忙碌，装配线实现准时生产，物流成本大幅降低，制造现场基本没有存货。”——三一新生产模式的朴素愿景。 3.打造“三一式“智能制造平台 打造从订单到制造的过程自动化管理，符合工业 4.0 纵向集成模型的样板工

“电商数字化生存”之营销篇：数据驱动下的整合营销

“电商数字化生存”之营销篇：数据驱动下的整合营销 在数据驱动下的营销中，对于数据质量的把控、数据预测和统计都要一个系统来支持。 文/庖丁的刀 电商在最近几年的迅猛发展，导致围绕电商的相关产业和服务迅速增加，数据化运营就是一例。相比传统行业，电商对数据的依赖更强，而数据的获取容易太多。进而数据处理的这项工作也有了很大需求和变化：先是纯技术的数据统计，自己的IT，后来有了数据分析师、商业分析师、数据挖掘专家、甚至数据科学家。而在应用上也有了各种工具如量子统计、各种CRM软件，再到咨询公司、顾问公司等。 之所以有那么多的岗位，那么多的公司出现，就是电商企业希望自己的数据能“数据变现"，提升销售、降低成本、加快周转等等，从而达到开源销售、节约成本的目的。 数据化运营曾经在2011年非常火爆，但后来却渐渐无人提及。为何如此？ 第一种原因是因为做数据的同事对商业理解不够，对运作模式理解不够。拿到一些数据推送给一线运

营人员，如果经验不够，直接拿来应用，自然会产生很多问题。因为电商的整个链条非常长，从营销 扣策略、订单的审核、采购的回货、物流的选择、包裹的跟踪、客服的维护等等，每一步都需要很好的沟通和协调才能完成。这些工作并非仅仅数据层面上就能一次性解决，是需要每个步骤对数据的理解是一致的基础上才能完成的。 第二种原因就是那些运营人员是从零开始做起，各个部门的协作已经非常娴熟，在常规的营销、运营的层面对数据的依赖非常小，同时又熟悉市场、了解用户，对供应链又比较熟悉，这样的团队基本可以秒杀数据的工作人员。 那就意味着数据分析师们注定要失业了？这倒未必。 想在这样的团队有立足，就只能在分工协作的条件下做他们无法靠业务经验来完成的事情——数据挖掘、大数据应用。这样的应用场景是：具有相同兴趣偏好、相同消费习惯的用户群、用户的支付方面的风险控制、用户流失预警、匹配各种用户群的商品组等等。对这些场景可以组合多种营销策略，而达到销售的目的。 而对于销售以后的事情，比如如何保证订单不缺货，选择好的物流及时发货，并能给用户及时的反馈包裹情况等都需要内部的运营系统。当然，除了系统方面的支持外，还需要很多的人力执行层面的执行，仓库的拣货、打包，物流人员的取包、送货等等。尽管这些都不能由机器或者系统代替，但数据中心完全可以提供相关的支持支持。 数据化运营可以在整个公司的运营体系中发挥很大的作用，如果有数据中心的支持，除了可以监控运营的整个流程，还能提供相关的KPI数据、人力管理数据、财务数据等，使得公司能方面快捷的知道公司运营的各个关键节点的表现，以方便做出各种决策，在执行层面能制定出更优化的、更高效的战术。

数据银行深度运营案例分享火奴.pdf

数据银行深度运营案例分享

2019年消费者重点运营方向 培养与积累品牌的超级用户 品牌营销的关键 会员/粉丝人群对于品牌而言价值巨大，能够为品牌大促提供惊人的爆发力；通过线上线下联动、联合品牌营销，以及借助客户运营平台、品牌号等扩大品牌的会员/粉丝量级，为后续的会员/粉丝运营打下基础； 数据驱动品牌生意决策 营销决策，数据先行 对电商生意的拆解，从传统的淘内单一流量拆解到全新的消费者AIPL 指标体系建立，打通淘内外消费者全链路运营通路，建立品牌电商完整健全的数据评估体系 消费者持续营销 数据沉淀，蓄势大促 消费者运营方式注重全渠道流量的量与质兼顾 、多维度挖掘收割、重视消费者的持续运营与长期价值贡献，每次营销活动沉淀的数据可以为下一次大促蓄势，实现消费者价值最大化利用

2019年消费者运营规划 货品维度 爆款宝贝 类目偏好全店偏好 宝贝行为浏览收藏加购时间维度 营销渠道维度 数据银行资产 数据上传 天合计划UNIDESK 优酷视频数据回流 内容种草付费推广活动营销历史大促沉淀沉默老客激活 渠道行为 曝光 点击浏览…… 类目行为全店行为 ……大促触达未购买RFM沉默老客分级 消费者运营规划 消费者细分策略 淘内流量l 渠道触点分析与组合提效l 历史大促沉淀再营销l 特殊人群定向营销l 会员运营提高品牌复购 l 钻展联动CEM促进品牌老客复购 品牌AIPL预测与提前优化 规划准备 方案实施

全年整体AIPL预估与拆解 A I P L 成交占比转化率成交占比转化率 平销期大促期 ?将品牌全年的生意目标拆解到12个月 AIPL目标上。 ?平销期与大促期AIPL在生意中的占比 是完全不同的。 ?要注意大促期与平销期AIPL消费者的 流转和转化效率的不同。

数据驱动市场营销

数据驱动市场营销 很多年以前，所有的市场营销都是基于一种印象模式，默认为：女孩喜欢粉色，男孩喜欢蓝色。现在一切都变了。品牌推广领域更多源于互联网、社交网络和移动网络，运用数据和高科技实现自动化和全能分析，将市场彻底改变，也从根本上将营销的概念改变。 所有的变化、固有的原则被破坏和新原则的形成都因数据引起。然而，对许多企业来说，向数据驱动营销的转变往往需要经过漫长而艰难的过程。 数据驱动营销是什么？ “如果你不能衡量它，你就无法改善它”，基于数据的营销才是有效的。 假设现在企业有很多市场活动数据，但并不清楚这些数字在说些什么？究竟是什么起了作用？为什么要执行这样的操作？想用更少的预算获得更好的结果，想要更深入的理解和预测消费者的行为...这些是数据库、分析、重定向、机器学习和大数据，一个复杂的数据驱动营销方法。 在实践中，数据驱动方法有助于我们理解： ?投入多少钱在广告宣传上? ?如何衡量它们的有效性? ?从所获得的分析中，企业可以得出什么结论? ?具体做什么决定——在网站上、广告上、销售上、物流上? ?如何改进——手动还是自动? 只有使用这些数据手段，才能得到答案，从而提升企业业务能力。 如何开始从传统营销到数据驱动营销的转变? 首先，明确目标，评估这些数据手段对业务的适用性，并了解当前使用数据进行营销的情况。

假如说企业所属零售行业，那么所有的营销都要建立在消费者基础上，拥有大量消费者数据信息更有可能利用大数据处理技术获得更多回报。 如何运用这些数据来驱动营销？ 企业需要一套商业智能分析系统，来帮助企业更多地了解客户行为；比如，它使我们了解在广告上的投资是否有回报，并追踪获得客户的来源。又比如，我们用数据设置KPI指标，评估、研究用户路径，从而提高客户忠诚度。 企业还需要先进的人工智能系统创建预测模型，并基于数据分析开发策略，做出相关决策，需要注意的是，基于数据构建的预测模型，市场趋势随时可能发生变化。 当然，无论做何决策，要做的第一个决定都是企业是否需要数据驱动的管理。 然而，并没有公式来帮助确定基于数据的营销是否有效，那么就需要关注另外的指标，比如，通过不同的活动进行测试，收集每个活动的数据，从而得出市场效率指标来做衡量数据营销是否有效的标准。 总结 在未来，数据量只会增长。如果你是一家大公司，你不能袖手旁观；如果你是一个创业公司，你需要增加你的潜力，同时开始收集数据和分析。在不久的将来，那些继续按照旧规则行事的企业将被市场所淘汰。

大数据驱动运营 1号店典型案例

大数据驱动运营1号店典型案例 当前一谈到大数据应用，人们首先想到的是营销推送，似乎大数据的主要价值仅在于此。但1号店的实践说明，大数据完全可以成为运营的核心驱动力。 1号店网站作为企业同消费者互动的门户，每天承载着上千万的商品点击、浏览和购买，汇集成了海量的数据。对于1号店，这是改进运营的依据。 1号店产品设计副总裁王欣磊说：“消费者进来是怎样用的，怎样找到商品的，怎样买单的，整个的过程，在用大数据分析，进而进行相应的改进。”其对大数据的应用，贯穿于引入顾客流量，引导顾客购买，到提升购买者忠诚度的全顾客生命周期中。 对于电商企业，如何从互联网上引入流量到自己网站，是运营的起点。首先是顾客从哪里来，关键在于三个维度：一，顾客从哪些渠道来;二，顾客从哪些地区来;三，顾客来自哪些用户群，新用户还是老用户。这三个维度的分析直接决定着1号店后续引流资源投入，而这都植根于1号店对于顾客行为的大数据分析。 在分析顾客来自于哪个渠道方面，通过网站收集的海量顾客痕迹，1号店能发现带来更多流量和需要加强的渠道：微博，论坛，还是门户网站，从而不断地调整营销投放，比如发现哪个渠道可以投放更多广告，哪个渠道有潜力，却没有充分挖掘。在分析顾客从哪些地区来方面，通过网站上顾客来源痕迹的大数据分析，1号店可以发现那些销售增长快与增长慢的区域，相应调整不同地区市场的营销费用;在顾客是新用户还是老用户方面，如果网站浏览和购买数据更多地来自于老用户，企业就可以相应地降低市场费用。 大数据营销推送也是1号店一个非常重要的流量来源，1号店除了通过大数据方法对消费者分类建模外，还创造了一种购物清单模式。1号店的搜索框旁边有一个购物清单。消费者在1号店曾经购买过的商品都显示在购物清单上，消费者还可以另行添加。对于消费者而言，这便于购买，而对于企业，购物清单就是一种反映消费者喜好需求的大数据源。通过购物清单的数据，1号店按照消费者购买周期，对消费者进行营销推荐。比如一个顾客看了商品后，没有买，但加入了购物清单，当商品打折后，1号店就会及时向顾客进行推送。 顾客进入1号店后，就进入引导顾客的购买阶段。这个阶段，如何提升每个顾客的购买金额，并在此过程中，实现商品和各种资源的最优配置，是运营的关键。大数据又一次成了1号店的抓手。首先，1号店的网站改进，包括图片、网页设计，完全以顾客点击和浏览等行为痕迹的大数据分析为依托。不仅如此，在与消费者互动过程中，1号店也应用了大数据。像一些商场的导购员一样，消费者浏览网站商品过程中，1号店会给消费者一些提示推荐，根据消费者之前的浏览和购买行为，1号店的系统能判断出消费者可能喜欢什么商品，给以相应的提示。再如，根据消费者是搜索商品，还是浏览商品，1号店可以初步判断出他是目的性很强、时间有限的购买者，还是时间充裕、目的性不强的购买者，对于前者会直接推荐商品，对于后者，则不断刺激其购买行为。 顾客购买商品后，进入了后续物流和配送服务。在这个阶段，如何实现最佳的供应链效率，减少仓储和配送成本，提升配送速度，是电子商务企业运营的命脉。如何实现更高效的