2022-05-06 分类: 网站建设
营销推广的数据运营,有的朋友可能懂得它的作用,但是不清楚它的概念,其实简单来讲,数据运营是指数据的所有者通过对于数据的分析挖掘,把隐藏在海量数据中的信息作为商品,以合规化的形式发布出去,供数据的消费者使用。而且,当我们有了足够的数据之后,我们可以不再依赖主观判断,而让数据成为公司里的裁判。理想情况下,如果我们能够追踪一切数据,那么我们所有的决策都可以理所当然地基于数据。在企业中,我们从整体战略到目标设定,到驱动商务运营的方法,最后采用一定的度量来衡量数据运营的效果。这就是概念,那么就让创新互联来告诉你营销推广少不了的数据运营!
一、数据分析
对于市场、运营这些同学来说,基本的数据运营是要会的。比如,我们发现某的用户量跌了20%,这个时候肯定不能放着不管,也不能仅仅凭借拍脑袋去做决策,而是要查一查这个问题出在哪。
这个时候,只看一个宏观的数那是远远不够的,我们还要对这个数据进行切分,按地域、按渠道,按不同的方式去追查,看到底是哪少了,是整体少了,还是某一个特殊的渠道独特的地方它这个数据少了。分析了原因,才能针对性地找到解决办法。现在越来越多的公司都选择用数据驱动来辅助制定决策。
二、数据处理的流程
数据分析没有那么难,可以分成一个一个数据金字塔,自底向上的是三个部分:个部分是数据采集,第二个部分是数据建模,第三个部分是数据分析,我们来分别看一下。
1、数据采集
首先来说一下数据采集,好的数据源我觉得就是两个基本的原则,一个是全,一个是细。
全:就是说我们要拿多种数据源,不能说只拿一个客户端的数据源,服务端的数据源没有拿,数据库的数据源没有拿,做分析的时候没有这些数据你可能是搞不了的。另外,大数据里面讲的是全量,而不是抽样。不能说只抽了某些省的数据,然后就开始说全国是怎么样。可能有些省非常特殊,比如新疆、西藏这些地方它客户端跟内地可能有很大差异的。
细:其实就是强调多维度,在采集数据的时候尽量把每一个的维度、属性、字段都给它采集过来。比如:像where、who、how这些东西给它采集下来,后面分析的时候就跳不出这些能够所选的这个维度,而不是说开始的时候也围着需求。根据这个需求确定了产生某些数据,到了后面真正有一个新的需求来的时候,又要采集新的数据,这个时候整个迭代周期就会慢很多,效率就会差很多,尽量从源头抓的数据去做好采集。
2、数据建模
有了数据之后,就要对数据进行加工,不能把原始的数据直接暴露给上面的业务分析人员,它可能本身是杂乱的,没有经过很好的逻辑抽象的。这里就牵扯到数据建模。首先,提一个概念就是数据模型。
许多人可能对数据模型这个词产生一种畏惧感,觉得模型这个东西是什么高深的东西,很复杂,但其实这个事情非常简单。在数据分析领域,特别是针对用户行为分析方面,目前比较有效的一个模型就是多维数据模型,“在线分析处理”这个模型。它里面有这个关键的概念,一个是维度,一个是指标。
维度比如城市,然后北京、上海这些一个维度,维度西面一些属性,然后操作系统,还有iOS、安卓这些就是一些维度,然后维度里面的属性。通过维度交叉,就可以看一些指标问题,比如用户量、销售额,这些就是指标。比如,通过这个模型就可以看来自北京,使用iOS的,他们的整体销售额是怎么样的。
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文章名称:网站建设之如何分析竞争对手
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