營(yíng)銷(xiāo)推廣的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)，有的朋友可能懂得它的作用，但是不清楚它的概念，其實(shí)簡(jiǎn)單來(lái)講，數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)是指數(shù)據(jù)的所有者通過(guò)對(duì)于數(shù)據(jù)的分析挖掘，把隱藏在海量數(shù)據(jù)中的信息作為商品，以合規(guī)化的形式發(fā)布出去，供數(shù)據(jù)的消費(fèi)者使用。而且，當(dāng)我們有了足夠的數(shù)據(jù)之后，我們可以不再依賴(lài)主觀判斷，而讓數(shù)據(jù)成為公司里的裁判。理想情況下，如果我們能夠追蹤一切數(shù)據(jù)，那么我們所有的決策都可以理所當(dāng)然地基于數(shù)據(jù)。在企業(yè)中，我們從整體戰(zhàn)略到目標(biāo)設(shè)定，到驅(qū)動(dòng)商務(wù)運(yùn)營(yíng)的方法，最后采用一定的度量來(lái)衡量數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的效果。這就是概念，那么就讓創(chuàng)新互聯(lián)來(lái)告訴你營(yíng)銷(xiāo)推廣少不了的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)！

一、數(shù)據(jù)分析

對(duì)于市場(chǎng)、運(yùn)營(yíng)這些同學(xué)來(lái)說(shuō)，基本的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)是要會(huì)的。比如，我們發(fā)現(xiàn)某的用戶(hù)量跌了20%，這個(gè)時(shí)候肯定不能放著不管，也不能僅僅憑借拍腦袋去做決策，而是要查一查這個(gè)問(wèn)題出在哪。

這個(gè)時(shí)候，只看一個(gè)宏觀的數(shù)那是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，我們還要對(duì)這個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)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，是整體少了，還是某一個(gè)特殊的渠道獨(dú)特的地方它這個(gè)數(shù)據(jù)少了。分析了原因，才能針對(duì)性地找到解決辦法?，F(xiàn)在越來(lái)越多的公司都選擇用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)來(lái)輔助制定決策。

二、數(shù)據(jù)處理的流程

數(shù)據(jù)分析沒(méi)有那么難，可以分成一個(gè)一個(gè)數(shù)據(jù)金字塔，自底向上的是三個(gè)部分：個(gè)部分是數(shù)據(jù)采集，第二個(gè)部分是數(shù)據(jù)建模，第三個(gè)部分是數(shù)據(jù)分析，我們來(lái)分別看一下。

1、數(shù)據(jù)采集

首先來(lái)說(shuō)一下數(shù)據(jù)采集，好的數(shù)據(jù)源我覺(jué)得就是兩個(gè)基本的原則，一個(gè)是全，一個(gè)是細(xì)。

全：就是說(shuō)我們要拿多種數(shù)據(jù)源，不能說(shuō)只拿一個(gè)客戶(hù)端的數(shù)據(jù)源，服務(wù)端的數(shù)據(jù)源沒(méi)有拿，數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)源沒(méi)有拿，做分析的時(shí)候沒(méi)有這些數(shù)據(jù)你可能是搞不了的。另外，大數(shù)據(jù)里面講的是全量，而不是抽樣。不能說(shuō)只抽了某些省的數(shù)據(jù)，然后就開(kāi)始說(shuō)全國(guó)是怎么樣?？赡苡行┦》浅Ｌ厥?，比如新疆、西藏這些地方它客戶(hù)端跟內(nèi)地可能有很大差異的。

細(xì)：其實(shí)就是強(qiáng)調(diào)多維度，在采集數(shù)據(jù)的時(shí)候盡量把每一個(gè)的維度、屬性、字段都給它采集過(guò)來(lái)。比如：像where、who、how這些東西給它采集下來(lái)，后面分析的時(shí)候就跳不出這些能夠所選的這個(gè)維度，而不是說(shuō)開(kāi)始的時(shí)候也圍著需求。根據(jù)這個(gè)需求確定了產(chǎn)生某些數(shù)據(jù)，到了后面真正有一個(gè)新的需求來(lái)的時(shí)候，又要采集新的數(shù)據(jù)，這個(gè)時(shí)候整個(gè)迭代周期就會(huì)慢很多，效率就會(huì)差很多，盡量從源頭抓的數(shù)據(jù)去做好采集。

2、數(shù)據(jù)建模

有了數(shù)據(jù)之后，就要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加工，不能把原始的數(shù)據(jù)直接暴露給上面的業(yè)務(wù)分析人員，它可能本身是雜亂的，沒(méi)有經(jīng)過(guò)很好的邏輯抽象的。這里就牽扯到數(shù)據(jù)建模。首先，提一個(gè)概念就是數(shù)據(jù)模型。

許多人可能對(duì)數(shù)據(jù)模型這個(gè)詞產(chǎn)生一種畏懼感，覺(jué)得模型這個(gè)東西是什么高深的東西，很復(fù)雜，但其實(shí)這個(gè)事情非常簡(jiǎn)單。在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，特別是針對(duì)用戶(hù)行為分析方面，目前比較有效的一個(gè)模型就是多維數(shù)據(jù)模型，“在線分析處理”這個(gè)模型。它里面有這個(gè)關(guān)鍵的概念，一個(gè)是維度，一個(gè)是指標(biāo)。

維度比如城市，然后北京、上海這些一個(gè)維度，維度西面一些屬性，然后操作系統(tǒng)，還有iOS、安卓這些就是一些維度，然后維度里面的屬性。通過(guò)維度交叉，就可以看一些指標(biāo)問(wèn)題，比如用戶(hù)量、銷(xiāo)售額，這些就是指標(biāo)。比如，通過(guò)這個(gè)模型就可以看來(lái)自北京，使用iOS的，他們的整體銷(xiāo)售額是怎么樣的。

創(chuàng)新互聯(lián)是一家創(chuàng)新型的互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷(xiāo)技術(shù)公司,定位做專(zhuān)業(yè)的AI營(yíng)銷(xiāo)技術(shù)服務(wù)商,專(zhuān)注于大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)研發(fā)與自動(dòng)化營(yíng)銷(xiāo)工具開(kāi)發(fā)。致力于解決互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷(xiāo)過(guò)程中的人工效率問(wèn)題與營(yíng)銷(xiāo)推廣問(wèn)題。為中小型互聯(lián)網(wǎng)公司提供系統(tǒng)的技術(shù)支持,幫助中小企業(yè)實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷(xiāo)升級(jí)。

文章名稱(chēng)：網(wǎng)站建設(shè)之如何分析競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手
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