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关于企业应用:后疫情时代企业如何抓取数字化转型新机遇

如果说在疫情之前,各行各业的数字化转型是马拉松,那么当初是就是百米冲刺了,原先可能以“3 年”为单位来制订转型布局,当初变成了“3 个月”。尽管从天而降的数字化百米冲刺让人倍感压力,但也让企业思变:在新常态下,通过技术更新来适应客户一直变动的需要。

在过来的一年中各行各业与公司单干的过程中,我最大的感触就是,数据真的很重要。在强烈的市场竞争中,数据当初未然成为企业实现增长——乃至保障最根本生存的要害。

约翰·斯卡利所言,其实波及到定量分析和定性分析两种不同的统计分析思路:定量分析是根据统计数据,建设数学模型,从而计算出剖析对象的各项指标及其数值的一种办法,而定性分析则是对对象性质特点的一种概括。对于商业剖析来说,两种剖析思路可没有高下之别,毕竟商业剖析最终须要的是对行业的洞见。因而,联合两者能力最终得出正当的策略。

那么,对营销团队来说,该如何做好数据分析呢?上面一些须要重点关注的问题。

一、对立数据池

当初企业能获取的数据曾经是远超过往了。大家能够利用好数据这个富矿,为客户发明个性化的购物体验,塑造更强的消费者连贯。

当然,这些数据可不会俨然自在,而要业余人员来解决。有人对此专门做过测算,当下营销人员在获取数据的时候,均匀须要检索 16 个源——相较两年前,这个数值上涨了 60%!

数据源数量的快速增长,很大水平是因为第二方数据提供商数量的减少。

可能有人会问“第二方数据提供商”是什么,在这里做一个简略的解答:根据收集的起源,数据能够分为第一方数据、第二方数据和第三方数据。第一方数据是指企业间接从受众(包含用户、网站和 App 使用者、社交媒体关注者等)那里收集的数据;第二方数据是企业从其余数据原始采集者那里通过购买、置换资源所取得的数据;第三方数据是企业从内部起源购买的数据,这些数据的提供商并非数据的原始采集者。

下面提到的第二方数据提供商,正是那些向品牌提供数据以补充和丰盛品牌本身收集的数据的组织。

不同起源的数据带来了数据量的增长,而这也带来了一大问题:不同起源的数据须要进行整合,不然剖析起来就会有很多的冗余信息。然而,整合数据切实是一件耗时耗力的事件,不少企业一听见它的小名就退避三舍,这也让它顺利成了不少公司开启数字化转型的头等阻碍。更不用说开掘数据价值了。

二、数据维度

对初入数据分析的菜鸟来说,浩如烟海的数据确实会让人感到手足无措。这就须要咱们确定要关注的数据点。

这个切入的数据点据行业性质而异,就拿批发和消费品企业来说,最为重要的是理解消费者行为。从这个点登程,须要优先思考的数据,便是那些能帮忙你理解客户购买行为的数据——进一步细化,便是顾客购物习惯、趋势和偏好。围绕这些数据进行开掘和剖析,企业就能更迷信地制订策略。在诸如优化产品线、布局新 SKU 等方面,可能更有节奏。

仍然是批发和消费品企业的例子。在消费者行为之外,同样重要的是,要留神那些帮忙你捕获个体买家差别的数据。尽管很多企业都是服务于一个指标客户群,但即使在群体中,个体客户之间的差别仍然不小。一个经验丰富的剖析者在把握短缺的数据后,可能设计出个性化的营销计划,建设与个体用户具体而微的分割。

在抉择数据点上,上面是三个通用的切入角度,它们能让你对客户的理解更为深刻:

1、客户为什么购买:对客户购买习惯背地的动机理解得越多,就能更好地调整产品线和营销布局,从而满足客户的特定需要。

2、客户会在什么时候购买:统计学意义上,当你把握客户最有可能实现购买决策的时点,你就能进步客户最终下单的概率。

3、客户是如何购买的:关注购买形式,尽可能提供无缝的购物体验,让他们尽可能再次从你这里购买。

三、善于应用工具

数据何其重要,以至于有可能扭转你的商业模式。把握牢靠的数据,能够说跟精准无误履约订单一样重要。

然而事实是,只管品牌商取得了丰盛的用户数据,但大多数的零售商并没有为数据驱动的商业模式做好筹备。对那些曾经启动数字化转型的企业来说,这可能是件好事儿:这至多意味着他们曾经抢占了先机。

而那些还未启动数字化转型的企业,他们中的大多数可能都已晓得数据收集的重要性,但却不知从何开始。上面是一个通用的工作流:1、确定你所有的数据源;2、将所有的数据源整合到一个集中的零碎内;3、设置零碎以定期捕捉和合并数据。执行这三个步骤并非易事,然而依附正确的工具就可能最终实现。

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