隨著社會經濟的發展，特別是互聯網的發展，企業的數據呈現幾何級的增長，大數據在過去的幾年裡一直是一個非常非常火的概念，並且一直在持續。但與此同時，企業對於數據的理解和應用卻大相徑庭。有一部分企業通過數據分析和挖掘能夠降低企業成本，提升業績，但也有一些企業對於數據的分析和應用停留在較淺層次。所以，數據分... ...
隨著社會經濟的發展，特別是互聯網的發展，企業的數據呈現幾何級的增長，大數據在過去的幾年裡一直是一個非常非常火的概念，並且一直在持續。但與此同時，企業對於數據的理解和應用卻大相徑庭。有一部分企業通過數據分析和挖掘能夠降低企業成本，提升業績，但也有一些企業對於數據的分析和應用停留在較淺層次。所以，數據分析價值的體現關鍵在於如何應用。
數據分析幫助企業發現並診斷問題
很多企業會利用數據分析大屏來監測數據和指標，它就像一個體檢報告，能夠幫助企業實時觀測到企業的運營狀態，及時發現問題並解決。
舉個電商的經典應用，如果某日流量下降了百分之三十，分析得出流量的下降是來自於PC平臺，然後進一步地細分各個PC渠道，會發現可能是競價投放上有一個較大的下滑。那麼決策者獲得這些信息後，能夠在第一時間通過這些信息做出最利於企業的一個決策，降低損失。這樣的分析應用在我們公司是基於帆軟的產品來開發的。
數據分析幫助企業做精細化運營
很多企業都會運用這樣一張矩陣圖，這是市場投放和經濟管理上常見的應用，有助於最大化投入產出比。例如，制訂了這樣一個目標，每投入1元產出2元，期限是6個月，團隊有可能在初期投入並沒有達到目標收入，對於未來能否在六個月裡帶來兩塊錢的回報是疑惑的，這些都需要數據分析的進一步輔助，由此就衍生了精細化運營。
比如推送一個酒店的推薦信息，我們會通過時間、地點、消費水平、最近消費時間等條件去篩選出目標用戶，做到精細化甚至個性化的運營，包括產品界面上的各種推薦。
數據分析在產品和人力管理方面的應用
在產品管理方面，我們通過OTA平臺的數據去分析預測某時間段，這個區域的這家酒店大約能賣多少個房間，然後與酒店商家談合作，或者綜合該區域總體酒店銷售情況數據，來制定更好的策略。
在人力管理方面，尤其是客服節假日的排班，通過提前預測每一小時甚至每一分鐘的通話量，去優化配置人力資源，可以提升被排班人員的滿意度。
數據分析提升企業效益
在流量成本日益提升的今天，如何在流量價格定性的情況下，把我們整體效益做到最高，在互聯網行業，有兩個最常見的場景，一個叫提升轉化率，一個叫提升交叉購買。用戶從首頁到列表到詳情到下單付款，再到支付成功頁面，每一個流程都有可能導致流失，提升轉化率其實就是對每一個環節轉化率的一個提升。理論上每個環節的轉化率都可以提升，但每個環節提升的難度不同，所以儘可能優先提升降低變動大的轉化率。比如本月從詳情到下單支付頁面的、轉化率是50%，但歷史上曾達到75%，那現階段的目標是提升回75%。
除了提升轉化率之外，還有一個非常常見的應用就是提升交叉購買，類似啤酒尿布的案例。
可以把一些關聯性很強的東西放在一起。提升交叉購買的場景一共有兩種情況：
1、通過關聯規則把不知道可能產品之間會被用戶購買的產品的組合呈現給客戶。
2、兩個可以被交叉購買的產品但是購買率很低，這個時候我們就要去提升購買率。
比如旅游行業的機票+酒店購買，一些購買航程較長機票的用戶大多是有住酒店需求的，所以在購買機票的同時推薦合適價位的酒店能起到交叉購買的結果。但也有一些需要註意的，比如不同用戶推薦適合檔次的酒店；分別單獨購買機票和酒店的用戶，考慮到用戶體驗，可以不用推薦。
所以，通過數據分析很多場景都有很大的提升空間。合理利用數據，將數據分析應用到業務管理是現在也是未來的發展趨勢。
