1.什么是数据化运营——《数据挖掘与数据化运营实战》

1.1 现代营销理论:3P3C理论

数据化运营来源于现代营销管理,所以我们首先从3P3C理论讲起。

在3P3C理论中,数据化运营6要素的内容如下:

  • Probability(概率):营销、运营活动以概率为核心,追求精细化和精准率
  • Product(产品):注重产品功能,强调产品卖点
  • Prospects(消费者):目标用户
  • Creative(创意):包括文案、活动
  • Channel(渠道)
  • Cost/Price(成本/价格)

而在这其中,目标响应概率(Probability)是核心,在此基础上将围绕产品功能优化、目标用户细分、活动创意、渠道优化、成本的调整等环节,共同促使数据化运营完善。

3P3C理论锁定了影响运营效果的主要因素、来源,可以帮助区分实践中的思考维度和着力点。

1.2 数据化运营的主要内容

“数据化运营”的定义:以企业级海量数据的存储和分析挖掘应用为核心支持的,企业全员参与的,以精准、细分和精细化为特点的企业运营制度和战略。可浅层次地理解为,在企业常规运营的基础上革命性的增添数据分析和数据挖掘的精准支持。

针对互联网运营部分的数据化运营,具体包括“网站流量监控分析、目标用户行为研究、网站日常更新内容编辑、网络营销策划推广”等。并且,这些内容是在以企业级海量数据的存储、分析、挖掘和应用为核心技术支持的基础上,通过可量化、可细分、可预测等一系列精细化的方式进行的。

1.3 数据化运营的必要条件

  • 海量数据存储的实现:SQL关系数据库、DB2、分布式数据仓库、流计算实时数据仓库。
  • 精细化运营的需求:从web1.0模式(传统媒体的电子化)到web3.0(SNS模式),面对日新月异的竞争格局,互联网企业必须寻找比传统的粗放型运营更加有效的精细化运营。
  • 数据分析和数据挖掘技术的有效应用:拥有一支数据分析和数据挖掘团队和一群出色的数据分析师,也要求业务团队具有相应的数据化运营能力。
  • 企业决策层的支持:缺乏决策层的支持,导致挖掘团队与业务团队分属不同部门,配合不紧密。应加强决策的倡导,如设立首席数据官(CDO)。

1.4 数据化运营的新发展

  • 数据产品作为商业智能的一个单独发展方向和专业领域。淘宝网上的卖家所使用的“量子恒道”就是一个非常不错的数据产品,卖家可以自己随时监控店铺的流量来源、买家逗留的时间、买家区域、浏览时间、各页面的流量大小、各产品的成交转化率,从而帮助卖家制定相应策略方向。
  • 数据PD(Product Designer),是数据分析中一个新的职业方向,需要从业者兼具数据分析师和产品设计师的专业知识。
  • 泛BI的概念越来越深入人心,即逐渐淡化数据分析师团队的唯一专业队伍的印象,让更多的业务部门也逐渐参与数据分析和探索。

原文地址:https://www.cnblogs.com/data-science-chinchilla/p/8973182.html

时间: 2024-11-07 17:31:41

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3.1 目标客户的特征分析 在目标客户的典型特征分析中,业务场景可以是试运营之前的虚拟特征探索(来源历史数据模拟推测),也可以是试运营之后来自真实运营数据基础上的分析.挖掘和提炼,两者目标一致,只是思路不同.数据来源不同而已.另外,分析技术也有一定的差异. 3.2 目标客户的预测(响应.分类)模型 这里的预测模型包括流失预警模型.付费预测模型.续费预测模型.运营活动响应模型等,其中涉及的主要数据挖掘技术包括逻辑回归.决策树.神经网络.支持向量机等.没有哪个算法在任何场景下都总能最优胜任响应模型的

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《数据挖掘:R语言实战》

<数据挖掘:R语言实战> 基本信息 作者: 黄文    王正林 丛书名: 大数据时代的R语言 出版社:电子工业出版社 ISBN:9787121231223 上架时间:2014-6-6 出版日期:2014 年6月 开本:16开 页码:292 版次:1-1 所属分类:计算机 > 软件与程序设计 > 综合 > 高级程序语言设计 更多关于>>><数据挖掘:R语言实战> 内容简介 书籍 计算机书籍 数据挖掘技术是当下大数据时代最关键的技术,其应用领域及前景

#数据挖掘与数据化运营实战#2.3数据挖掘的主要成熟技术以及在数据化运营中的主要应用

编号 数据挖掘技术 应用 算法 优势 劣势 1 决策树(Decision Tree) 用户划分.行为预测.规则梳理 CHAIDCARTID3.C4.5.C5.0 1.决策树的构造不需要任何领域的知识,很适合探索式的知识发掘,并且可以处理高维度的数据2.决策树所产生的一系列从树根到树枝(或树叶)的规则,可以很容易地被分析师和业务人员理解,而且这些典型的规则甚至不用整理(或稍加整理),就是现成的可以应用的业务优化策略和业务优化路径3.决策树技术对数据的分布甚至缺失非常宽容,不容易受到极值的影响 2

2.数据挖掘概述——《数据挖掘与数据化运营实战》

2.1 数据挖掘概念 数据挖掘(Data Mining)是知识发现(KDD)的核心部分,它指的是从数据集合众自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程,这些信息的表现形式为规则.概念.规律及模式等.总体来说,数据挖掘融合了数据库.人工智能.机器学习.统计学.高性能计算.模式识别.神经网络.数据可视化.信息检索和空间数据分析等多个领域的理论和技术. 2.2 统计分析与数据挖据的主要区别 相对于传统的统计分析技术,数据挖掘有如下特点: 数据挖掘擅长处理大数据,尤其是几百万行甚至更大的数据. 数据

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声明:这篇文章是前阿里运营芮曦的作品,我转过来主要方便以后自己温故,也怕给漏或者找不到了. 自己看了这篇文章,只是对电商运营工作内容有一点点了解,但具体运营思维上的帮助我是没有的,可能是因为外行的缘故吧== 1.什么是运营? 1) 阿里老运营一般会给你展示这个公式.运营最终不就是要提高成交额吗?拆分下来就是要在流量.转化率.客单件3个指标上去采用各种方式提升. 支付宝成交额=流量*转化率*客单价 2)一位从零售行业来阿里的大佬这么解释,“运营就是零售,零售就是细节,细节创造差异,差异造就品牌”.

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