“四大业务场景解析数据化运营的最佳实践”

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要进行数据化运营，最佳实践是业务和技术并重。 这也是永洪不断努力实践和优化的一面。 我们不仅为顾客提供产品，还包括完整的后期服务的实施、培训，甚至数据咨询等，提供相关的服务。 这样，顾客才能真正降低数据的价值，在业务场景中改变数据的价值。 永洪科技高级副总裁王桐

以下文案整理自7月23日王桐在永洪上海大数据峰会上的演讲原文。

作为一家擅长于产品，无论在技术上还是易用性上都想将产品打磨到极致，并将其作为生存基础的企业，为了展现对产品的信心，我的演示时间比ppt的时间要长。 结合实际解体的业务场景，我们来看看数据化运营的最佳实践是什么。

今天涉及的场景包括四个方面。 1、客户图像的场景、其数据化分解是如何进行的； 2、销售型公司，其销售解体怎么办； 3 .对于稍有流通环节的物流公司，物流解体怎么办； 4 .另外，我非常在意任何公司的所有者和财务。 公司财务指标的解体可以用什么方法进行？ 从这四个角度来看，如何数据化运营的事件。

场景1，客户图像的场景

它目前在数据观察行业非常受欢迎，也是非常典型的数据观察的有用性。 上午黄总讲了美的集团如何在世界上制作自己的客户画像，指导业务。 首先，您制作客户图像的目的是什么？ 回答这个问题。 其实做客户画像有两大目的最典型。

1、为产品的研发设计师服务。 对于一个EC平台，可能有选择者、购买者和研发设计者。 顾客画像可以作为他们业务指导的依据。

以前听说公司推出新品的时候，是闷在家里做车的，基于自己的想象，客户和客户喜欢什么，做什么样的产品？ 这样上市的新品存活率很低，即使是宝洁这样的大企业，实际上新品的存活率也在10几%以下。 所以，很多研发、资源、资金都浪费在这里。 可以用客户的照片改变什么？ 当选品或研发设计师想设计或选择新产品提供给客户时，首先要与目标群体进行数据观察和诉求调查，了解该部分客户的喜好和优点是什么，然后再设计新产品，从而成为新品

举个以前家电业传来的例子吧。 现在，如果要设计与年轻女性进行比较的新电视，研发设计师可以检查电视、女性、年龄段等多维条件。 这样缩小范围后，可以了解顾客需求、功能需求、购买渠道排行榜，可以实时聚焦于这部分受众群体和电视产品相应的分解结果。

让我们来看看功能需求这一块。 功能需求用一个词来表示。 客户在功能需求上最突出的几句话是可以看3d电视、智能电视。 这是年轻女性非常喜欢的电视功能。 但是，一位顾客曾经遇到过一个非常违背直觉的真实例子。 4k电视台是这两年比较火的新概念，但对年轻女性来说，她们对4k电视不感兴趣。 所以，如果不做顾客诉求的调查，急于跟上新技术的潮流，和年轻女性进行比较，设计4k电视，新品的存活率一定不乐观。

其实，在实际的业务APP场景中，除了功能需求外，控制板上还可以放置n个不同功能需求维度的单词组。 另外，正如颜色需求、价位需求、尺寸需求和类型需求一样，这些都可以进行聚焦细分。

对策划人来说，实际上通过一些简单的操作，可以在一分钟内迅速得出具体准确的结论。 可以想象，如果一部分客户设计了3d、智能、白色、52英寸以下、4500元以下、壁挂的一台电视，拿到这样的具体指导，其实以后做的事件只要搞好工业设计、美观的部分就可以了。 首先，新产品调查和研发周期在一定程度上缩短，可以提高效率。 此外，客户在做出购买决定时，可以满足他心中的所有硬性条件，他只需要看看企业品牌和格式就可以做出费用决定。 比起以前流传下来的方法，这样非常简单的方法更容易被接受。 公司用非常简单的方法，可以将新品的存活率提高数倍。 这样，想要在市场上以新品扩大市场占有率，是非常可行的事件。

2 .比较业务诉求。 用我们宣传的产品制作这样的控制板，其实几分钟就可以完成。 但是，选择那些分解指标和维度并将其组合，放在同一个页面上，是业务中应该考虑的事件。 由于每个图表都是数据的不同立场，业务负责人既然把这些图表放在一页上，证明了他们之间一定存在相关关系和业务逻辑，那么如何配置、布局、思考逻辑，以及

因此，通过将业务基础与it技术相结合，可以创建简单、易于使用、实用、同时有效的数据观察的控制板。 我们往往称之为大数据，但实际得到的结果并不一定是晦涩难懂、多而杂的。 为什么这么说呢，因为实用的东西一定很简单。 这样更容易被理解，更容易被掌握。 而且，只有在公司内部大力拓展，所有人才能成为数据观察者。 但是，如果它有点太多，太复杂，有点门槛，就无法控制事件了。

我们知道，只要进行bi、数据观察，必然是it和业务并存的事件。 it数据解决的部分，例如某个词的云词的数据源是怎么来的，其算法可能比较集成。 这部分数据的权重可能来自于过去erp中成交的购买记录。 另外，0.2的权重分配给从网络上捕捉到的舆论数据，可以提取分词。 这样看过去的实时分解结果，以及未来的热点和可能的趋势，综合得到了这样的功能需求的标签。

3 .另一个典型的目的是精准营销。 什么样的人，什么样的产品，通过什么途径，什么样的方法出售？ 这就需要结合客户的喜好和优势，恰当地制定营销战略和文案。

例如，还是同样的新品，这个新品已经做好了，但是最先通过什么渠道发售呢？ 第一次推广应该通过哪个在线活动的渠道进行？ 哪个效果最好？ 一发就受欢迎吗？

如果现在整体的电视频道是苏宁、精品、国美、社区商店这样的排行榜，那么用数据观察，最终制作成3d电视的话，其频道排行榜和整体电视销量的频道排行榜可能是不同的。 放大图表后，您会发现所有其他图表都是联动的。 这个数据会告诉你答案。 如果要建立智能电视的第一个渠道，就必须是苏宁，而不是精品店和社区商店。 在智能电视中，苏宁的排名第一，所以最初的推广活动如果在这个渠道上进行，可能取得的效果最好。

场景2、销售额的拆解场景

调查顾客的基本属性，可以根据过去购买顾客的客单价，也可以通过调查手段获得他的年收入，从地域分布、性别、职业、年龄、教育水平等综合上获得一点标签，从而迅速掌握整个受众群体的特征。

上午，我们的首席执行官谈了非常重要的事情。 过去数据观察的瓶颈是静态报告。 刚才我们有一个动态的例子。 这个动态示例实际上适用于所有图表。 所有图表都是我们看数据的一个立场，所以应该从某个立场进入，从其他的某个立场出发。 这样完成无限组合的交叉验证的过程。

例如，想看看30多岁的中年、中年、青年的教育水平、地域分布、性别比率、职业比率到底是什么样的，该怎么办。 很简单。 选择这些人年龄的支柱，和刚才一样，再放大一点看看吧。 此时，可以看到教育水平、性别的比率。 这样，一些顾客的优势马上就会明白了。 然后，可以与这部分顾客的优势进行比较，制作营销的战略和文案。 如果下一家公司想和二十多岁的年轻人进行比较，设计产品时也是一样的。 可以重复应用同一页面，以支持未来无限的业务诉求。

被分解的页面之间有层次，这是宏观的分解。 假设为了了解时尚新贵这个标签的受众群体的购买力是什么样的，将报告放在同一个页面上会特别拥挤，从而阻碍决策者查看和思考数据。 那么，制作不同的页面，用符合商业逻辑的方法将它们连接起来，点击时尚新贵这个气泡，就会进入家庭购买力的分解页面。 时尚新贵这些人的家庭收入水平、住房状况。 时尚新贵过去的总费用在3000万以上，60%的人属于中购买力，29%的人属于高购买力，只有4%的人属于低购买力，对这部分顾客有了更深的了解。

改变一些人，保守谨慎。 请点击保守的泡沫。 然后，可以看到谦虚的人购买力的样子。 可见总费用在500万人以上，75%的人购买力低，年收入情况也相对较少。 所以，使页面处于不同的层次，使各页面尽可能简洁、简洁很重要。

让我们再来看看我们销售的例子。 经常，前期接触时会问“可以进行什么样的数据观察？ 到底在做销售吗？ 还是市场的？ 还是财务的？ 我们可以告诉客户，不管你有什么样的数据，只要你有数据，我们就可以帮助你解体。 也就是说，只要你有数据，无论你想对此改变什么样的价值观来实现，途中整个通道需要的所有部分都可以在我们一站式的大数据观察平台上构建和实现。

这是销售摘要的报告，可以看到包括总销售额、总利润额、产品和地区交叉对象在内的宏观指标。 和刚才一样，点击总销售额，可以去报告销售额明细。 此时，动态报告和业务具体如何结合？ 让我再举一个例子。 例如，在产品利润趋势的这条曲线上，我们发现自7月份以来已经连续下跌了3、4个月。 我发现问题不充分。 我们怎么找到问题的答案呢？ 永洪数据科学研究院在讲座中也表示，关于发现问题、寻找答案的过程，我们用于数据观察的思想是细分的思想，要将其在不同的维度上，不断细分，看哪个地区的利润下降，哪个产品在哪个时间段利润下降 在成为具体负责人之一之前，此时停止。

怎么做这个细分？ 和刚才的操作其实一样，把这4个月的数据圈起来，再联动，这个时候所有的图表都会变薄，只有选择的4个月的数据会被高亮显示。 证明这些产品这四个月的库存相对较高，可能会导致利润细分；这些产品的收入这四个月比较少，这可能会导致下跌。 任何问题的原因往往不是单一的，因此，您可以一目了然地了解这些原因，从而实现全局控制。

有人可能会问，为什么不像刚才那样放大？ 放大后，该图表没有淡化或高亮的效果。 另外，从扩大的方法来看，可以看到这些产品4个月的收入和总利润的数据。 为什么这次要使用高亮的联动方法呢？ 光靠这样放大的焦点，最终筛选这些产品，也许能看出产品收入是高是低，但实际上并不能证明问题。 一点点的产品本来就可能占企业收入的比例很低，所以一直是销售收入最低的产品。 这证明收入低是正常的，不是利润下降的原因。 因此，要知道这些产品在这四个月内相对不顺利，必须将局部数据与整体数据进行比较，找出利润下降的原因。

如果重点对象因初步评估为1.5只空而利润下降，应如何验证？ 很简单。 双击1.5头空调的柱子，以此为中心进行全局联动。 此时，产品利润趋势这张图将会淡化。 然后，会出现新的高光线。 这条线是1.5只空在这张图上调整后的盈利趋势，从7月开始连续3、4个月确实下跌，假设改变以前的评价被证明没有错的产品。 2.0只空键在这三四个月内表现相对平稳，证明不是利润下降的原因。 这样，通过相对应对才能真正找出原因。

场景3、与流通环节相关的物流场景

许多公司生产有形的产品。 无论是自建物流还是与第三方物流合作，我们都必须时刻感知到它，知道这部分做得好不好，并加以改进和优化。

这是我们建造的拆除整个物流的控制面板，关于物流这个部分，我们最关心的是各个环节像漏斗一样的情况。 例如，在流程图中查看总出货量，各步骤的比例如何？ 那样的话，世界累计发货总比例可以在这里看到。

对物流来说，时间越短越好，颜色越深证明时间越长，空之间的改善得到证明。 在全球区域上，美国和加拿大的颜色很浅，用于证明的总时间很短，做得很好。 聚焦后，你会发现，它们的大部分环节都低于7天的良好目标线，距离14天的警戒线还很远。 其平均移动周期、平均建设周期如何？ 我们可以用这个方法做出相应的解决。

中途发现每一步都有衰减，证明了有很多未完成的订单。 这些订单可以直接穿透未完成的货物清单，去看未完成的，做一点排行榜。 据悉，12天以上未收到的物品有红色显示，7天以上有黄色警告显示。 你可以看到延迟比较大的东西。 另外，要看这部分商品在那些国家，属于什么合同类型，要知道是不是合同类型，或者这个区域有没有一点问题，再深入看看。

场景4，让我们来看看财务的场景

财务是无论我们做什么行业，最终都要挂在嘴边的解体。 财务分解是一个博大精深的行业，如何用数据建立指标体系和分解体系，指导业务运营的优化？

比较大的集团公司集团领导和职能领导通常看财务时怎么拆？ 对集团领导人来说，他在意的是营业收入、毛利润等5个财务能力等比较宏观的指标。 我们可以利用这个信号和红绿箭头，让大领导们迅速知道现在哪个好，哪个比较集中，哪个有点问题。 我们必须迅速找出这些问题的原因。

另外，我们进行数据观察时，不能特别限制思想或将其设定得过窄。 有时与数据观察相关的图表可能不是数据观察的图表和报告，但有助于客户和领导更好地分解。 这些新闻不是结构化的数据，实际上可能需要放在同一个页面上，帮助分解。 例如，我想知道eva (税后净营业利润减去资本投入机会价格后的所得)的下跌相对于股票走势会怎么样？ 可以直接把股票的动向放在这里面。 这样，两者可以看到越来越多的结论。 其中包括最近企业涉及的重要事项是什么，这些因素影响了eva的下降，以及以下财务排名等。

我们可以进一步看到营业收入详细指标的解体。 比如看eva的详细解体。 我们可以制作模拟数据。 因为正如上午浙大的陈教授已经说过的那样，数据可视化不仅有结果的表现，也有模拟。 对eva而言，好处的支出少，多投资于研发如何影响利润，可以在此进行调整。 这样，可以让领导更快地进行模拟数据观察，决定以后怎么办，即使有10个想法，也可以在5分钟内迅速验证。

一家企业的老板看财务时，不是狭隘的三张报告。 例如，市场竞争的解体、经营业绩指标，以及要点任务的指标和完成，都可以在这里看到企业的领导者。 当然，也可以筛选时间来看。

对于某个职能的领导，例如cfo和财务负责人，也可以看到自己的指标。 例如，可以看看总策划项目有多少风险项目，以及之后的具体任务的执行情况。

以上，从客户的图片、销售收入、物流、以及财务四个应用场景中进行了拆解，列举了在这里的朋友们接触到的几个场景。 然后，给大家一个直观的分享，强调一个要点。 要做好数据化运营，最佳实践是业务和技术并重。 这也是永洪不断努力实践和优化的一面，我们不仅为顾客提供产品，还包括完整的后期服务的实施、培训。 甚至在数据咨询等方面，我们也提供相关服务，让顾客真正降低数据的价值，在商业场景中改变数据的价值。

王桐，永洪科技高级副总裁。 北京航空航天大学工程硕士学位，拥有8年的商业智能行业销售产品、市场营销经验，此前隶属于甲骨文和ibm，在咨询、销售部门担任重要职位，成功实施了许多大型项目，电商、政府、。

来源：UI科技日报