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数据挖掘 营销应用

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日志

 
 

数据挖掘实践应用(68,分享我亲历的数据化运营)  

2010-04-10 19:44:01|  分类: 数据挖掘的实践应 |  标签: |举报 |字号 订阅

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在2010年1月25日的(第61篇数据挖掘实践应用专题)日志里,我专文谈到了当今中国企业的“数据化运营”。三个月过去了,我的亲身经历和观察形成了本期日志的主题,下面我要具体分享一下这个真实的企业“数据化运营”总结,一方面用实例来介绍什么是数据化运营,另一方面我觉得这个案例在目前的中国市场上应该算是比较先进比较具有参考借鉴的样板典型。各位如果觉得还有比这个企业做得更好的,欢迎分享更加成功更加值得学习的榜样,这里先谢谢了!

首先要强调前面所一再强调的,真正的现代企业的数据化运营是企业全员的积极参与,全员的数据分析应用意识,以及在此基础上的各种合适的数据挖掘分析技术的重点应用,所以,目前常见的那些零散的个别的孤立的数据挖掘项目应用当然是谈不上数据化运营的了。

这个企业集团的名称不用太在意,它很有名,所以用不着我在这里锦上添花了。本案例介绍的是该集团里的一个事业部里的一个细分产品团队的真实的数据化运营实例,管中窥豹,一叶知秋,我们当可以体会到这个企业集团层面的数据化运营的场景和水平了,很强大很壮观很艳丽很浓烈。

在这个细分产品团队里,其组织构架包括互联网的产品设计、产品开发、产品测试、用户体验、产品运营和服务等小组,当然还有我所在的数据挖掘技术小组以及作为基础支持的数据仓库部门。目前该团队所进行的数据化运营主要集中在产品设计小组、产品运营小组、客户服务小组。虽然用户体验小组(UED)对数据挖掘的应用非常渴望和积极,目前正在进行相关的探讨和摸索,但暂时还没有形成明显的生产力。有人可能会问,怎么没有销售团队和渠道团队?因为这里进行的是SAAS产品,在线推广,在线运营,所以当然是没有传统的成本昂贵的这些销售和渠道的投入了。

数据化运营在本案主要体现在两个功能领域,一是成功地持续的支持了产品的优化和用户满意,二是有效地明显地提升了产品的运营水平和效率。

在成功地持续地支持了产品的优化和用户满意的方面,具体举些实例吧:运营小组的同事们,通过某新产品(H)每天的新客户转化的层层数据,发现了一个关键的接点明显降低了客户转化率,客户服务小组继续跟进这个接点,通过电话走访调查相关用户,最终找到原因在于一二三点(比如该接点的界面过于唐突,容易引起用户反感;用户使用流程环节较多,从而明显打击了用户的使用兴趣,等等),这些发现及时提供给产品设计和开发小组同事,很快进行产品优化,优化后进一步验证发现客户转化率明显好转;还有很多类似的小发现小探索小改小革(涉及到企业商业机密,我就不具体举例了),并没有用到很高级尖端的数据挖掘模型,只是在业务部门的普通员工的责任心和敬业精神的作用下,很好地转化成了生产力和企业的竞争力。当然,在产品优化领域,数据挖掘技术一样也在作出积极的贡献,比如某产品的核心判断模型,在浩如烟海的互联网数据里,到底哪些指标可以被用来搭建该模型,哪些是无用指标?只有数据挖掘强大的运算能力和算法工具可以胜任这个工作。不过,即使是这种典型的数据挖掘应用,也是产品开发团队和挖掘人员合作的产品,全员的积极参与仍然是必须的。

在有效地明显地提升了产品的运营水平和效率的方面,更是有说不完的故事,听不完的精彩。我大致总结了三个方面:

第一,   日常报表看端倪:运营小组的同事们具有非常成熟专业的数据观察分析水平,这当然还要归功于企业目前先进的数据化基础设施的完善和先进,每天的各种产品的所有明细数据,KPI数据都是第一时间展现出来,通过某个新产品的主要KPI数据对比,该产品一些明显的数据异常现象被迅速引起关注,这些异常现象被提炼成几个重要的设想和提问,通过客户服务小组的同事们电话抽样调查,很快得到了主要的原因和线索,这些发现很快反馈给产品设计和开发的同事,及时进行产品升级优化,当然同时也提高了用户的满意度和忠诚度。很多企业都有KPI报表,但是在中国市场上,绝大多数此类的KPI都是废纸一堆,没有人来仔细解读,更谈不上最基层的第一线员工的熟练使用这些报表。是否真正发挥KPI报表的作用,是否让KPI真正成为企业全员的分析武器(而不是企业管理层案头上的摆设),现在已经成为衡量一个企业是落后还是先进现代运营的一个明显的分水岭。

第二,   数据挖掘拓思路:企业的数据挖掘专家数量有限,如何最大限度发挥数据挖掘专家的作用?当然是通过数据挖掘专家来以点带面,启发大家的思路和思维,形成人民战争的汪洋大海罗。数据挖掘专家通过比较先进专业的模型和算法,发现了客户细分的线索和思路以及具体的结论,指导运营团队开展细分运营,明显提升了运营效率(提升5倍),形成了企业的新的生产力和竞争力。

第三,   精细运营显威力:在线运营中如何实现精确运营和细分运营,这是一个很有趣很刺激的话题,不仅要砍掉传统运营中的销售和渠道成本,还要显著提升精确打击度,在互联网行业,这已经是可以不断提升的好玩的游戏了。互联网的海量数据和先进的数据基础设施使得数据挖掘的各种算法和数据挖掘爱好者如鱼得水,“穷奢极欲”,呵呵。短短三个月里,这个团队已经利用数据挖掘技术进行了客户细分模型、预测模型、链接分析模型等数据挖掘分析应用并且直接投入到具体的运营和产品设计验证中,效果明显。

是的,企业的数据化运营固然离不开先进的数据挖掘算法和模型,但是更加离不开的是全员的数据意识和数据分析应用能力,后者更加核心更加基础更加重要。这个团队的数据化运营在我看是目前国内的先进水平和榜样了,因为我看过或者经历太多的那些孤立的零散的数据挖掘应用项目,但是很少有这样全员参与的经典的壮观的刺激的人民战争。我在国外的专业经历也是只有挖掘团队的一帜独绣,所有的应用都是挖掘团队唱主角,业务部门被动等效果,少有业务人员能在日常工作中常态地积极地创造性地分析数据挖掘线索和思路的。在国内的情况就更落后了,能有数据挖掘项目应用的意识就已经很不错了,更何谈全员的数据分析应用的妙境呢?

企业的数据化运营,一个很新的课题,很革命性,很杀手锏,也很难实现。企业数据化运营的基础是企业的核心文化和全体员工的素质,这是企业的核心竞争力,是竞争对手模仿不了的,是企业的骄傲,当然也是数据挖掘者的快乐!

人生本来是很无聊的,但是因为有了专业爱好,并且这个爱好还能帮助一个知名的中国企业实现全员的数据化运营的妙境,无聊的人生也就多了一些乐趣!

我挖掘并应用,故我在!

2010-4-10晚上7:40写于工作场所

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