大数据精准营销一定要避开,小心别花冤枉钱

shanjiruo

大数据精准营销一定要避开,小心别花冤枉钱

第一点，做好数据的业务规划。有些企业还不知道要用大数据做什么，就先拉起一个大数据团队，让他们自己去研究，这样大数据团队就很难办了，最后可能产出不明显，即使出来了一些成果也不知道有什么用，这种情况到最后往往就失败了。

所以，应该反过来，先从结果出发，从应用场景来看，大数据能帮我做什么？我需要哪些数据？这需要企业领导人、业务负责人和大数据专家一起认真探讨规划，尤其要根据企业的现状和未来两到三年的发展规划，看大数据在哪些应用上对企业的发展规划是有帮助的？是效率方面的提升还是业绩的直接提升？确定了大数据的应用场景之后，根据场景去看数据模型怎么建、需要哪些数据，如果数据不够，再去和外面合作或者交易需要的数据。

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　　那大数据在企业里一般都有哪些应用场景呢？傅志华总结出了一个“大数据与人工智能——企业应用场景金字塔模型”。这个模型有一个底座，是数据基础平台，这个是地基；往上数还有七层，我们从下往上看，第一层是产品研发，第二层是业务运营监控，第三层包括了客户洞察、体验优化与智能客服，再往上是精细化运营与营销、业务市场传播、业务经营分析，一直到最顶层的战略分析。

　　傅志华具体解释了其中的一些应用场景，比如金字塔的底座“数据基础平台”，这个应用场景非常重要，是把客户的数据形成一个客户画像存在公司级的数据库里面。金字塔的第一层是“产品研发”，大数据应用在这里，一方面可以提升产品研发效率，另一方面是可以做热门的个性化产品研发，通过规模化的手段实现个性化的定制。金字塔的第二层是“业务运营监控”，就是通过大数据去监控异常变动，比如通过大数据及时监测KPI，快速生成可视化图片，一看就明白哪个点出了问题，就可以及时避免损失。

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　　说完了第一点“做好数据的业务规划”，我们来谈谈傅志华的第二点建议：调优组织架构。他举了两种常见的错误结构形式，一种是每个部门里都有数据团队，但不同部门的数据库标准都不一样，没法做关联，导致数据资产流失；另一种是所有数据都放在一个中央级的数据部门里面，做集中化管理，这样数据是在一起了，但是人没有和数据在一起，业务部门觉得数据部门高高在上，数据部门又不了解业务，发挥不了数据的价值。

　　那么该如何调整组织架构？首先要设立一个中央级的数据部门，同时每个事业部里都要有数据团队，但分工有差异。中央级的定位更多是数据的整合、数据产品的建设、平台的建设等，事业部门要考虑更多的是，公司级大数据资产怎么在业务部门快速响应业务需求、推动业务的发展。当然，CEO的角色也很重要，他来亲自管理这个大数据部门，这样一方面可以让大数据在决策层发挥威力，另一方面，大数据整合往往有很多部门层级，CEO亲自管理可以提高沟通的效率。

　　刚才说的两点具体操作是做好数据的业务规划和优化组织架构。傅志华还从三个层面总结了自己的建议：第一，尽可能多地获取相关数据，这个数据尽量让用户来提供，还要打通数据，通过技术提升数据质量，而不仅仅依靠规范来提升；第二，从战略上规划大数据业务的切入点，切入有利于业绩提升的场景；第三，建立容易让大数据落地的组织架构，采用集中+分布式策略，就是刚才说的要有中央级数据部门，每个事业部还要有数据团队。

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　大数据处理一个项目都包括动作层、任务层、战略层和愿景层。所谓“问题在下面，根子在上面”，实操中出现的问题大多因最初的战略决策而起。这就要求企业大数据项目在立项之初即需要进行精细的规划。虽然战略难免百密一疏，但尽可能地细化加上审时度势的调整，这样才能尽可能地减少“内耗”，实现目标。同时，在组织架构方面，团队搭建有三种类型，最粗放的三流组织靠的是“共同规则”；二流组织靠的是“共同利益”；一流组织靠的是“共同信仰”，而最难能可贵的组织是，构建“至情至信的共同体”。作为一支新诞生的团队，鉴于业务本身的特点，大数据团队更需要企业管理层给予的认可与信心，因此，尽可能多地创造机会让大数据团队与传统业务团队相融合，建立彼此了解和信任的关系，尽量消除隔阂，平等协作，才能尽早使大数据团队成为企业的生力军。

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大数据精准营销在现在的企业里一定要重视

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我们现在的企业大数据精准营销都是要重要的问题

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