构建数据基础制度体系

因此,构建数据基础制度应该与开展业务相关的渠道做对接,并与之形成数据基础模型。在这里要注意两点:

1.同一渠道可以通过大平台形成数据基础体系,客户分析、交易分析等则相对复杂;

2.大平台之间相比,链状发展需求是可选项,这些平台上信息不是独一无二的,需要多家人共同协同;

构建数据基础制度,要有这些价值,才能在业务发展过程中健全完善的数据基础。例如:对企业而言,最大优势是业务完成度和业务布局完善;对客户而言,最大优势是可以迅速扩充营销资源,形成销售转化;对上级而言,最大优势是能够与客户达成共识,实现业务与消费者的双向交流。

因此,构建数据基础制度对于企业而言,需要充分考虑企业需要构建的利弊条件,能够灵活运用;并且要建立规范化、可视化的数据基础。我们可以基于指定的对象构建数据基础模型,也可以基于理论知识理念设定,采用某一理论,并将目标理论基础应用于具体的数据构建过程中。

五、如何构建数据基础

怎样构建数据基础?

以阿里巴巴为例,做平台搭建平台的话,通常都是依托底层企业数据模型。因为阿里的客户有层次很广,不同于其它平台的层次,阿里的客户绝大多数都是企业所在的级别。

例如:以淘宝为例,整体客户来说比较复杂,客户的不同层级层级都有不同的利益诉求,例如新手入仓和新人成交客户奖励;做平台搭建的时候,因为起到的作用都是获取奖励,增加了平台运营人员的工作量,使得最终平台搭建的成本进一步降低,为企业打造产品人设,增加粉丝粘性。

建立平台数据基础模型,是阿里前期不断建立的营销指标体系,也是信息获取包括交易和沉淀,转化的。阿里的客户,一般是通过引导交易和推荐进一步购买了。

那么,需要如何利用阿里的数据基础工具做数据分析呢?

例如,在阿里巴巴的交易金额比较高,阿里的商品相当集中在一线城市,并且大多都是买手笔的客户,那么阿里数据可以用来分析,这个数据可以用来分析客户对企业和产品的二次购买率,访问产品的次数与次数,是客户流失率比较高还是客户流失率比较高。

2、 关于数据趋势分析,还有一个非常重要的技巧,就是要反复看数据趋势,从而制定差异化的数据分析策略。