通过面向企业业务场景提供一站式大数据分析解决方案,能够为企业在增收益、降成本、提效率、控成本等四个角度带来价值贡献。
1、增收益
最直观的应用,即利用数据分析实现数字化精准营销。通过深度分析用户购买行为、消费习惯等,刻画用户画像,将数据分析结果转化为可操作执行的客户管理策略,以最佳的方式触及更多的客户,以实现销售收入的增长。
下图为推广收支测算分析,为广告投放提供决策依据。
下图为渠道销量分析,为渠道支持提供数据支撑。
2、降成本
例如通过数据分析实现对财务和人力的管理,从而控制各项成本、费用的支出,实现降低成本的作用。
下图为生产成本分析,了解成本构成情况。
下图为期间费用预实对比分析,把控费用情况。
3、提效率
每个企业都会出具相关报表,利用数据分析工具,不懂技术的业务人员也能够通过简单的拖拉拽实现敏捷自助分析,无需业务人员提需求、IT人员做报表,大大提高报表的及时性,提高了报表的使用效率。
通过数据分析工具,能够在PC端展示,也支持移动看板,随时随地透视经营,提高决策效率。
4、控风险
预算是否超支?债务是否逾期?是否缺货了、断货了?客户的回款率怎么样?设备的运行是否正常?哪种产品是否需要加速生产以实现产销平衡?...其实,几乎每个企业都会遇到各种各样的风险问题。通过数据分析,能够帮助企业进行实时监测,对偏离了预算的部分、对偏离了正常范围的数值能够进行主动预警,降低企业风险。
下图为税负率指标,当综合税负率过高,可以实现提示和预警。
下图为重要指标预警,重点监控项目的毛利率。
1、评价产品时机
产品构思初期,必要的需求调研及市场调研显得尤为关键。产品时机评价对后期产品设计及迭代都至关重要,甚至说决议了一个产品的未来和核心理念。
2、剖析解决问题
产品出现欠好状况,肯定是存在缘由的。不可能凭空想象臆造问题,必须尊重客观现实。那么只要通过必要的数据实验才干追溯到问题源头,进而制定合理的解决计划,彻底解决问题。
3、支撑运营活动
你这个产品功能上线后作用怎么样?A计划和B计划哪个更好些呢?诸如此类的问题,都牵涉到一个“标准”的问题。评判一个问题的好坏,最牢靠的恐怕就是数据了。曾经我就说过“人是不牢靠的,人们总是乐意相信自己想看见的东西。”只要给出实在、牢靠、客观的事实——数据,才干对具体的活动作出最实在的评判。
4、猜测优化产品
数据剖析的成果不只能够反应出以往产品的状况,即所谓的后见性数据;也能够给出产品未来时间段内可能会遇到的问题,即所谓的先见性数据。一个真正的数据指标必须是可付诸行动的。后见性和先见性的数据都能够付诸行动,差异只是先见性数据能猜测未来发生什么,缩短迭代周期,精雕细镂。
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