数据驱动全链路啥意思?
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发布时间：2022-04-23 16:19
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热心网友
时间：2023-10-13 16:50
即针对运营、产品、市场、客服等部门的运营数据，通过可视化、可量化、可细化、可预测等一系列数据分析方*以及理论、经验等来进行业务分析，挖掘业务增长点。
具体的主要以“产品以及官网流量数据分析、目标用户行为数据分析、目标用户群转化分析、活动营销策划推广数据分析、用户画像数据分析、产品功能优化迭代、竞争调研以及监控数据分析、渠道效果分析等”。
而面对海量的数据，还是有很多人不知道从如何着手、如何开展，如何得出结论。
下面梳理探讨一下“数据驱动业务增长”的底层逻辑思维，希望在数据驱动业务增长的实际应用中能给大家扩展一下思路。
01
那么，首先来看一下何为“底层逻辑”呢？
底层逻辑，广义上关于某种事物的认知，狭义上对于具体到某个产品的规则。在《底层逻辑》这本书里如是写道：所谓底层逻辑，就是从事物的底层、本质出发，寻找解决问题路径的思维方法。底层逻辑越坚固，解决问题的能力也就越强。
其实当我们在思考问题时，首先的核心切入点，从这个点开始思考所作出之后的决定，当围绕着底层逻辑思考时，做出的决定才是和初心一致，最贴合内心的，也是真实的人性反馈。
而在商业系统里的定位就是从底层逻辑为思考核心。比如腾讯，在早期，它的底层逻辑就是创造一个可以让人与人交流的软件。从这个逻辑上确定的定位就是“连接”。连接人与人，连接人与物，连接物与物，连接世界就是从这个底层逻辑上生发出来的商业路径。
也可以说，底层逻辑是事物基本的驱动力（在这里不做详情探讨，只要了解底层逻辑的概念）。
02
接下来，我们来看一下以数据驱动业务增长的3个底层逻辑。
1. 数据分析基本步骤
所有数据分析都应该以业务场景为起始思考点，以业务决策作为终点。都绕不开是多少、是什么、为什么、会怎样、又如何。
基于此，数据分析的五个基本步骤：
第一步，首先挖掘业务含义，理解数据分析的背景、前提以及想要关联的业务场景结果是什么。
第二步，需要收集整理数据，梳理用户行为路径。
第三步，从业务场景中拆分出需要的数据，将数据可视化，落地分析原因。
第四步，从数据结果中，判断提炼出业务洞察，预测可能会发生的结果。
第五步，根据数据结果洞察分析，最终产出业务决策。
例如，互联网HR考勤类网站，渠道运营在百度和 360搜索上都有持续的广告投放，为官网引流。
最近领导建议尝试投放神马搜索渠道获取流量，另外也需要评估是否加入知乎、今日头条进行深度广告投放。
在这种多渠道的投放场景下，如何进行深度决策？我们按照上面数据分析流程的五个基本步骤来拆解一下这个问题。
第一步：挖掘业务含义
首先要了解渠道人员想优化什么，并以此为北极星指标去衡量。
对于渠道效果评估，重要的是业务转化：对hr考勤类网站来说，是否“创建企业”要远重要于 “访问用户数量” 。所以无论是神马移动搜索还是知乎、今日头条渠道，重点在于如何通过数据手段衡量转化效果；也可以进一步根据转化效果，优化不同渠道的运营策略。
热心网友
时间：2023-10-13 16:51
BI资源紧张、响应较慢
SQL 查询速度慢、等待耗时较长
前端与服务端的联调成本较高
数据类型复杂度高，难以直观发现有价值的信息

业务现状

数据分析的现状流程分为三个部分
SQL 开发
应用开发
数据可视化、前台产出分析报告
完成一整个开发流程，平均耗时要达到 5 天甚至以上。我们一步一步地来看看，每一个研发节点在现阶段存在的问题，以及能不能去优化和解决它们。
SQL 开发
负责 SQL 开发的同学工种是 BI，由于BI缺乏工程抽象的概念，导致每个数据开发的需求过来的时候，都需要从 0~1 重新开发 SQL 代码，但绝大部分数据分析需求的基本逻辑是相似的，没有可复用性，使整体效率变得特别低。那我能不能在 SQL 的领域增加工程抽象的概念呢？我把 SQL 抽象成一个一个的原子 SQL，前台只需要指定原则 SQL 的拼装规则，拼装层对原子 SQL 进行组装得到最终的SQL查询字符串，进而就得到了想要的查询结果，通过这样，重复的 SQL 能被沉淀和复用，大大减少了重复开发的时间成本。另外，因为 SQL 查询的数据量达到亿级以上，每次请求的耗时等待需要几十分钟甚至以上，用户体验非常差，拉低了分析问题的效率，我们的预期是能够把几十分钟的耗时等待缩短到秒级，目前阿里云推出的一个产品是分析型数据库，它能够满足大数据计算场景下秒级返回查询结果，我们可以直接拿过来用。
热心网友
时间：2023-10-13 16:51
聚连将数据通路与网店运营的深度融合，数字化与运营品效协同，在以消费者运营为中心的新电商零售时代，快速赋能商家降本增效，触达链路更快、更精准，实现“人、货、场”营销方式的扩容与升级，凭借运营数据与技术为企业营销及增长带来的更多可能性。
伴随着企业战略的升级，聚连推出了公司全新品牌定位，将服务领域拓展至全域的品牌营销，致力于为品牌提供全受众、全场景、全链路的营销策略，赋能企业优化决策以及数字化转型。
面对电商未来场景，突破传统渠道思维、加速品牌数字化转型、实现多场景互动就成为品牌电商面临的最现实问题。
人群赋能，全链路个性化营销
随着5G时代的到来，品牌将与消费者产生更为密切的连接和更多直接沟通的机会，基于多终端的不同场景、时点、行为习惯、内容偏好等开展匹配用户行为的营销已成为现实。聚连基于多年行业经验打造的以电商运营为中心的产品矩阵，同时整合PC与移动端等庞大的跨屏端覆盖量及高密度人群触点，形成行业核心竞争优势，助力企业挖掘消费者价值最大化，驱动全受众、全场景、全链路的全域营销。
聚连通过多年的实战数据整合，形成庞大的数据标签与大数据营销体系，洞悉用户的完整行为轨迹，深度驱动决策；以消费者为中心，渗透淘系代运营、拼多多代运营、品牌代运营（品牌、有赞、小红书）、京东代运营四大板块营销服务，进行全场景触达；基于多触点全链路协同，实现个性化营销。
聚连基于全受众、全场景、全链路的全域营销策略，推出了包括3C、女装、箱包、美妆、五金等多个行业定制化解决方案，并为多个知名品牌成功打造了定制数据驱动运营管理平台。真正覆盖了从精细化行业到精细化用户的个性化触达。聚连将持续深耕全域营销技术领域，为商家带来巨大商业价值。以数据为基础，整合全链路业务，进而推动和实现品牌新零售。
货品反哺，营销场景创新
当今电商各种营销方式、各种新兴品牌、各种新玩法层出不穷，面对越来越个性化的人群，以图文、直播、短视频等多样化营销内容输出成为了流行趋势，拼生态与拼效能成为行业电商竞争的趋势，聚连始终走在行业营销的前列，通过提升营销形式孵化，打造爆款产品，用产品“网红力”带动成交额和品牌延伸，快速占据消费者注意力，实现下沉市场消费者的快速转化，提升商家的营销供应链能力。
为了充分挖掘货品的潜力，聚连通过跨平台开拓新客流量，获取下沉客群，实现传播声量和销量的双丰收。此外，聚连与社交电商有赞达成合作，通过社交电商的新风口。进一步为挖掘新商机，获取更多的专属私域流量。
聚连从数据预判到精准营销，驱动着大数据为基因的数字营销变革，可以预见的是，数据与运营能力运用开始真正成为企业间竞争的壁垒，决定着数字化营销时代的优胜劣汰。
数据沉淀，精细化消费者运营
如果说电商引领的零售*代表了互联网创新手段对于传统商业元素的解析与重构，那么新零售电商则代表了数据驱动下全营销场景的重构与协同。显而易见，电商运营的数字化重构将是数据驱动的，而数据驱动的真正内涵则是运营营销方式的创新与数据决策。
运营能力与数据驱动也正是聚连品牌战略升级、赋能新电商零售的优势与底气所在。作为国内外领先的全域营销服务商和互联网企业的商业合作伙伴聚连，秉承“：客户为先 质量为首 诚信为本 共赢为重”的价值观，与众多品牌商家深度合作，品牌的全网、全链路数据，则成就了聚连的数据基因。
如何提高效率，精准触达有效人群，实现转化，至关重要。聚连携手阿里、京东、拼多多、有赞等众平台，利用自有数据库以及电商平台大数据，深入洞察各类消费人群的特征和需求，全域融合，紧贴时代脉搏，形成精细化运营。
从线下为王的传统电商零售的萌芽期，到争抢线上场景的电商爆发期，再到线上线下数字化相结合的新零售探索期，零售的本质从未改变，都是基于用户消费场景满足消费需求。场景化服务及营销，势必成为消费体验的关键一环。感知场景，捕捉需求，以更主动的方式服务消费者，变成掌握营销趋势的不二法门。
聚连是始终坚持以大数据为基础，为商家提供一站式全链路的电商解决方案，用数据模型解决电商场景问题，通过数据分析与消除客观运营策略、人群、视觉等不确定性，为品牌方提供从产品到服务的全链路商机洞察及决策，使数据真正成为洞察商机的决策之眼。
