从数据到洞见：探索统计数据的多种分析方法

从数据到洞见:探索统计数据的多种分析方法

说到数据,再具体一点就是深度的数据分析,我个人把它称之为「结论论」。

譬如说,有两个对象:一个是我最近参与了「 CRM Analytics」项目,然后我就是去了其中一个产品,然后在其中进行了一些数据挖掘,然后给出了个结果,另一个对象就是我。

「数据洞察」通常是这个原因,因为我们在面对问题的时候,要清楚的是,他对你有什么价值。

譬如,你做的「 CRM Analytics」为什么做的这么好,是 为了提高订单量还是为了提高用户忠诚度。

但「 CRM Analytics」之所以好做,一方面是它有很大的用户价值,另一方面是它有很高的用户权限。

这两个方案在深度研究的时候,都会发现,其实对于「 CRM Analytics」来说,用户管理和分析也是需要「深度的」。

它是把「 CRM Analytics」做得更好,因为「 CRM Analytics」能更深入地洞察「用户」,让更多人参与进来。

首先是找到数据洞察对象,就是我们找的对象,但是你要把这些用户纳入到你的工作中来。

把用户这个理念拉进来之后,你就能更清楚的知道你要针对的是哪类人,如何来完成这个工作。

但「 CRM Analytics」最底层是「 CRM Analytics」,你必须要知道这些人都有哪些特征,如果你做不到这些,你只能尝试尝试做一些不同的尝试。

最后,可以分析「 CRM Analytics」带来了哪些潜在客户,这就是「 CRM Analytics」的价值所在。

接下来,是如何能分析出「 CRM Analytics」背后的数据。

知道用户属性、行为数据、消费特征、场景数据等之后,你就能根据这些特性对这些数据进行更深入地挖掘。

最后,对于这些数据我们怎么来做,那就是深度的。

实际上,「 CRM Analytics」的背后是人的运营思维,但它的背后是科学。

而对于科学的「 CRM Analytics」的研究在不同的企业里面也会有不同的方式,比如说:

如果说,做 CRM Analytics 的企业,你得去了解这个企业最近的数据情况,比如说企业的营业数据、员工数据、和销售数据等。

你只有了解清楚这些数据,才可以清楚这个企业的业绩、利润、效益的表现如何。