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如何构建数据化运营体系

文 | Smartbi大数据百科 2021-06-17 阅读次数：2931 次浏览

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数据化运营解决方案（一）市场营销分析

市场营销分析面向的对象是市场中心或营销中心。核心是为市场营销和广告媒体的媒体策划、媒体执行、媒体效果评估提供支持。市场营销分析一般主要提供以下内容：

建立媒体档案库，建立效果预测模型，辅助营销计划制定；

虚假流量辨别，并建立虚假流量预警系统；

每个活动中营销渠道效果评估，并根据活动目标提升目标转化率；

建立和健全营销渠道的主题性分析，包括生命周期、投放组合、价值贡献、预警判断等模式；

跟踪精准对手的媒体投放策略、行业新媒体趋势和发展脉络，为企业投放提供参考。

数据化运营解决方案（二）会员运营分析

会员运营分析面向的对象是会员营销、会员关怀等围绕会员的部门。核心是提升会员全生命周期价值并结合企业战略需要，开展基于数据驱动的精准化会员营销。
会员运营分析一般包含以下内容：

建立会员画像体系，建立完整的客户认知体系；

建立和健全用户生命周期内涵盖从匿名访客到流失用户的全周期价值研究体系；

建立完整的会员营销响应预测、计划实施、规则提取、自动执行、效果评估的自动化机制；

通过基于完整会员的分析，并结合个性化EDM、短信、微信、APP PUSH等方式落地和优化；

企业用户的调查研究与分析，协同其他会员渠道开展线下访谈、调研等，为获取用户真实反馈提供。

数据化运营解决方案（三）网站运营分析

网站运营分析面向的对象是网站运营或企业前端运营部门。核心是充分利用网站各个资源位和广告位，将流量分发价值最大化，提升目标转化效果。网站运营分析一般包括以下内容：

网站资源位效果标杆管理，建立效果预警机制与评估模型；

网站活动运营、资源运营、页面运营等，并找出最优化投放组合及投放预测效果；

各资源位置效果监控及恶意点击监测，提升目标转化率；

完善站内潜在广告和资源位的挖掘机制，为企业变现提供更多思路和参考；

协同个性化推荐、CMS等相关系统，建立包含展示、引导、转化、复购等完整环节智能工作机制。

数据化运营解决方案（四）客服运营分析

客服运营分析面向的对象是企业内部以客户服务为主的部门，包括呼叫中心、客户服务等。核心是完善与客户的沟通渠道、方法和机制，提升客户服务的满意度。客服运营分析一般包含以下内容：

通过整合企业内部各渠道数据形成完整客户认识，并建立基于时间的客户行为事件视图；

通过对客户诉求的分析，智能化匹配最优目标解决方案、流程或方法；

协助客服、IT部门打通客户接触通道形成自动化应答、引导机制；

建立和健全客户的满意度分析模型、口碑传播模型和情感认知模型，预判和识别客户场景化诉求；

完善客服工作绩效评估体系，将客户满意度与销售或其他目标转化结合，形成满意度价值贡献模型。

数据化运营解决方案（五）商品运营分析

商品运营分析面向的对象是企业内部的采销或商品运营相关部门。核心是通过对销售的预测与分析，提升商品周转，最大化商品销售利润。商品运营分析一般包含以下内容：

研究商品流量入口分析，识别商品渠道属性并做流量落地页的商品适配；

完善商品销售转化漏斗，发现并优化商品销售短板，并通过程序化的方式建立有效应对机制；

将库存、物流、销售、推广、运营结合起来，实现商品流转认知；

建立和完善商品分析模型，涵盖销售预测、恶意订单检测、关联销售、动销分析等；

形成竞品调研和分析体系，为企业内部商品运营提供参考。

数据化运营解决方案（六）用户体验分析

用户体验分析面向的对象是企业内部以用户流程、功能和体验为主的部门，例如UI、UE、网站产品部等。核心是提升用户的好感度、体验度和满意度。用户体验分析一般包含以下内容：

分别建立和完善用户体验衡量指标体系以及基于指标体系的数据收集和采集方案和机制；

建立用户需求感知模型，综合挖掘用户需求，并为网站改版、流程改进提供参考依据；

建立用户的流失、退出行为分析模型，协同IT、网站运营、商品运营等部门改进用户体验；

通过A/B和多变量测试等方法，对元素和功能、页面、流程等做测试，辅助于用户体验优化和改进；

建立用户体验分析矩阵，结合多种模式提取用户体验信息点。

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文章目录

数据化运营解决方案（一）市场营销分析数据化运营解决方案（二）会员运营分析数据化运营解决方案（三）网站运营分析数据化运营解决方案（四）客服运营分析数据化运营解决方案（五）商品运营分析数据化运营解决方案（六）用户体验分析

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数据化运营解决方案（二）会员运营分析

数据化运营解决方案（三）网站运营分析

数据化运营解决方案（四）客服运营分析

数据化运营解决方案（五）商品运营分析

数据化运营解决方案（六）用户体验分析

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