
大數(shù)據(jù)帶你玩轉(zhuǎn)O2O_數(shù)據(jù)分析師
O2O,一個(gè)多數(shù)人難以一語(yǔ)道明的概念,卻成了互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)最炙手可熱的領(lǐng)域。它的興起仿若一夜春風(fēng)來(lái),在餐飲、旅游、教育、醫(yī)療、打車(chē)等各個(gè)行業(yè)全線開(kāi)花。原本線下消費(fèi)體驗(yàn)的方式,被全面接入線上。而且這種輕模式的發(fā)展方式也吸引了大量資源進(jìn)入。不過(guò)要想真正玩轉(zhuǎn)O2O顯然沒(méi)有字面上這么簡(jiǎn)單,線上線下如何平衡、配合,用戶體驗(yàn)怎樣把控,這些不僅考驗(yàn)著一家企業(yè)的智慧,更使得大數(shù)據(jù)在O2O領(lǐng)域有了用武之地。
有錢(qián)也不能任性
有心人或許不難發(fā)現(xiàn),近期大量的融資事件都與O2O相關(guān),在線旅游、在線醫(yī)療、在線教育等等,O2O從來(lái)不缺乏資本的青睞。
不過(guò)有錢(qián)并不意味著能隨意任性,在這方面有著太多血淋淋的教訓(xùn)。快的與滴滴在情人節(jié)當(dāng)天宣布合并,雖然不清楚雙方喜結(jié)連理的真實(shí)原因,但有一點(diǎn)毋庸置疑,它們燒了大量投資人的錢(qián),但最終也沒(méi)有在市場(chǎng)份額上拉開(kāi)差距。而據(jù)此前媒體報(bào)道,滴滴打車(chē)曾在補(bǔ)貼最高峰時(shí)一天燒了一千萬(wàn)美元,試問(wèn)有幾家企業(yè)扛得住如此折騰?顯然,市場(chǎng)的獲取不是依靠野蠻任性地砸錢(qián)換來(lái)的,O2O行業(yè)需要更加精細(xì)化的運(yùn)作方法。
而精細(xì)化恰恰是數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)所在,在一連串看似零散的數(shù)據(jù)之中,通過(guò)特定的算法,得出更有針對(duì)性的運(yùn)營(yíng)策略。酒類電商平臺(tái)酒仙網(wǎng)去年在市場(chǎng)上的亮眼表現(xiàn),被認(rèn)為是大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的經(jīng)典案例。其在第三方數(shù)據(jù)分析平臺(tái)99Click的助力下,挖掘用戶數(shù)據(jù)價(jià)值,開(kāi)展私人定制般的推廣傳播。而后者作為國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)公司,曾服務(wù)過(guò)諸如勁酒、酒仙網(wǎng)、法國(guó)興業(yè)銀行等幾百家公司,其負(fù)責(zé)人早早深刻地意識(shí)到,“數(shù)據(jù)是企業(yè)未來(lái)營(yíng)銷(xiāo)推廣的富礦,誰(shuí)先占有就意味著擁有了市場(chǎng)拓展的制高點(diǎn)?!?/span>
這種精細(xì)化的做法已經(jīng)被越來(lái)越多的公司所重視。高校外賣(mài)起家的餓了么在拿下3.5億美元融資后,宣布繼續(xù)向白領(lǐng)市場(chǎng)挺進(jìn),建設(shè)自有配送體系。這一決策的背后邏輯也不難發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的作用。白領(lǐng)市場(chǎng)是一個(gè)粘性大、頻率高、客單價(jià)高的群體,而這類群體的特質(zhì)能夠支撐起自有配送體系的運(yùn)轉(zhuǎn)。這些對(duì)于企業(yè)的決策而言是一個(gè)相當(dāng)劃算的投入。
精準(zhǔn)才是王道
或許多數(shù)人還對(duì)微信朋友圈的廣告記憶尤深,三個(gè)不同層次的廣告居然在朋友圈引發(fā)了刷屏之勢(shì),而其背后也能隱約窺見(jiàn)大數(shù)據(jù)的影子。三個(gè)廣告面向三類不同的人群,推送的依據(jù)是微信收集的用戶數(shù)據(jù),通過(guò)這些數(shù)據(jù)來(lái)判斷用戶的消費(fèi)能力,進(jìn)而推送相對(duì)應(yīng)的廣告。然而即使傳播廣泛,微信朋友圈的廣告也有令人詬病之處:有些消費(fèi)能力強(qiáng)的人收到了可口可樂(lè)的廣告,而有些消費(fèi)能力欠佳的群體收到的卻是寶馬廣告。這種尷尬更多地折射出了算法上的精確性不足。
這一點(diǎn)也恰恰是O2O企業(yè),特別是初創(chuàng)企業(yè)所擔(dān)憂的,畢竟他們不是不差錢(qián)的大佬,每一分錢(qián)都應(yīng)該盡可能用在刀刃上,粗放的營(yíng)銷(xiāo)分析結(jié)論對(duì)于它們是一種難以承受之痛。“大數(shù)據(jù)是提高效率和精確性的有效做法,但其本身并不增加成本,甚至在減少企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)成本?!币再Y深“圈內(nèi)人士”99click的客戶為例,在大數(shù)據(jù)技術(shù)的幫助下,其所服務(wù)企業(yè)可以迅速判斷出效果更好的營(yíng)銷(xiāo)途徑,節(jié)省不必要的營(yíng)銷(xiāo)成本。
精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的最明顯之處體現(xiàn)在O2O企業(yè)不可避免的地推工作上。通常做法是將一個(gè)試點(diǎn)城市的成功經(jīng)驗(yàn)在全國(guó)推廣,這種傳統(tǒng)做法難免會(huì)遭遇水土不服。隨著大數(shù)據(jù)的接入,O2O企業(yè)的地推工作就可以具體到某一個(gè)城市,甚至某一個(gè)社區(qū),根據(jù)不同地域的習(xí)慣以及行為方式,制定不同的策略。好比餓了么給每個(gè)城市的運(yùn)營(yíng)經(jīng)理一定額度的定價(jià)權(quán),這也是尊重不同地區(qū)的差異。當(dāng)然這還是一種較為粗放的形式。如果運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,評(píng)估各地市場(chǎng)大小、收集用戶消費(fèi)習(xí)慣,這些難題都將迎刃而解。關(guān)鍵的是,效率和質(zhì)量都將有明顯提升。
O2O被人們寄予厚望,即將成為下一個(gè)風(fēng)口。但在這個(gè)風(fēng)口之下,大數(shù)據(jù)絕對(duì)是起風(fēng)的最強(qiáng)有力氣壓。99Click甚至斷言,O2O的高速發(fā)展離不開(kāi)大數(shù)據(jù)的保駕護(hù)航。
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無(wú)論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開(kāi)的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開(kāi)始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫(kù))處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤(pán)手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開(kāi)發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤(pán)手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫(kù)表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營(yíng)問(wèn)題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過(guò)程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷(xiāo)案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見(jiàn)頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價(jià)值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實(shí)踐到業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景中,聚類分析作為 “無(wú)監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計(jì)模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價(jià)值導(dǎo)向 統(tǒng)計(jì)模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡(jiǎn)單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10