一文解读数字化的新零售发展
新零售行业作为新兴行业，因其数字化交易的属性，各个新零售企业在此过程中积累了大量的数据，并不断的利用大数据进行数据分析，以赋能企业决策，让企业决策更为精准更为高效。对于新零售来说，数字化是一切进程发展的基石，商品数字化、客户数字化、销售数字化等等，数字化的新零售也能让CRM、CEM、SCRM等方法有其用武之地...
阅读全文DataFocus · 分类：大数据分析
分类：大数据分析
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突破数据分析价值需要找到黄金标准
现如今进入大数据时代，无论是企业还是个人，都能深刻的感受到节奏在加快，信息在爆炸，知识在迭代。对于企业来说，有很多方法去应对大数据时代所产生的机遇和挑战，比如雇佣数据分析师或干脆使用DataFocus或tableau等数据分析工具。但是很多企业都只停留在数据分析本身，很少有去突破。比如使用DataFocus进...
阅读全文什么是大数据服务化中台
在大数据时代，企业必须利用其潜在价值以避免被时代抛弃。大数据的应用日益广泛，许多企业特别是互联网产业，已经成功转型并创造了商业价值。尽管很多人在大数据实施上仍存疑，但市场上如DataFocus和Power BI等智能分析工具能帮助企业快速决策。文章以某知名大数据增值服务商为例，介绍了服务化中台的构成，分为支撑层、数据层、管控层、分析层和应用层。支撑层包含数据组件管理中心，数据层有大数据仓库和数据源，管控层设有多种中心，分析层则有主题库和分析库，应用层则是政府和企业的数据共享平台。这些结构旨在降低用户操作成本，使其更易接触数据分析。
阅读全文客户关系管理的标配是数据分析
在大数据时代，客户数据已成为企业特别是消费导向企业的重要资产，对数据营销、客户服务和忠诚度管理具有显著影响。客户关系管理（CRM）利用数据技术和互联网技术优化企业与客户的互动，提高管理方式和服务个性化，最终目标是吸引、保留和培养忠实客户。CRM发展历程中，从单独的软件演变为集成数据挖掘和机器学习的云服务，使其与数据分析日益紧密相连。这一演化回应了客户选择权的扩展、市场竞争的加剧、内部管理效率的需求及人工智能的发展，推动了个性化服务的实现。
阅读全文“画面感”的活动主题+数据化的活动目的
在新零售行业中，活动策划与举办是吸引新客户和维护老客户的重要工具。商家通过数据分析，优化活动效果。文章探讨了活动主题和目的的设立，强调二者的结合。以“春季新风尚活动”为例，文章阐述了活动的三个阶段：预热期、热卖期和收尾期，具体说明了如何通过生动的主题激发消费者的兴趣，并传达出一种画面感。数据化的活动目标包括吸引年轻粉丝、提升有效客户占比和推动春夏新款销量，强调了数据在加强活动效果方面的重要性。借助BI工具等手段，可以实现店铺活动的高效管理。
阅读全文数据化客户营销的核心是多样的人群标签
在大数据时代，企业面临着如何将新客户转化为老客户及老客户保持活跃的挑战，尤其在电商行业中愈发显著。因此，许多商家开始借助数据分析工具，如DataFocus和集客CRM，进行数据化营销。然而，数据分析的关键在于数据分析师的思维，而非单纯依赖工具。本文探讨了数据化客户营销的核心——人群标签的多样性，提供了标签分类的思路，包括人口统计学标签、平台总体行为和关系标签。通过详细划分年龄、兴趣、购买力等维度，可以有效构建客户画像，从而推动精准营销，提高客户留存率。
阅读全文数据对称及透明的重要性
很多人在使用DataFocus软件之前都会安全性及权限的问题，甚至有的企业高管只开放某一行的数据给对应的数据分析人员，对于安全性来说这样做我们表示理解，但是其潜在的风险是不容忽视的，尤其是对于一些专注客户体验的企业。 首先，在确保安全的基础下，数据不透明会让员工对企业决策产生不信任感，甚至信息的缺失，继而闹...
阅读全文DataFocus一招解决数据项目组成员的困扰
在大数据时代，企业数字化转型的进程中，许多企业成立专门的数据项目组以满足数据分析需求。然而，项目组成员往往缺乏对企业主营业务的深入了解，与业务人员之间存在沟通障碍，导致对数据图表的认知不统一。这种情况在“项目式”和“矩阵式”运营模式中尤为明显。为了解决这一问题，DataFocus推出智能搜索的数据分析工具，促进小组成员的信息共享和透明化。该工具允许每个人表达自己的想法，从而共同协作找到最适合的数据图表，激发运营思路和创意，减少对数据解释的时间消耗，有效打破认知壁垒。
阅读全文知识焦虑者—自我数据分析的第一步
在大数据时代，个人和企业面临信息爆炸与知识迭代的双重挑战。企业通过数据分析工具与专业人才应对这些变化，而个人则常常困扰于知识焦虑，难以有效消化和应用庞大的信息。很多人在学习过程中虽积累了广泛的知识，却难以深入并进行有效的实践，陷入浮浅的学习循环中。为破解知识焦虑，个人需分三阶段进行数据利用：启发阶段的广泛学习、构建方法阶段的实践总结、以及举一反三阶段的能力提升。通过不断的数据分析与自我挖掘，个人能够真正将知识转化为实用能力，从而适应快速发展的时代。
阅读全文拥抱被数据驱动的自己
DataFocus在创立之初，有朋友一起与我们探讨：生活就像是一个产品，需要不断地迭代更新，以数据为参考进行优化。我们生活在这个大数据时代，其实时时刻刻都在被数据驱动着，每天接收大量的信息、数据，有人会依靠数据改进自己的短板，有人会依靠数据看到更大的世界。以前常说年轻人善于思考，其实在这个时代，善于思考的往往...
阅读全文线上客户转化率数据解读示例
在大数据时代，企业面临着如何将新客户转化为老客户以及防止老客户流失的挑战，尤其是在电商行业。尽管越来越多商家采用数据分析工具进行数据化营销，但分析结果仍需依赖数据分析师的思维来解读数据背后的意义。本篇文章通过真实案例分析了零食企业的客户转化率数据，发现指标较低且活跃老客户的重复购买率下降。影响因素包括运营推广、店铺活动、服务体验和客户维护。基于数据解读，建议设定季度指标以提升店铺体验和营销效果，强调运营与服务端的紧密结合，优化客户服务，设计促销活动，以及构建会员体系以激活老客户。
阅读全文这是一个“自助”的时代
随着信息时代对效率的追求，自助式商业智能（BI）逐渐替代传统BI，解决了企业长期面临的难题。自助式BI在数据建模、采集、分析和展示等方面，相较于传统BI显著提升了时效性和操作性。传统BI往往依赖IT部门，分析需求响应较慢，而自助式BI允许业务部门快速进行数据分析，轻松应对时效性需求。通过简单易用的操作界面，自助式BI如DataFocus通过直观的图表展示分析结果，帮助用户迅速获取数据规律。未来，随着技术进步，自助式BI将愈加智能化，操作更简便，功能更强大，推动数据处理和可视化的全新变革。
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