做数据的应该了解阿里零售的个性化推荐
首先我们要了解个性化推荐这个东西，核心还是对于大数据的分析和应用，没有数据的个性化推荐都是拍脑袋。我们遇到过很多商家想要用DataFocus分析数据想要做个性化推荐的，比如某食品商家的数据分析后产生的词云图，可以清楚地知道那件产品是客户最喜欢吃的购买最多的，钻取后人群是什么，这样就可以在日后的营销精准化推荐，...
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提升数据分析没有秘籍，只有持之以恒的练习
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。企业尚在大数据环境中深谙生存之道，而能在大数据环境中意识到这一点并不断迭代的个...
阅读全文数据可视化的关键是解读
在这个大数据时代，越来越多的企业开始以大数据分析为企业决策提供更加精准有效的帮助，更能让依据经验“拍脑袋”决策拍的更加有科学而依据。在此基础上，也有越来越多的数据分析人才涌现，这些人才的出现更是为企业提供了强而有力的帮助。也有一些能让不懂IT的企业决策者“绕过”SQL或是托拉拽等IT模式的数据分析智能工具，比...
阅读全文数据分析后的二次元人群画像
现如今，在市场大环境下消费群体普遍趋向年轻化及差异化。在90后消费群体愈发具备购买力的同时，其消费思维也与其从小到大接受的文化熏陶形成强关联纽带，二次元文化（简称ACGN）便是其一，并且蕴含着越来越大的市场蓝海。丰富的小众周边变现、IP应用变现、情怀营销变现等模式也层出不穷。 针对这一部分新兴群体，数据人其...
阅读全文为什么成功的互动营销离不开数据化
在电商行业，随着流量成本上升，店铺越来越重视客户体验，互动营销成为吸引新客户和留住老客户的重要策略。特别是在快消品和时尚品行业，优质频繁的互动有助于加深消费者与品牌之间的连接。然而，许多店铺在互动营销中面临问题，如价格定位不明确、错误的营销方案导致销量预估失准以及互动人数不足等。因此，互动营销不仅需要创意，还需借助数据分析来制定精准策略并优化实施。通过收集和分析消费者认知、参与度等数据，商家可以衡量互动营销的效果，包括客户习惯、品牌曝光和销售提升等，这将为互动营销注入更强的动力。
阅读全文微博赋能活动预热的正确打开方式
新零售行业的活动策划与举办对吸引新客户和维护老客户至关重要。电商通过数据分析提升活动效果，利用特定的优惠和积分增强客户活跃度。活动预热不仅是造势，也是吸引优质客户数据的重要环节。合适的预热渠道显得尤为关键。以微博为例，因其吸引年轻用户，商家可通过创建超级话题和推动微博热搜来增添新客户，形成良性数据循环。同时，利用微博视频设置红包抽奖才能引发用户关注，获取更多曝光率和潜在客户反馈。这些方法有助于实现可持续的市场营销。
阅读全文数字化的新零售，品牌该怎么做？
随着各行业持续数字化，企业积累了大量数据，并利用大数据分析提升决策的精准性和高效性。新零售品牌在这一过程中，商品、客户及销售的数字化成为基础，促使它们使用大数据工具，如DataFocus和Power BI，或组建专业分析团队。文章强调数字化转型的三要素：一是“人”方面，需要通过数据分析打造清晰的消费者标签，而非模糊认知；二是“货”方面，应基于数据进行商品创作，采用品-消共创模式；三是在“场”方面，推动线上线下融合，构建统一的全渠道生态体系。整体来看，品牌应全面拥抱数字化趋势。
阅读全文数据分析赋能的不是决策，而是决策树
在这个大数据时代，很多企业开始频繁的利用大数据分析赋能企业决策，让决策更加的精准和高效。那么在数据分析上就需要有专业的人员或工具进行支持，比如聘请专门的数据分析人员或是购买类似于DataFocus、Thoughtspot等BI分析工具。但无论是专家还是工具，都离不开方法的支持，用各类的数据分析方法、数据分析公...
阅读全文店铺数据分析的人员架构建议
在大数据时代，电商企业对数据分析的重视日益增强，越来越多的企业通过聘请数据分析师或购买BI工具来优化决策。文章探讨了店铺在不同发展阶段对数据分析人员的部署及其定位。起初，刚开店时数据稀少，重在运营，数据分析未被重视；随后，随着客户数据的积累，数据分析开始辅助运营，通常由客服或运营人员兼任。随着店铺快速发展，数据分析和运营需协同，专职分析人员的角色逐渐凸显。最终，店铺进入成熟阶段，需全面依靠数据分析，通过采购BI工具或成立专门部门，推动快速决策。通过这些经验，企业可有效利用数据分析提升运营效率。
阅读全文对客户的关怀应有相应数据参考和对应实施
近年来，由于大数据等新兴技术和理念普及，电子商务等大量依托于数字化运营的行业迅猛发展。以此为依托，以数据分析为中心的各类应用和管理也层出不穷，以最大化的服务于企业的决策和运营。为此，很多企业聘请了专门的团队，或干脆购买了类似于DataFocus、Power BI等BI工具。而对于TO C企业来说，比如电商行业...
阅读全文数据分析应作为项目管理执行
在大数据时代，企业越来越重视数据分析在决策中的应用。许多企业通过组建数据分析团队和使用AI工具，如DataFocus和Power BI，来提高决策的精准性。然而，数据分析的实施常存在团队间的沟通障碍，导致效果受损。为了有效利用数据，分析应该被视为一个项目，而非单一流程。项目管理应由业务和数据分析人员共同组成，确保团队合作以实现目标。成功的数据分析项目需按时完成、质量达标、成本在控制范围内。将数据化与项目化结合，能够最大化其潜在价值，帮助企业解决问题并提升效率。
阅读全文数据分析计算与人工智能
自2012年以来，人工智能赋能的数据分析所需计算量增长超过30万倍，表明数据分析与人工智能之间的关系愈加紧密。根据DataFocus的分析，人工智能发展的关键因素包括算法创新、数据来源及可用数据量。尽管难以追踪算法和数据的进展，但可量化的数据计算为评估人工智能的进步提供了依据。虽然大规模计算有时揭示了现有算法的缺陷，但在许多领域中，增加计算量能实现超预期的成果。整体而言，数据计算量的提升被认为是实现人工智能进一步发展的潜在关键，而实现突破仍需通过少量数据分析推动大规模数据挖掘与探索。
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