数据驱动微信营销

今天这个文章有一个副标题，数据驱动，让人与数据随心沟通。其实这也是一个全方位企业级大数据解决方案的部分内容。

之前也介绍过运营的过程中数据的重要性及其意义，但是随着数据层面的加深，又有了新的问题，数据不会说慌，但数据有没有在说话？数据是金矿，但有没有去挖掘？数据很美，但你看到的数据是否真正产生推动力？有没有被虚荣数据指标蒙在鼓里。数据驱动是谁的事？全员数据驱动、拿数据说话的思维需要如何形成和体现。

这里的数据驱动，其实就需要有一个工具了，从人类生产力的发展史来看，但凡一个能称之为有驱动力的东西，绝大多数情况一定是个工具。这里要说的是大数据思维，大数据平台，大数据理念。

数据驱动的思维让企业中的每个人都可以很容易的将分散的数据汇集、融合，锻造成有价值的数据金矿，为全员铺设数据驱动思维的道路。

这样做可以实现以下几点：企业各种系统和类型的数据，简单配置即可汇集到大数据平台；可视化的建模，让即使不懂数据库的人也能探索数据奥秘；自助式的分析，流畅的报告制作过程，数据分析效率提升80%；结合实际业务场景和痛点，帮助业务快速发现问题，定位问题，解决问题；帮助业务进行预测性分析，实现对未来的掌控；为企业战略规划、经营管理、产品研发、市场运营创造价值。

对于一个相对健全的大数据平台来讲，至少应包含数据收集，数据存储，数据计算，数据分析，优化业务，战略规划这几部分的内容。

再高一个层次就会有批处理，实时分析，可视化分析等内容。

再往上就是现在很流行的人工智能了，让机器帮你分析，给你建议和决策。

我们需要聚焦于能够指导实践的数据信息上进行跟踪和分析，让自己保持注意力在产品的核心数据上，让自己在正确的时间树立正确的目标，用正确的方法做正确的事情。

1、好的数据指标是比较性的。比较在不同的时间段，用户群体，竞争产品之间的表现，可以更好的洞察产品的实际走向，本周的用户转化率比上周高比用户转换率的意义何在。

2、好的数据指标是简单易懂的。如果人们不能很容易地记住或讨论某指标，那么通过改变它来改变公司作为会十分困难，

3、好的数据指标是一个比率。仅仅查看几个比例就能够对一个极公司的基本状况作出判断，你也需要几个这样的比率为自己的创业公司打分。

数据分析的阶段会有这样几个步骤，

1.确定目的或问题（why-为什么要做这个数据分析）结合当前的商业模式和创业阶段，选择一个希望改进的KPI（第一关键指标：一个在当前阶段高于一切、需要你集中全部注意力的数字），并为该KPI确定一条准绳。

2.数据采集（how-怎样做数据采集以及采集有用的数据）

3.数据建模（how-如何有效建立数据模型）

4.数据分析（analysis-分析已搜集的数据）

5.数据图表（chart-将分析后的数据制作成直观的图表）

6.数据结论（conclusion-得出结论并撰写报告）找出提升KPI的方法

7.帮助决策（decision-通过数据结论为你的决策提供帮助）根据实施对数据指标进行测试，根据数据测试结果，作出决策。

很多场景下我们在做数据分析的时候，自然而然的就是这么做的，如果是这样，恭喜你你已经成功了。这其实也是一个工作习惯，当形成习惯之后，这些方法论对你来说一文不值，你的习惯，你的思维才是最值钱的。

数据驱动微信运营的价值在于建立客户数据中心，可以更深入的了解客户，实现以客户为中心的服务战略转型，通过完善的大数据平台和针对性的大数据业务应用，提升客户体验，达到规模的提升，以及更有效的控制客户流失，持续积累数据资产，通过大数据构建自身的核心竞争力，积极应对互联网金融时代的挑战。

如果你的企业还没有重视数据所带来的影响力或者对数据不敏感可以从基本开始做起，做表格。数据是靠积累的，不可能一下子就形成很庞大的数据体，包括平台也是需要一点一滴的积累。所以数据驱动微信运营，又可以理解为，通过数据的分析，进而影响或者改变，或者建议运营的策略和方向。

本文感谢宋少鸿同学提供的材料和指导。