大數據，可以說是史上第一次將各行各業的用戶、方案提供商、服務商、運營商以及整個生態鏈上遊廠商，融入到一個大的環境中，無論是企業級市場還是消費級市場，亦或政府公共服務，都正或將要與大數據發生千絲萬縷的聯系。

1.企業為何要做精細化運營

隨著大數據的發展，企業也越來越重視數據相關的開發和應用，從而獲取更多的市場機會。一方面，大數據能夠明顯提升企業數據的準確性和及時性；此外還能夠降低企業的交易摩擦成本；更為關鍵的是，大數據能夠幫助企業分析大量數據而進一步挖掘細分市場的機會，最終能夠縮短企業產品研發時間、提升企業在商業模式、產品和服務上的創新力，大幅提升企業的商業決策水平，降低了企業經營的風險。大數據是看待現實的新角度，不僅改變了市場營銷、生產制造，同時也改變了商業模式。數據本身就是價值來源，這也就意味著新的商業機會，沒有哪一個行業能對大數據產生免疫能力，適應大數據才能在這場變革中繼續生存下去。

對企業而言，打造精細化運營的好處在於可以對目標用戶群體或者個體進行特征和畫像的追蹤與畫像，幫助企業分析用戶在某個時間段內容的特征和習慣，最後讓企業形成一種根據用戶特性而打造的專屬服務。

正是因為如此，企業運營在DT數字化時代，需要進行精細化運營才能更好的從管理、營銷方面提升用戶的服務體驗，同時根據差異化的服務讓運營更加精細化。

就中國市場而言，經過幾年的積累，一般，大部分中大型的企事業單位已經建立了比較完善的CRM、ERP、OA等基礎信息化系統。這些系統的統一特點都是:通過業務人員或者用戶的操作，最終對數據庫進行增加、修改、刪除等操作。上述系統可統一稱為OLTP(Online Transaction Process，在線事務處理)，指的就是系統運行了一段時間以後，必然幫助企事業單位收集大量的歷史數據。

但是，在數據庫中分散、獨立存在的大量數據對於實際分析人員來說，只是一些無法看懂的天書。分析人員所需要的是信息，是他們能夠看懂、理解並從中受益的抽象信息，畢竟，現金，一個專業的數據分析人員，是十分欠缺的。這導致企業運營的內容和形式難以拉動新用戶，同時又不能激活老用戶，這就導致企業在數字時代一定要進行運營的改變才可以抓住用戶。所以，企業運營走向精細化就是必然的趨勢。

2.大數據對精細化運營的價值

其實大數據對於企業精細化運營的價值表現在三個重要的維度：

·幫助企業了解用戶從哪些渠道進來;

·這些用戶關註什麽;

·這些用戶是新關註的還是老用戶。

通過這三個維度的分析，可以讓企業決定自己的投放策略和方向，這完全是大數據給精細化運營帶來的價值。

在分析用戶從哪些渠道進來，可以幫助企業發現更多流量的來源和需要在哪些渠道加強投放，比如用戶是從微博、微信、論壇還是門戶網站，從而幫助企業不斷調整營銷投放，發現哪個渠道更有吸引用戶的潛力和價值，如果沒有被挖掘到，可以繼續深挖。

在分享用戶關註什麽方面，通過用戶對產品的點擊、話題的討論、內容的轉發能方面進行大數據分析，可以幫助企業有效找到用戶喜歡的興趣點和接受內容的方向，方便企業在運營內容和形式上及時作出調整。

最後，通過對用戶新老觀察分析，可以讓企業做精準運營的時候掌握好用戶的生命周期，知道什麽時候該對什麽樣的用戶進行內容上的營銷，以及幫助企業找到激活老用戶的方法。

3.大數據如何驅動精細化運營

精準數據體系的建設是一項任重而道遠的工程。只有擁有了精準的數據體系，運用合理的、科學的數據分析手段獲取的分析結果，方可為市場營銷、運營策略提供有價值意義的參考作用。

精準數據體系的建設，絕非一日一夕之功，需要在充分意識到數據分析為企業今後發展所帶來的巨大深遠價值意義的基礎上， 將其視為一項長期的工作任務。通過各類可運作手段和多個相關部門的緊密配合，去將精準數據體系建設融於到日常的工作中去。

如上圖所示，數據的獲取途徑是多種多樣的，但是歸類總結下，無外乎以下幾種：

1.公開信息的搜集與整理

比如統計局的數據、公司自己發布的年報、其他市場機構的研究報告、或者根據公開的零散信息整理，這類公布的信息，通常真實性較強，但是該項工作卻是一個日積月累的工作，需要持之以恒的不斷去搜集積累。

2.活動

數據獲取的最為精準的形式，在互聯網時代的今天，最好的表現就是“活動或者政策+互聯網“手段的結合形式。以明確的主題的活動形式，設置相應的合理的必須的“門檻“形式，讓活動參與者，填寫必備的相應我們所需的數據。

3.問卷調研

有時候為了某種目的也會收集很特別的數據，調研問卷雖然形式傳統，但是卻有其無法替代的作用意義。合理的問卷調研形式，往往會起到預期無法想象的效果。

4.技術采集

信息采集技術，信息采集系統以網絡信息挖掘引擎為基礎構建而成,它可以在最短的時間內,幫您把最新的信息從不同的Internet站點上采集下來。信息采集技術是利用計算機軟件技術，針對定制的目標數據源，實時進行信息采集、抽取、挖掘、處理，將非結構化的信息從大量的網頁中抽取出來保存到結構化的數據庫中，從而為各種信息服務系統提供數據輸入的整個過程。該技術采集後的數據，信息雜亂無序，需要進行定制化的數據清洗和篩選工作。

5.購買的數據庫

市場上有很多產品化的數據庫，這個一般是以公司的名義買入口，不光咨詢公司還有很多高等院校及研究機構也會購買，這類數據通常以行業性代表數據居多，而且數據一般無法滿足“時效性“，切無效數據較多。

6.咨詢行業專家

當然是有償的，這個在一些企業戰略實施項目中比較常見的。有些行業專家會專門收集和銷售數據。

海量數據是金礦銀礦，但海量數據不是金銀財寶。精準數據的獲取，是一個去粗存精的過程，面對浩瀚的結構性、非結構性的數據，傳統形式的處理已蒼白無力，需要更加專業的技術手段，更加深度的數據構建思維，並且將數據的積澱付諸於日常的工作中。

4.總結

對企業而言，打造精細化運營的好處在於可以對目標用戶群體或者個體進行特征和畫像的追蹤與畫像，幫助企業分析用戶在某個時間段內容的特征和習慣，最後讓企業形成一種根據用戶特性而打造的專屬服務。借用大數據會讓企業的精細化運營更加有效和有針對性，精細化數據運營，拉近了企業距離用戶最近的那道關口，借用大數據做到對用戶的精準分析可以減少市場營銷很多不必要的行為，進而提升效率和增加轉化率。

因此， DT時代，企業需要利用數據做精細化運營！

本文作者：袁帥，互聯網數據分析運營實踐者，51CTO學院 PMP3期學員，新社匯聯合創始人。會展業信息化、數字化領域專家。認證數據分析師、網絡營銷師、SEM搜索引擎營銷師、SEO工程師、電子商務職業經理人。

為什麽DT時代，企業需要利用數據做精細化運營