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디지털 운영시스템 구축

데이터 운영 시스템은 데이터 분석의 수집과 적용이기도 하며, 데이터 우선 전략이자 제품, 시장, R&D에 대한 공통 비전이기도 합니다. 데이터 기반 운영 시스템은 데이터 간의 종속성에 따라 운영 관점에서 데이터 수집 계층, 데이터 제품 계층, 데이터 운영 계층 및 고객 도달 계층으로 나눌 수 있습니다.

(1) 데이터 수집 계층. 데이터 수집 레이어는 가장 낮고 가장 독창적인 데이터이며, 전체 데이터 시스템의 기반이기도 합니다. 이 단계의 데이터 수집은 최대한 포괄적이고 상세해야 합니다. 데이터 수집은 네 가지 유형으로 나눌 수 있습니다. 첫 번째는 행동 데이터, 즉 고객 거래 내역으로, 제품에 대한 일련의 고객 작업을 시간순으로 기록합니다. 두 번째는 사용자가 방문한 웹페이지나 단말기를 기반으로 생성되는 트래픽 데이터로, 고객의 활발한 활동과 거래를 기록하는 행동 데이터입니다. 세 번째는 비즈니스 데이터로, 판매 가능한 제품 속성 데이터, 제품 가격 속성 데이터 등 비즈니스와 함께 생성된 데이터입니다. 네 번째는 외부 데이터로, 회사 내부에서 생성된 데이터가 아닌 제3자 소스에서 얻은 데이터입니다. 외부 데이터는 내부 데이터의 부족을 보완하기 위해 사용되는 참조에 가깝습니다. 예를 들어, 은행은 * 공유 또는 구매를 통해 공상, 세무 및 기타 부서로부터 사업자 등록 및 납세 정보를 얻습니다. 이는 새로 설립된 기업의 고객 확대 및 신용 관리에 사용될 수 있습니다.

(2) 데이터 제품 계층. 데이터상품 계층은 주로 도구를 통해 데이터를 처리하고 활용하는 계층이다. 원시 데이터는 운영에 직접 사용할 수 없는 경우가 많기 때문에 다양한 시각적 의사결정 분석을 수행하려면 비즈니스 및 시나리오에 따라 원시 데이터를 통합하고 처리해야 합니다. 한 가지 방법은 비즈니스 데이터 지표를 설정하여 데이터 처리 방향을 제시함으로써 비즈니스와 원본 데이터를 서로 연결한 다음 활성 고객 수, 계정 유지율 등 필요한 결론을 얻는 것입니다. 현재 주류 인터넷 회사는 사용자 초상화를 설정하여 일련의 데이터를 처리하여 Taobao의 수천 명의 사람, 수천 명의 얼굴과 같은 캐릭터 속성을 설명하는 데이터 레이블을 형성합니다. 고객이 임신 중 임산부용 제품을 구매하면 시스템은 데이터를 통해 해당 고객을 임산부로 라벨링한다. 자동차 관련 제품을 검색한 후 시스템은 고객을 자동차 매니아 등으로 분류합니다. 사용자 초상화는 빅데이터와 머신러닝에 의존하는 복잡한 시스템입니다. 정확하고 풍부한 사용자 초상화는 정밀 마케팅을 위한 강력한 지원을 제공할 수 있지만 전제는 데이터 수집 계층의 데이터가 충분히 포괄적이고 상세하다는 것입니다.

(3) 데이터 작업 계층. 데이터 운영 계층은 데이터를 운영 전략으로 변환하는 계층입니다. 운영 인력은 데이터 기반 운영에 대한 철저한 이해와 뛰어난 분석 능력이 요구됩니다. 일반적으로 회사 규모가 크고 데이터가 풍부할수록 데이터 기반 운영의 효과는 더 좋습니다. 이 단계에서는 다음과 같은 목표를 달성해야 합니다. 첫째, 세련된 경영이다. 고객마다 차이가 있습니다. 운영은 모든 고객을 한 가지 방식으로 만족시킬 수 없으며, 한 가지 방식으로 최고가 될 수도 없습니다. 이러한 차이는 세련된 운영으로 보완되어야 합니다. 개선이란 목표를 보다 세밀하게 세분화하는 것, 즉 가장 적절한 시기에 가장 적절한 고객에게 가장 적절한 수단을 제공하여 최고의 가치를 창출하는 것입니다. 두 번째는 미래지향적인 경영이다. 기업은 테스트를 위해 사전에 소수의 고객을 선정하고, 고객의 피드백을 즉시 얻은 후, 데이터를 기반으로 후속 운영 전략을 결정할 수 있습니다. 그러나 점점 더 치열해지는 경쟁 환경 속에서 고객은 시시각각 변하는 환경에 직면해 있습니다. 제공 후속 운영에 대해 보다 미래 지향적인 결정을 제공합니다. 세 번째는 종합적인 관리입니다. 운영의 본질은 데이터, 제품, 시스템, 사람의 유기적인 결합입니다. 고객 데이터가 어느 정도 축적되면 접착력을 높이기 위해 포인트 센터 도입을 고려할 필요가 있으며, 상품 판매에 대한 후속 작업에서는 고객 기반을 유지하기 위해 CRM 가입이 필요합니다. 고객 피드백이 증가함에 따라 다양한 질문을 해결하려면 고객 서비스 센터에 가입해야 합니다.

(4) 고객 도달 수준. 고객 도달 계층은 전체 시스템의 최종 링크이며 초기 데이터 수집, 처리 및 운영을 포괄적으로 반영합니다. 고객과 상품 간의 상호작용 과정에서 고객은 거래 행동을 통해 상품에 대한 인식에 대한 피드백을 제공하게 되며, 새로운 라운드의 행동 데이터도 형성될 것입니다.

사용자 도달 계층은 데이터 기반 운영 시스템의 끝이 아니라 반복 최적화의 시작입니다. 새로운 피드백 라운드에서 얻은 데이터를 다시 최적화함으로써 운영을 안내하는 내부 데이터의 지속적인 순환 최적화 효과를 얻을 수 있습니다.

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