大数据分析的本质是为业务服务,作为资深大数据分析师,经常遇到的灵魂拷问是:“大数据怎么给一线营销人员赋能”或“大数据怎么转换成一线营销人员的能力”,这两个问题实际上是同一个问题,即大数据分析怎么赋能、帮助一线营销部门在营销活动中发挥作用完成KPI。

 

本文以运营商市场营销部门为例,讨论网格化运营背景下大数据如何赋能一线营销工作。

 

大数据给一线营销赋能

 

在信息时代,全球的信息总量正呈现爆炸式增长,企业在平时生产经营活动中,采集、积累掌握了海量、复杂、多维度的数据资源,大数据分析就是在这些看似无关联的事物中找到其间的相关性,并进行逻辑分析和定量化处理的过程。 

 

大数据赋能就是依托大数据分析帮助一线网格经理使他们具备大数据的思维,并且具备一定的数据分析判断能力,在寻找营销目标、确定营销时机、制定营销策略时做出合适的判断和营销动作,达到数据与人经验相结合,并最终完成营销活动达成的营销效果的过程。

 

大数据从哪些方面为一线网格经理赋能?

 

主要体现在以下几个方面:

 

A为一线网格经理提供高质量数据分析保障

 

大数据赋能一线营销,获取数据是第一步。这里需要注意的是,大数据服务商对于数据的“获得”能力,并非只是拥有数据,而是提供“可运营的数据并产生高价值数据”的能力。

 

在日常工作中,人们对大数据的认识常常会犯一些错误:

错误认识一

↓↓↓

 

错误认识二

↓↓↓

 

错误认识三

↓↓↓

 

 

B为一线网格经理提供针对性、强大处理分析数据的平台工具

 

海量高质量的数据,没有强大的数据分析处理平台单靠人工根本无法完成,所以,这里所说的处理分析数据的能力,指的是要有独具特色、高效率、高准确度、易用的大数据平台。

大数据工具应该有以下几个特点:

数据分析精度要满足一线营销要求

 

数据分析精度或颗粒度的精度要避免过于精细,比如有运营商追求到场景标注到居民区的每栋楼、每个楼道,这样过于精细的要求对数据的准确率要求很高,数据波动会很大,稍有偏差会让网格经理对数据无所适从、产生怀疑从而起到负面作用。赋能的一个前提是基层网格经理有一定做出判断的能力,不是机械被动的执行者。

 

数据频次要和生产经营活动一致

 

大数据营销要有明确的的时效性要求,但是数据提供不能片面追求高频次,比如高校开学季就是几天,这几天的数据及时性要求很高。我们需要根据不同的需求来确认数据的时效性,比如分析网格的变化趋势,按月或周评估是恰当的;但是具体到某个场景,一个月后的数据就过时了,需要提供日数据。

 

数据分析结果要和生产平台对接

 

现在运营商有很多的系统、平台,一线网格经理们精力有限。松果大数据平台支持分析结果接入日常生产平台,省却了网格经理们熟悉、适应和习惯新平台,在不知不觉接受和习惯新数据的推送,更容易产生效果。

 

C能有效提升一线网格经理营销执行能力

 

大数据分析并不是神,其只能给我们提供参考,帮我们分析过去发生事情的规律,对我们未来进行预测,也就是提供策略——再好的策略战术也需要勇敢的战士去坚决执行才能赢得胜利。一流策略三流的执行可能只能是三流的结果,但是三流策略一流执行很可能是一流的结果。

 

松果大数据一方面可以提升一线网格经理的数据分析判断能力,结合自己娴熟的技能制定专业的营销策略。另一方面,精准的大数据分析结果可以加强一线网格经理决策的底气。当一线网格经理感受到提供的数据分析结果精准程度高,针对性强,营销容易产生效果时候,经理们会更加信赖数据分析的结果,营销动作更坚决,这样形成正反馈。反之,他们对分析部门提供的数据持有怀疑不信任,就如一个球员总是怀疑自己腿存在伤病,心里存在障碍,拼抢就会大打折扣,而往往进球就是这个电光火石的瞬间。

 

一线网格经理要什么数据分析

 

想让数据“被关注”,想让分析的结果“有用”,得先保证自己提供的是别人需要的东西,这就得从痛点(某种意义说,就是KPI)开始,如下图:

 

对运营商网格经理们来说,他们需要的是明确的动作指引:找谁、去哪里找、怎么做!数据分析师可以通过SOP、访谈等方式,为其提供有针对性的分析数据结构,将关注KPI拆解为网格经理可执行场景:

关注份额,即哪些区域低占(机会大)

关注新漫入,即漫入用户情况(时机、漫入地点、哪里来……)

关注5G分流,即5G用户哪里多,5G覆盖差的场景等

关注存量市场,推荐竞争对手高占场景

……

了解痛点后,你会发现:没有一个高大全的营销分析模型,能一口吃下所有问题。所谓:市场一张嘴,数据跑断腿;理由千万条,输出就一条:去哪!

比如最简单的:“我要去那个小区行销效果好?”就可能涉及到:

哪些小区我去的成功率高

哪些小区竞对客户容易被撬?

哪些客户可能响应?

哪个时间段响应率更高?

这些小区最近竞对有没有搞动作?网络有没有变化?

 

所以,数据分析师都要从用户、网络、竞对三个维度进行,输出的只有按照优先级排好的营销场景列表,是这样:

数据分析师在输出结果时应隐藏得出这些分析结论的复杂过程,提升一线操作便捷度,才能让一线真正用起来。

 

为啥平常大数据分析没啥用

 

现在人人都讲大数据,但是大数据分析往往让网格经理感觉没用,该扫楼还是扫楼,KPI还是打多少电话摆多少摊,网格经理们也很无奈。究其原因不外乎:

A

大数据分析和基层营销脱节,不支持现场营销活动

 

如果数据源本身就有缺陷对需要结果的支持力不强,尽管大数据分析师期望优化算法能解决数据缺陷问题,但效果始终不佳,久之网格经理就不愿意使用这些数据了。

B

运营商内部也存在对大数据的认识问题

 

许多公司的营销不重视大数据分析,只市场分析片面追求数据多、动不动就嚷着:给我一张大宽表!

C

运营商数据未接入生产平台

 

数据没有接入生产平台,网格经理面对太多的数据只有望而止步。

 

后记

 

现在已经是数字化时代,忽视大数据等科技的手段作用是完全不可行的,现下俄乌战争就是鲜明的例子。大数据虽然不是万能的,但是没有大数据、不重视数据是万万不能的。

 

总之,对电信运营商来说,在现在推行网格化精细化营销背景下,正所谓:网格运营是方向,关键数据要入格;数据分析千万条,关键有用就几条!

图源:@包图网

 

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