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数据驱动决策:财务流程优化带来的变革

数据驱动决策:财务流程优化带来的变革

大多数人喜欢说数据驱动决策,我要在数据上做一些调整。本质上,数据驱动决策本质上是一个大数据分析。由于数据的表现方式多样,直接关系到你对数据的分析,并分析受众的兴趣,通过统计数据来进行商品设计和迭代。因此,大数据分析对数据驱动决策的好处不言自明:

第一,数据的分析结果更加直接有效,这就意味着我们可以通过统计数据分析,将业务流程进行优化,从此提高数据量。

第二,数据分析的信息呈几何级放大,有助于我们找到受众的具体需求和方向,促进数据的精准更新,从此更加好地分析受众的需求,促使我们从决策的角度进行决策。

第三,从数据采集到数据优化,可以从根本上解放我们对数据的分析,更加好地完成业务流程优化。

最后,大数据分析还有一个重要好处,那就可以把我们的决策权牢牢掌握在自己手中,实现真正的战略调整,因为数据可帮到我们对信息进行更加好地处理和组织,将决策权更加多的传递到战略上。

数据分析决策,除了数据驱动决策,还有两个方面:

第一,数据驱动决策,数据帮助决策

第二,数据帮助决策

根据以上两个方面的分析,决策无疑是第一个阶段,这一阶段的决策主体是数据。

作一个信息咨询公司,数据分析无疑是信息咨询公司的救命稻草。

那如何实现数据驱动决策呢?

根据《南方都市报》,我们总结了一种方法,即数据驱动决策,这一阶段的决策主体是受众。

你要定义受众群,然后从受众画像入手,进行受众群体分类,进行受众需求分析,接下来就要完成受众画像的分析。

这过程叫做受众画像分析。

首先,你要清楚的是,人群细分后,要做到什么程度?

我以为需要两点,第一是,了解受众的人群在哪里,第二是,他们在哪。

一般来说,受众画像分析的方式是基于商品的受众画像。

你可理解为,在什么场景下给受众贴标签,或给受众贴标签,做一系列受众画像分析。

简单说就是通过受众的行为,把受众分成人群。

在这一旅程中,你会发现,受众画像分析的方式主要是受众画像的分类,按照人口属性分类,有年级划分、地域划分、兴趣爱好划分等等。

商品的受众画像的分类非常有注重,这一个分类方法简单粗暴,没什么特殊的作用。

而受众画像分析的核心是洞察受众需求,然后有的放矢。

对于做运营的同学来说,数据分析是一件极其困难的事。

在数据分析的过程中,我们总是在分析、实践当中用到一些工具,而这些工具也在不断的迭代更新。

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