创业公司做好数据化运营，需要先搞清这6个问题

流量为王的时代已经结束，互联网企业正在向精益化运营的方向转型。而做好精益化运营需要大量的数据来支撑决策，这对企业的数据采集和数据分析能力都是非常大的挑战。

电商迷思怎么样_深圳市迷思互动娱乐有限公司

电商迷思怎么样_深圳市迷思互动娱乐有限公司

中美在数据分析上存在较大的距，数据分析在国内一些特别大的企业，比如 BAT里，才能得到较高的重视;当然这得益于他们的长期积累，对数据和运营结合的比较好。这是我回国以后的总体感受，国内企业对数据本身，以及数据所能提供价值的认识程度，没有美国那边那么深入，并且异还蛮大的。

问题1：什么样的公司需要注意数据?不同阶段有何异?

一般来说，目前国内比较重视数据的是高客单价，重转化的公司，比如互联网金融、电商、交易平台、SaaS、在线旅游类的公司。这类客户客单价高，不是完全拼流量，如此创业者才有提高转化的动力。

宏观的讲，创业者会经历产品4个生命周期阶段。

个阶段，叫冷启动。这个时候公司特别早期，天使轮或者A轮，甚至融资还未成功。处在这个阶段的公司，用大数据驱动是一个伪命题因为客户数量有限，样本性不足。他们需要更多地去了解潜在客户的需求，去求客户来用这个产品。

第二个阶段，增长前期。就是冷启动接近完成。有经验的创业者，会开始布局和增长有关系的一些核心指标，比如说日/月活跃，留存度。这些指标的目的不是为了衡量产品当前当下的表现，而是为了未来做增长时有可比较的基准。

第三个阶段，增长期。这个阶段就能看出来好的创业公司和普通创业公司的巨大别效率。无论PR还是做活动，都需要人力和时间成本。如何在增长中，找到效率的渠道?这个我觉得，是创业公司之间PK的核心竞争力。如果不做数据驱动，靠直觉，一次两次可以，但没有人能进场连赢一万次。所以，直觉需要和数据进行结合，这样企业能迅速优化各个渠道，来提高单位时间的转化效率。

第四个阶段，变现期。业务变现，要求很高的用户基数。一般互联网产品，其中一小部分高活跃、体验好的用户，会转化为付费用户。类似一个漏斗，不断地去筛，这里面就是要拼运营的效率了。比如说，电商用户的转化漏斗一般是：访问注册搜索浏览加入购物车支付，或者到未来的退货。这是非常非常长的一个漏斗，真正要做好数据化运营，要对漏斗的每个环节持续地进行。

一个好的企业，特别是以后要做营收的企业，必须要关注各个部门各个环节的转化效率。这种转化效率，要达成的手段，可以通过市场营销的方法、产品改进的方法、甚至客户运营的方法。而其中每个环节小幅提高，加在一起就是一个倍数的提高。这种倍增，如果没有做过数据化运营的人，很难体会到会有多大。

问题2：好的数据分析应该是怎么样的?

好的数据分析，能够让公司里所有人都获益。它不是一种特权，不是只给公司里的一两个人看，而是能够让公司里面各个运营部门，特别是前线打仗的部门，能够直接得到好处。

普通只讲战略，只讲大方向，只给CEO看，只给VP或者运营看这不够。需要把它给工作在一线的员工，让他们用起来。这个我觉得是区分一个数据驱动型企业，和非数据驱动型企业一个很大的区别。效率提升，是所有人提升，而不是一两个人提升。

一个公司要建完整的数据分析机制，首先应该从业务开始。所有的数据分析运营或者数据体系，都应该从业务，从客户开始。这个数据分析体系，不应该只解决非常狭窄的一个或者两个问题，需要有体系和大局观。然后，实际上数据分析里面，难的一个部分是数据搜集和数据整理，这个过程耗费时间，可能因为刚开始的就做的不够周全。所以说，在数据采集和数据整理方面，应该很有的重视。

到后面，数据分析，不能只仅仅停留在报表的基础上，价值还是不够多。终还是，那些数字出来以后，告诉别人应该怎么做是对的、有效的。这里面的话，就是有很深学问，需要很强的作能力。

所以说一个企业，既要有大局观，又要注重可执行性。我建议一般企业想自建的话，应该先从一个单点突破，找到一个转化点，看到了价值，通过这一次的实践，再学习下一次实践的方法。这也是一个学习的过程。不要上来就建立庞大系统，上来就把50个数据圆圈综合在一起，想建立一套数据科学框架。我觉得一般要这样干的话，除非你有很多资源，否则一定会失败的。

问题3：企业数据分析都可以分为哪些阶段呢?

个阶段，是什么都没有的;

第二个阶段，需要公司能够回溯历史：知道自己产品在发生什么，这是基础的、原始的一个阶段;

第三个阶段，内部做产品、做运营、做市场营销的人，需要问为什么：这个阶段，是预测，即预测某种人群，下面会干什么事，这样能有针对性地，更好地去开发产品;

第四个阶段，是要有解决方案：就是我预测到了这组人会这么做，那么我给它一个更好的方案，让它有更好的转化、留存，带来更好的拉新效果;

第五个阶段，是优化，多样产品线如何能找到的平衡点：在价格、营销，产品设计，销售各个角度有一个平衡点，这个平衡点是创业者的利益化点，也是用户喜欢这个产品的点。

这五个阶段，需要花时间来不断积累的，不要跳跃，跳跃往往失败，从基础做起。

问题4：为什么许多公司的数据分析流于形式?

这主要是因为很多企业在三个层面上的认知不足：数据的价值、数据分析方和实际的作方法。

1)价值的认知

许多公司处于疯狂增长时期，大家一拍脑子做的决定，可能已经产生很多价值了;这种情况下他们很难意识到数据决策能产生比性增长更大的价值。

2)基本方的认知

意思是核心但简单的方。目前国内对基础的方没有太多的认知，可能因为国内发展时间还比较短，而美国已经开发好几十年了。

3)实际作方法的认知

国内一线员工用数据来指导工作运营，比如产品、客户、销售等实际作经验相对来说少一些。一方面，因为发展时间短，另一方面，数据使用理念积累也相对较少。

不过，国内公司已在迅速地提升这种认知。但是这个认知，是分阶梯的，循序渐进的一个过程。在美国，认知和方已经慢慢进行了良好的统一技术和业务之间，用数据来融合。

许多国内的企业家，开始意识不到数据的价值;等意识到数据的价值时，他的期期望又往往很高。这种大鸿沟，也无法让价值真正落地，甚至让人们产生这个价值是否真能实现的质疑，缺乏耐心。

问题5：公司对于数据存在哪些共性的迷思?

我觉得国内公司对数据分析的理解，分两极：一种认为这是纯技术，还有一部分是比较迷信，认为只要一上大数据，就变成高大上的公司了。我觉得这两种方式，都存在一定的误解。

核心的话，我觉得你做的这个东西能不能有价值，有没有效果?用效果来衡量是直接的。另外一些公司想自建平台，搭建很大的团队，效率和产出都比较低，这个我建议大家慎重。随着生态圈的不断发展，现在很多工具都很好用，你得学会用工具。这是创业者成功的一些很好的辅助不能说因为你会用工具，所以你就创业成功;但是好的创业者，一定能用这些各种工具，达成目标。

问题6：如何打破数据无法物尽其用的怪圈?

过去几个月，我们跟客户打交道发现，有的企业用我们的产品用得非常好，有的企业就一般。通常内部有人核心负责数据的企业，会用的就非常好;有的企业没有核心的人来追这件事情，做得就比较一般。

所以，在运营部门里面，至少得有一个人有一定的数据分析概念。就好像我们把一套高级手术仪器搬到公司去，如果没人会作也不行。

我认为的知识获取方式，就是实际作。实际作的前提，是有一个稍微懂一些的人，能带着做几次。然后转起来、学起来了，这就是获取数据分析知识快、有效的方式。我不觉得纯读书或者读一些课本，看一些外面的大数据指导类的书籍，能有这种效果。

有了这个人，再能从懂这方面的人和公司产品，获取方的支持，这种学习机制就建立起来了。这个还是蛮重要的，否则系统虽然强大，但是没人会作，就无法物尽其用。

传统企业目前该怎么做电商呢？

转载以下资料供参考

传统企业如何做电商

在传统企业纷纷进入电子商务的过程中，出现许多成功的企业，如联想电脑、李宁、百丽等。同时也有相当多的失败案例，许多传统企业花巨资投入电商，收效却，甚至无功而返。传统企业要不要做电商？如何才能做好电商？

电商与传统业务本质相同

的电子商务发韧于本世纪初，但真正的出现大发展与大跨越是在2010年之后， 2010年被称为真正的电子商务元年。各类电商公司百花齐放，百家争鸣，电商似乎成为一个与众不同的、独特的行业，很多电商的业内人士过分强调电商与传统业务的异性，把电商搞得很神秘。

我认为，首先必须要破除对电商的迷思！电商并不是一个独特的行业，其本质和传统行业并无不同。电商是通过互联网在线的方式进行推广和交易，除此以外，电商和传统行业并没有任何本质上的不同。所有传统行业所通行的规律，对电商同样适应。从这个角度看，传统企业不应该对电商感到迷茫，反而应该发现自己更有优势做电商。

比如说，电商经常被描绘为“先烧钱，后赚钱”的行业，对于一些承载了巨额风险投资的电商企业来说，或许的确有一定的道理。但对于传统企业来说，一定要做好审慎的投资预算和规划，我以电商的市场推广投入为例进行说明。

很多企业对于如何投放网络广告拿捏不准，究竟投多少算合适？广告投入与销售收入的比例应该多少？我经常给传统企业电商主管的建议是，参照你们传统业务的广告投放效益核算是靠谱的，千万不要听信一些所谓专家宣称的，做电商首先要“先烧钱，后赚钱”。有人会说现在一些的电商也处于烧钱的阶段，而且还烧得特别旺盛，我的观点是，让他们去烧钱吧，传统企业不能这么做。我相信，任何一种商业模式，如果一直需要持续的大额投入，但却迟迟无法赢利，肯定是有问题的。

家电、3C类传统的品牌企业，一般市场推广费用占销售额的3-5%，这些企业如果做电商推广，也应该控制在这个比例内，或者比这个比例高一些。如果电商推广费用超出10%，甚至像有的企业达到15-20%，那是必须反思甚至放弃的，因为这种经营模式没有价值。

流量是所有电商企业关心的一个问题。流量其实就相当于传统企业的客户访问量和关注度，如一个商店的客户进店数，一个品牌被消费者知道、提及、询问的次数。电商网站的流量，除了部分自然流量外，大部分需要通过网络广告投放的形式进来。访问流量转化为订单的客户，大部分是通过以百度为代表的搜索引擎的关键字搜索进来的。随着竞争的激烈，关键字投放的费用越来越高，让很多传统企业不堪重负。

比照传统业务，可以清晰认清搜索引擎关键字投放的本质所在。一个卖电脑的店铺，如果开在深圳的华强北电子一条街，每天的客流量非常大，进店人数多，生意就非常好做，但是店租也非常高。电商企业在搜索引擎投放的关键字广告，就像在互联网这个巨大的虚拟空间付出的店租，你付的店租多了，你就能获得更多流量，更优质的潜在客户。通过店租的类比，我们就可以非常把握搜索引擎关键字投放的费用比例。一般综合性的商场，场地租金占销售额的比例约在4-6%之间，品牌专卖店的租金，一般在6-8%之间。由此可知，如果在搜索引擎上的关键字投放金额超过销售额的10%，就必须非常警惕。

因此，不要被电商热闹之下的神秘感搞晕，传统企业的商业经验已经非常丰富，只要坚持原有的经营之道，并快速学习电商的经营之术，一定可以做好电商。

找到适合自己的电商模式

当然，不同的传统企业做电商也要找到适合自己的模式。

对于零售领域的传统企业来说，做电商直接的方式就是再开一个网上商城。目前很多零售企业已经开了网上商城，而且经营效益还不错，如苏宁易购、银泰百货、天虹网上商城等。

并非所有传统零售企业都能够成功地再一个网上的自己，只有规模较大、经营品类较丰富、店面数量多、覆盖广的传统零售企业，才有可能建立一个成功的网上商城。为什么？，网上商城吸引并形成稳定的基础流量的成本非常高，只有丰富的产品线和较大营业额才能覆盖流量的成本；第二，网上商城的仓储、物流和售后服务成本非常高，只有店面数量

多、覆盖广的大型传统零售企业，通过线下与线上业务的紧密配合，才能有效地解决仓储、物流和售后服务问题。

传统的产品品牌企业要做电商，重要的任务是做好网络销售渠道的全覆盖。因为电商对传统的产品品牌来说，首先是一种新型的网上销售渠道。我认为传统产

品品牌可以自建一个B2C网站，专门销售自有品牌产品，但自建B2C平台不能作为做电商的主战场。全面进入和覆盖淘宝商城、京东商城、卓越网、1号店、当当网、唯品会、团购网、某些银行的网上商城等所有目前主流的网络销售渠道，这才是真正的重点！

这种新渠道策略在传统行业已经见证过无数次。如家电行业，原先销售的主战场在五交电公司、百货商场，随着苏宁、国美专业性家电连锁企业的兴起，后者成为家电的销售主角。电脑销售原先主要在电脑城，而近几年，家电连锁和其他商超（如沃尔玛等）已经成为电脑销售的重要渠道。对于传统品牌来说，互联网就是一个新的销售渠道，哪里能卖东西，就进驻哪里。

传统品牌进入网上渠道，个选择是淘宝网，其他的优质网上渠道包括京东商城、1号店、当当网、卓越网等。在具体业务作上，需要注意产品线与定价的区隔，这方面传统品牌具有丰富的经验。

传统品牌自建B2C商城也有重要的价值。它可以起到品牌旗舰店的作用，用于展示企业的产品，发布企业，推广企业形象。但是，由于网上吸引流量的成本非常高，单一品牌的销售额又不可能非常大，因此，一般的传统品牌自建B2C商城很难给企业带来效益。但如果传统品牌的产品类别比较丰富的话，自建B2C商城也可以创造相当可观的销售额，如海尔自建B2C商城，年销售额已接近10亿，这个规模在电商里面已属不错，虽然与海尔整体超千亿的销售额比起来还是微不足道。

这个问题比较复杂，比较大。

电商只是一种渠道，对于很多企业来说，或者说是一种销售模式。除了做电商的公司以外，传统企业要看自己业务跟电商是否真正有关系，未来电商占的业务份额多少，对公司未来经营有多少影响再决定，简单的说，电商只是一种渠道和销售模式，你要先想清楚自己公司的经营方向和策略，再谈怎么做电商的问题，电商不是开个天猫或者京东开店就完了，也不是很多炒作的各种概念比如020之类的，只是企业经营的一种方式或者渠道，想清楚这个就知道怎么做了。

二类电商具体的定义是泛指在今日、广点通、快手等移动信息流平台上，依托优质广告流量做单品销售的商家，交易形式以包邮和为主。

执行能力：项目梳理

近工作挂载新项目，因过往的经历表明：遇到困难可能反复横跳，就此进行相关的梳理：

1.专业能力

项目执行中需要相关的专业性，这部分依赖原有经验，需要进行秩序化思考，以便提高效率，同时需要面向原有先前经验（迷思）进行刻意地突破：

1)文案撰写

电商新类目，需要安排投入时间，进行熟悉，快速提升专业水准，说行话，学习品牌相关的背书，以便文案相关的支撑顺利进展。

2)设计能力

确定相关的设计需求，明确类目呈现的视觉水准，设定不低于预期的直接结果目标；

2.行动能力

1)及时反馈

电商行业需要快速响应，沟通工具置顶，强提醒等，缺乏联系时能够时间回应，同时形成默契，达成共识，诸如5分钟无响应需要语音、电话之类联系；存有问题要进行时间的沟通；同时响应的提前，是提升个人自尊感，以及团队相互信任的基础。

2)效率问题

效率的制约因素，包括了软硬件等复杂情况：

，确保电脑的配置足够，软件顺畅不卡顿，提前要进行必要的压力测试；

第二，文件管理，拟定规则，设定快访问的路径，便于索引查找，新增文件依照标准命名规则，为后续提供便利；熟悉项目相关文件，建立长期记忆或辅助类管理文档，以便加速提取速度；

第三，项目子任务勤总结，多归纳，探求行动短路径，重复的事情高效做、首次事情先投入脑力，分析定思路；

第四，欠缺能力的查缺补漏，以目标为导向的，输出倒逼输入的学习安排；

3)行动目标

明确行动的目标、分清次序，以便能在更高的维度，全局观察，然后逐项攻破。

4)行动复盘

进行阶段性项目复盘，非单纯的总结，好与坏的状态都需要先记录，分析对比，推演出下一阶段的行动方向和方法战略。

3.情绪调节

自我行为中，经常出现的一个影响项目的问题在于情绪，想要更加自由，想要更少的投入时间，很容易导致陷入泥潭状态。

1)抑制

需要对抗情绪的干扰，而情绪往往与行动关联，诸如摸鱼、休闲、逃避而项目的拖延问题，都是从行动终产生的情绪化，识别到执行方面的障碍，然后进行必要的行动干扰，无论是刚出现问题的快速制止，扼杀不良的萌芽，或者在持续的负面状态下，进行打破，阻断的战略，都是十分必要的，从而避免负面情绪的产生或持续；

另一方面，认知方面的偏，可能会对情绪加以影响，如外部归因，导致项目产生不稳定，仍然需要不断的脑力投入，进行干预。

2)执行

能够把我提前量，增强对未来时间的感知，可以获得更多的行动上的自由，从而通过执行而对情绪进行良性的。

4.场景学习

参与项目的意义，对于非成熟的参与者，场景中提升水准，获得能力方面的转变，在项目中精进能力，事上练，需要进行相关的安排：

1)类目经验

主动积累类目知识，参考模仿的标准，树立认知学徒制中的榜样；明确项目中必要的专业知识内容，对应磨炼相关的技能；

2)专业精进

通过自己可达的水准与行业水准进行对比，对执行结果进行修正；

3)合作学习

与项目相关人员进行必要的交流合作，以增加内部动机，或依靠促进自我的参与。

5.项目复盘

1)风险控制

项目过程中的风险识别及必要的降低，或可形成的风险隔离达成；

2)项目优化

依靠项目记录、目标对比、分析、推演直至升级，达到项目优化的阶段性化能效。

，项目的梳理，对应着目标的设计与子任务的达成，这部分需要关注复杂性问题、多样性问题、全局和局部方面的要求，以及执行能力方面优先级别次序的控制，终，完成事上练的过程。

三个大数据迷思与八个大数据实战密技

三个大数据迷思与八个大数据实战密技

1.忘掉大数据吧！如果大数据已经成为大家用数据的常态了，你何必特别讲他出来呢？98年的时候互联网是一个流行语，现在还有人会说他是流行语吗？现在有很多电子商务公司叫做传统电子商务啊，多悲哀啊，有人还以为电子商务是新东西的时候，已经有所谓的传统互联网公司。 2.数据也只是创新决策其中一部分，他只不过是新工具，也不用把他想得这么这么神。不是所有的问题都是数据问题，也不是所有的问题都是大数据问题，你就把他想成单纯的工具使用，该用刀就用刀，该用枪就用枪，有些地方会比较适合使用数据，不用太神化他，太多的行外人把他讲得很神，反而我们业内人不敢说得太神话，因为知道兑现不了。 3.不要为数据而数据。以前我们做一B2B的网站，客单价不停地掉，我们用很多数据方法去解决问题，但都没有起色，有一天早上我觉得不对，我说我们不要看数据了，我跟工程师说，你在顾客进网站时问他：「你是帮自己买东西吗？」结果有50％以上的人说对，你知道我花了半年的时间去寻找，这根本就是为了数据而数据啊，所以如果你今天很担心大数据的问题，你不如去担心将来有很多人会为了数据而数据 八个大数据实战密技 1.不要说大数据，就说我们使用数据的时候到底我们知不知道这个背后数据的数据是什么？如果我的判断是对的，你要用什么数据去证明我是对的？比如说今天说今天的温度是12度，那我问说，过去来讲这个环境中，他预测12度的正确的概率是多少？错的概率是多少？这就是数据的数据，我要用一个数据之前，我一定会问，这个数据可不可信啊，可靠性是如何，没有对数据的可靠性，你就先使用，你是盲目地使用，所以数据的数据是一个层面，决定可不可靠。 2.中小企业先用数据量化自己，再来谈大数据。如何用好数据来量化自己？用数据理解自己，量化自己，我觉得在这个基础上去思考我们有什么东西是可以用大数据的？这样会更有效。小企业应该去尝试用数据量化决策，而不是大数据，没大这件事，就是用数据做决策，其实公司本身内部有的数据问题很多的，像是大部分公司数据从来没跟公司主要数据连上，因为很多公司的中心都在外部，所以这个数据他拿不到，他不知道消费者的反应，这个数据又无法跟你的经营数据做关联，所以整个数据在一个中小企业里面也是四分五裂的嘛，你在这个地方没用好的情况下，你居然说你想用大数据，其实是有点难以理解。 3.数据案例很多会失败都是因为蒐集数据归蒐集，但蒐集起来之后这跟塬本的数据决策是没有办法合在一起的。这不仅线下会发生问题，线上也有这个问题，你可以问问现在管理首页的人，他管理首页有多少是根据数据去设计的，你不如问他们如果他们改版首页，他们如何评估这个改版后的首页是成功的？用什么数据去决定？ 4.数据的刷新频率是什么？这个值非常关键。刷新得快不一定比慢好，有些地方要刷得慢一点。有些东西太敏感了，你刷新的数据不一定正确，比如你要买一个二十年的保险，就是很长远的东西，或者你要做重大投资，在这个时候你应该去看历史的稳定数据，如果今天你刚从电影院看完一部戏，你刚看完想吃麻辣火锅，这秒钟，你不需要猜他的历史性格，你应该去猜他下个场景会是什么，这个时候地点的数据非常关键。 5.真正的数据创新还没出现，现在大部分的企业没法串起数据、算法和应用创新，没有人既懂商业又懂数据，要抓到这种机会点的人极少，我算是，但是我只是电商和零售领域的专家而已。 6.数据的创新来自两点：一、把不该再分裂的数据分裂；二、把两个不该拼合的数据拼合。这会产生很大的力量，例如性别不是男就是女，这两个东西应该再也不能分裂了，但在数据上我们可以说这个人的态度有三成很女生，有七成很男生，他的态度有男生的态度在里面。有些数据已经是塬子了，但你一剖开发现不是塬子，还可以再分裂，在这个时候分出来的数据的破坏力或创意是很大的，你没想过嘛，这对引擎来讲太关键了。商业的世界很竞争，当两个敌对公司一结盟，像是根据开车数据调整保费，就是一个数据结合的创新案例。 7.我看到的大数据项目都是失望比较多的，很多大数据项目都还在实验室，当这些东西到企业就不行了，企业需要准确，还有很多问题是要分场景化的。 8.数据分析师要量化自己的量化，这对我们这行很重要。我们整个行业讨厌什么东西你知道吗？你找一个人去准确算出一个东西，不难，但是六个月都准，很难，时间一长，就不准确了。时间一长，整个模型是用历史数据建立出来的，当历史数据变得越来越不重要的时候，这个模型就会变得没那么准确了，这个时候你就要改进你的算法了。

以上是小编为大家分享的关于

深圳市迷思互动娱乐有限公司怎么样

：注册号：所在地：广东省注册资本：1000万元法定代表：黄腾企业类型：有限公司（自然人独资）登记状态：登记注册地址：深圳市南山区南海大道西桃园路南西海明珠花园F座11楼C20-C26

法定代表人：陈楠

成立时间：2014-12-16

注册资本：1000万

工商注册号：440301111843454

企业类型：有限公司(自然人独资)

公司地址：深圳市南山区南海大道西桃园路南西海明珠花园F座11楼C20-C26

哪位高手 对淘宝站内推广方式了解的比较多？有效的方法，或者站外方法 求高手指点

站内方法：直通车推广，钻展推广，淘宝客，参加各类小活动，前提是您的店用户体验一定要好。这样效果会更佳！

淘宝站内主要推广有，直通车，钻展，淘宝客，也可以参加其他的小活动，主要是你的产品要符合买家的需求

你是想把你的店推广出去？