1樓：誰禿誰知道
隨著流量紅利的萎縮，前端獲客成本在持續上公升，越來越多的企業將運營重心轉移到使用者持續經營上，追求通過使用者體驗的提公升，創造有溫度的產品，將使用者價值最大化。所謂的有溫度，指的是從心裡理解使用者。
而有溫度的產品則需要在不同的場景下主動幫助和引導使用者，向使用者傳遞善意，讓使用者真正切切能感受到產品和服務的溫度感，從而激發信任，提公升使用者忠誠度。
2樓：張利
談談個人觀點。
我覺得讓資料驅動業務發展取決於以下幾個要素：
1、基本要素
想要資料驅動增長，那麼首先你要有幾個基本條件吧：
業務資料化
首先企業需要進行分析、需要進行增長的業務要實現資料化，假設一家生產汽車的企業，想提高汽車的銷售量，手段是通過研究使用者，分析使用者，探索細分市場，那麼就要問自己，我有這些客戶的資料嗎？之前的銷售記錄中有沒有保留使用者資訊？如果這些資料都沒有，或者很難獲取（例如記錄在紙上，沒有電子化），那麼你的業務根本沒實現資料化，談何資料分析。
業務資料化方面需要企業制定資料戰略，關於資料戰略的部分我的經驗還不夠。
高層的重視
有了高層的重視就好辦事，各種資源都容易給到位，這是顯而易見的。
但也要注意，高層越重視，壓力就越大，底下的人就越希望快速出成績，但在資料這方面還真不一定是投入越大產出越大的，資料是需要長期積累的，投入1,2年可能不會看到特別明顯的效果，但持續不斷的投入和積累，一定會有看得見的效果。
2、核心要素1：架起資料與業務的橋梁
有了2個基本要素，還有2個核心要素。
把資料存下來了，怎麼指導業務？這就是「資料業務化」的過程。繼續剛才的例子，製造汽車的企業可能有人管原材料、有人管理銷售、有人管理庫存，那麼誰來管理資料分析？
通常都是企業內的資訊系統部門，資訊系統部門通常都是管理一些基礎系統，例如crm、erp之類的。
資料驅動業務增長，對資訊系統部門的壓力最大，因為他們需要肩負起橋梁的作用，企業內熟悉資料的是他們，熟悉業務的也是他們（其他部門通常只了解本部門的業務，而資訊系統部門可能了解全部公司的業務），如果不熟悉，那就必須去熟悉業務，實現「左手資料、右手業務」，資料通、業務精，還愁沒法用資料來解決業務問題嗎？
3、核心要素2：應用引導
第乙個核心要素執行起來是很難的，資料驅動業務，最好的方法是找準乙個點，解決乙個業務部門的一些小問題，甚至核心問題，逐個贏得業務部門的認可，讓大家看到資料對我是有幫助的，認識到這一點，每個部門都會配合你採集資料、分析資料，也會耐心給你講業務。
只憑藉高層支援來進行資料分析不是長久之計，贏得業務部門的尊重其實比高層支援更重要，業務部門的支援會驅動整個企業的資料意識。
4、目標：業務資料化、資料業務化的迴圈
終極目標是實現資料與業務的迴圈，即很多業務不斷的、新增的實現資料採集與積累，同時這些資料不斷地被分析、整理，用於指導業務發展，這就是資料驅動的終極目標。
繼續汽車生產的例子，傳統汽車通常沒法採集使用者的一些駕駛行為資料，現在比較先進的汽車都可以採集這些資料了，這就是「業務資料化」，而採集過來的資料可以用於研究車輛的最佳保養時間、設計車險的風控模型，這就是「資料業務化」，2者不是單向的關係，而是乙個迴圈的關係鏈。
3樓：麥曉恩
資料的價值就在於驅動業務發展，前提是在非常了解業務，投過資料發現業務的關鍵問題點，分析可能的影響因素，針對因素用資料去論證驗實，從而給到建議
一開始可以從細化而關鍵的小問題入手，不要一想著上來就是大專案，先從乙個小點為讓需求方業務方看到實實在在的效益和優化點，讓他們認識到資料的重要性，培養他們的用資料說話思想，建立起他們對資料部門的信任感和依賴感，任何事情都是從點滴開始，尤其是潛移默化的信任感。這一切一切的基礎是了解業務，熟悉業務，把自己帶入到業務過程，將自己看做產品或者運營，從他們角度去考慮問題，所以說資料分析支撐是一非常綜合性的工作。
4樓：靈蹊新營銷
簡單說幾點。
1.資料要落地
你使用的資料一定得是跟業務關聯度極高的。每一次市場活動或者營銷行為之後，你都要有最直接最核心的資料來評判轉化效果，從而分析出當下模式中的不足和潛在增長點。一些多次處理後過於空中樓閣的指針對業務的參考意義其實不大。
2.資料簡易性
資料驅動業務最大的意義之一就是迅速。如果你的原始資料過於繁雜，分析報表就花費掉大量的時間和精力，這樣高成本下的資料驅動業務也就失去了意義。目前的資料分析工具，基本都實現了資料視覺化，這對於降低資料使用成本幫助很大。
3.資料的團隊流通性
整體的業務增長必然是跨團隊甚至全公司共同協作的成果。不同部門的工作職能不同，關注的核心資料指標也不盡相同。同一種商業現象或趨勢，在不同資料指標裡的表現形式也會有所差異。
在使用資料進行跨部門協作時，換一種「資料語言」有時會讓你的溝通事半功倍。
暫時先寫這幾點，想到會繼續補充。
Ptengine-讓資料分析化繁為簡
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