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  • 数据化运营概述

    2018-09-15 11:49:00
    数据化运营是指通过数据化的工具、技术和方法,对运营过程中的各个环节进行科学的分析、引导和应用,从而达到优化运营效果和效率、降低运营成本、提高效益的目的。包括会员运营、商品运营、流量运营和内容运营四方面...

    1. 数据化运营的概述

    数据化运营是指通过数据化的工具、技术和方法,对运营过程中的各个环节进行科学的分析、引导和应用,从而达到优化运营效果和效率、降低运营成本、提高效益的目的。包括会员运营、商品运营、流量运营和内容运营四方面的内容。

    2. 数据化运营的意义

    数据化运营的核心是运营,数据化运营的价值体现在对运营的辅助、提升和优化上,将运营工作逐步数字化、自动化和智能化。

    • 提高运营决策效率
    • 提高运营决策正确性
    • 优化运营执行过程
    • 提升投资回报

      3. 数据化运营的2种方式

    • (1) 辅助决策式数据化运营
      通过数据、模型、知识等进行业务决策,起到帮助、协助和辅助决策者的目的。通过为决策者提供商品促销销量的信息,为企业的促销活动提供有关订货、销售等方面的支持。
    • (2) 数据驱动式数据化运营
      整个运营运作流程以最大化结果为目标,以关键数据为触发和优化方式,将运营业务的工作流程、逻辑、技巧封装为特定的应用,借助计算机技术并结合企业内部的流程和机制形成一体化的的数据化工作流程。
      个性化推荐是一种数据驱动数据化运营方式。
      辅助决策式数据化运营和数据驱动式数据化运营是两个层次的数据应用,数据驱动相对于辅助决策的实现难度更高,数据价值更大
      -- 区别:
    • 辅助决策式数据化运营为业务决策方服务,整个过程由运营人员掌握,数据是辅助决策。
    • 数据驱动式数据化运营的过程由数据掌控,数据是主体,实现该过程需要IT、自动化系统、算法等支持,数据驱动具有自主导向性,自我驱动性和效果驱动性。

      4. 数据化运营的工作流程

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    • 第一阶段 数据需求沟通
      包括需求产生和需求沟通两个步骤

    (1) 需求产生:由运营部门产生的数据化运营的需求,例如预测产品销量、找到异常订单、确定营销目标人群

    (2) 需求沟通(沟通很重要)

    • 第二阶段 数据分析建模
      包括数据获取、数据预处理、数据分析建模和数据结论输出四个步骤。
      数据预处理:对数据进行质量检验、样本均衡、分类汇总、合并数据集、删除重复项、分区、排序、离散化、标准化、过滤变量、转置、查找替换、脱敏、转换、抽样、异常值、缺失值处理等
      数据分析建模:运用多种数据分析和数据挖掘方法,对数据进行分析建模。方法包括统计分析、OLAP分析、回归、聚类、分类、关联、异常检测、时间序列、协同过滤、主题建模、路径分析、漏斗分析。
      数据结论输出:报告、Excel统计结果、数据API输出、数据结果返回数据库、数据结果直接集成到应用程序中进行自动化运营。
    • 第三阶段 数据落地应用
      数据结论沟通
      数据部署应用,预测结果作为下一个月KPI,或者将选择出来的用户作为重点客户进行二次营销。并对后续效果进行监测和反馈。

    宋天龙老师 《Python数据分析与数据化运营》学习笔记

    转载于:https://www.cnblogs.com/linxiaochi/p/9650449.html

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  • 数据化运营实施的前提条件包括企业级海量数据存储的实现、精细化运营的需求(与传统的粗放型运营相对比)、数据分析和数据挖掘技术的有效应用等,并且还要得到企业决策层和管理层的支持及推动。 数据化运营是现代...

    《数据挖掘与数据化运营实战:思路、方法、技巧与应用》电子书地址:http://www.chforce.com/books/datamining-om-by-data/index.html

    数据化运营实施的前提条件包括企业级海量数据存储的实现、精细化运营的需求(与传统的粗放型运营相对比)、数据分析和数据挖掘技术的有效应用等,并且还要得到企业决策层和管理层的支持及推动。

    数据化运营是现代企业从粗放经营向精细化管理发展的必然要求,是大数据时代企业保持市场核心竞争力的必要手段,要进行数据化运营,必须要企业全员的参与和配合。

    1.1 现代营销理论的发展历程

    1.1.1 从4P到4C

    4P指的是Product(产品)、Price(价格)、Place(渠道)和Promotion(促销)。4P的内容简要概括如下。

    ❑Product:表示注重产品功能,强调独特卖点。

    ❑Price:指根据不同的市场定位,制定不同的价格策略。

    ❑Place:指要注重分销商的培养和销售网络的建设。

    ❑Promotion:指企业可以通过改变销售行为来刺激消费者,以短期的行为(如让利、买一送一、调动营销现场气氛等)促成消费的增长,吸引其他品牌的消费者前来消费,或者促使老主顾提前来消费,从而达到销售增长的目的。

    4P理论的核心是Product(产品)。因此,以4P理论为核心营销思想的企业营销战略又可以简称为“以产品为中心”的营销战略。

    在当今这个充满个性化的商业时代,传统的4P营销组合已经无法适应时代发展的需求,营销界开始研究新的营销理论和营销要素。其中,最具代表性的理论就是4C理论,这里的4C包括Consumer(消费者)、Cost(成本)、Convenience(方便性)和Communication(沟通交流),如图1-2所示,4C的内容简要概括如下:

    ❑消费者的需求与愿望(Customer's Needs and Wants)。

    ❑消费者得到满足的成本(Cost and Value toSatisfy Consumer's Needs and Wants)。

    ❑用户购买的方便性(Convenience to Buy)。

    ❑与用户的沟通交流(Communication with Consumer)。

    4C理论的核心是Consumer消费者。因此,以4C理论为核心营销思想的企业营销战略又可以简称为“以消费者为中心”的营销战略。

    1.1.2 从4C到3P3C

    4C理论虽然成功找到了从“以产品为中心”转化为“以消费者为中心”的思路和要素,但是随着社会的进步,科技的发展,大数据时代的来临,4C理论再次落后于时代发展的需要。于是在基本思路上融合了4P理论和4C理论的nPnC形式的理论出现了。

    具体到典型的互联网行业,虽然学术界对于到底是几个P和几个C仍存在着争议,没有定论,但是这并不妨碍企业积极探索并付诸实践应用,这里以3P3C为例概述互联网行业运营的典型理论探索。

    在3P3C理论中,数据化运营6要素的内容如下。

    ❑Probability(概率):营销、运营活动以概率为核心,追求精细化和精准率。

    ❑Product(产品):注重产品功能,强调产品卖点。

    ❑Prospects(消费者,目标用户)。

    ❑Creative(创意,包括文案、活动等)。

    ❑Channel(渠道)。

    ❑Cost/Price(成本/价格)。

    而在这其中,以数据分析挖掘所支撑的目标响应概率(Probability)是核心,在此基础上将会围绕产品功能优化、目标用户细分、活动(文案)创意、渠道优化、成本的调整等重要环节和要素,共同促使数据化运营持续完善,直至成功。

    1.2 数据化运营的主要内容

    数据化运营是“以企业级海量数据的存储和分析挖掘应用为核心支持的,企业全员参与的,以精准、细分和精细化为特点的企业运营制度和战略”。

    针对互联网运营部门的数据化运营,具体包括“网站流量监控分析、目标用户行为研究、网站日常更新内容编辑、网络营销策划推广”等,并且,这些内容是在以企业级海量数据的存储、分析、挖掘和应用为核心技术支持的基础上,通过可量化、可细分、可预测等一系列精细化的方式来进行的。

    数据化运营,首先是要有企业全员参与意识,要达成这种全员的数据参与意识比单纯地执行数据挖掘技术显然是要困难得多,也重要得多的。

    数据化运营,其次是一种常态化的制度和流程,包括企业各个岗位和工种的数据收集和数据分析应用的框架和制度等。

    数据化运营更是来自企业决策者、高层管理者的直接倡导和实质性的持续推动。

    1.3 为什么要数据化运营

    数据化运营首先是现代企业竞争白热化、商业环境变成以消费者为主的“买方市场”等一系列竞争因素所呼唤的管理革命和技术革命。

    其次,数据化运营是飞速发展的数据挖掘技术、数据存储技术等诸多先进数据技术直接推动的结果。

    数据化运营更是互联网企业得天独厚的“神器”。互联网行业与生俱来的特点就是大数据,而信息时代最大的财富也正是海量的大数据。

    1.4 数据化运营的必要条件

    1.4.1 企业级海量数据存储的实现

    随着时间的推移,数据量变得越来越大,硬件的更新换代也越来越快,于是,这类数据仓库(以关系型数据库作为数据存储的核心)逐渐显现出了问题,主要表现如下:

    ❑少数几台大型机已经无法满足日益增加的日终计算任务的执行需求,导致很多数据结果为T-2(当天数据要延后2天才完成),甚至是T-3(当天数据要延后3天才完成)。

    ❑硬件升级和存储升级的成本非常昂贵,维护、系统开发以及数据开发的人力资源开支也逐年加大。

    ❑由于全国金融发展的进程差异很大,数据需求各不一样,加上成本等原因,不得不将一些数据计算任务下放到各个一级分行或者省分行进行,数据中心不堪重负。

    随着分布式技术的逐渐成熟和工业化,互联网数据仓库迎来了飞速发展的春天。现在,抛弃大型机+关系型数据库的模型,采用分布式的服务器集群+分布式存储的海量存储器,无论是从硬件成本、软件成本还是从硬件升级、日常维护上来讲,都是一次飞跃。更重要的是,解决了困扰数据仓库发展的一个非常重要的问题,即计算能力不足的问题,当100~200台网络服务器一起工作的时候,无论是什么样的大型机,都已经无法与之比拟了。

    1.4.2 精细化运营的需求

    面对日新月异的竞争格局,互联网企业必须寻找比传统的粗放型运营更加有效的精细化运营制度和思路,以提升企业的效益和效率,而数据化运营就是精细化运营,它强调的是更细分、更准确、更个性化。没有精细化运营的需求,就不需要数据化运营;只有数据化运营,才可以满足精细化的效益提升。

    1.4.3 数据分析和数据挖掘技术的有效应用

    数据分析和数据挖掘技术的有效应用是数据化运营的基础和技术保障,没有这个基础保障,数据化运营就是空话,就是无本之水,无缘之木。

    这里的有效应用包括以下两层含义。

    一是企业必须拥有一支能够胜任数据分析和数据挖掘工作的团队和一群出色的数据分析师。

    二是企业的数据化运营只有在分析团队与业务团队协同配合下才可能做出成绩,取得效果。

    1.4.4 企业决策层的倡导与持续支持

    在关乎企业数据化运营的诸多必要条件里,最核心且最具决定性的条件就是来自企业决策层的倡导和持续支持。

    在传统行业的现代企业里,也有很多采用了先进的数据分析技术来支持企业运营的,支持企业的营销、客服、产品开发等工作。但是总的来说,这些数据挖掘应用效果参差不齐,或者说应该体现的业务贡献价值在很多情况下并没有真正体现出来,总体的应用还是停留在项目管理的层面,缺乏全员的参与与真正跨部门的战略协调配合。这种项目层面的管理,存在的不足如下:

    首先,由于参与分析挖掘的团队与提出分析需求的业务团队分属不同的职能部门,缺乏高层实质性的协调与管理,常会出现分析建模工作与真正的业务需求配合不紧密,各打各的锣,各唱各的歌。由于各部门和员工KPI考核的内容不同,数据分析团队完成的分析方案、模型、建议、报告很多时候只是纸上谈兵,无法转化成业务应用的实际操作。

    其次,因为处于项目层面的管理,所以数据分析挖掘的规划也就只能局限在特定业务部门的范围内,缺乏真正符合企业发展方向的数据分析挖掘规划。

    无论是组织架构的缺陷,还是战略规划的缺失,其本质都能表现出缺乏来自企业决策层的倡导和持续支持。只有得到企业决策层的倡导和支持,上述组织管理方面的缺陷和战略规划的缺失才可以有效避免。

    1.5 数据化运营的新现象与新发展

    从世界范围来看,数据化运营至少在下列几个方面已经出现了实质性的新发展,这些新发展扩大了数据化运营的应用场景、扩充了数据化运营的发展思路、也给当前(以及未来)数据化运营的参与者提供了更多的发展方向的选择。这些新发展包括的内容如下:

    ❑数据产品作为商业智能的一个单独的发展方向和专业领域,在国内外的商业智能和数据分析行业里已经成为共识,并且正在企业的数据化运营实践中发挥着越来越大的作用。数据产品是指通过数据分析和数据模型的应用而开发出来的,提供给用户使用的一系列的帮助用户更好理解和使用数据的工具产品,这些工具产品的使用让用户在某些特定场景或面对某些特定的数据时,可以独立进行分析和展示结果,而不需要依赖数据分析师的帮助。

    ❑数据PD作为数据分析和商业智能的一个细分的职业岗位,已经在越来越多的大规模数据化运营的企业得以专门设立并日益强化。PD(Product Designer)是产品设计师的英文缩写,而数据PD,顾名思义就是数据产品的产品设计师。

    ❑泛BI的概念在大规模数据化运营的企业里正在越来越深入人心。泛BI其实就是逐渐淡化数据分析师团队作为企业数据分析应用的唯一专业队伍的印象,让更多的业务部门也逐渐参与数据分析和数据探索,让更多业务部门的员工也逐渐掌握数据分析的技能和意识。

    1.6 关于互联网和电子商务的最新数据

    2012年12月3日,阿里巴巴集团在杭州宣布,截至2012年11月30日21:50,其旗下淘宝和天猫的交易额本年度突破10 000亿元。为支撑这巨大规模业务量的直接与间接的就业人员已经超过1000万人。

    根据国家统计局的数据显示,2011年全国各省社会消费品零售总额为18.39万亿元,10 000亿元相当于其总量的5.4%,而根据国家统计局公布的2011年全国各省社会消费品零售总额排行,可以排列第5位,仅次于广东、山东、江苏和浙江。电子商务已经成为一个庞大的新经济主体,并在未来相当长的时间里依然会高速发展,这意味着过去的不可能已经成为现实,而这才是刚刚开始。

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  • 阅读之前看这里?...一、现代营销理论的发展历程从4P到4C再到3P3C二、数据化运营的主要内容三、为什么要数据化运营四、数据化运营的必要条件企业级海量数据存储的实现精细化运营的需求数据分析和数据挖掘技术

    阅读之前看这里👉:博主是正在学习数据分析的一员,博客记录的是在学习过程中一些总结,也希望和大家一起进步,在记录之时,未免存在很多疏漏和不全,如有问题,还请私聊博主指正。
    博客地址:天阑之蓝的博客,学习过程中不免有困难和迷茫,希望大家都能在这学习的过程中肯定自己,超越自己,最终创造自己。

    一、现代营销理论的发展历程

    从4P到4C再到3P3C

    在这里插入图片描述

    Product:表示注重产品功能,强调独特卖点。
    Price: 指根据不同的市场定位, 制定不同的价格策略。
    Place:指要注重分销商的培养和销售网络的建设。
    Promotion: 指企业可以通过改变销售行为来刺激消费者,以短期的行为(如让利、买一送一、调动营销现场气氛等)促成消费的增长,吸引其他品牌的消费者前来消费,或者促使老主顾提前来消费,从而达到销售增长的目的。

    在4P营销理论中,企业营销战略为"以产品为核心"
    在这里插入图片描述

    消费者的需求与愿望(Customer’s Needs and Wants) 。
    消费者得到满足的成本(Cost and Value to Satisfy Consumer’s Needs and Wants)。
    用户购买的方便性(Convenience to Buy)。
    用户的沟通交流(Communicationwith Consumer)。

    4C理论的核心是Consumer消费者。因此, 以4C理论为核心营销思想的企业营销战略又可以简称为 “ 以消费者为中心” 的营销战略。
    在这里插入图片描述

    在 3P3C理论中, 数据化运营6要素的内容如下。
    Probab山ty(概率): 营销、运营活动以概率为核心, 追求精细化和精准率。
    Product (产品):注重产品功能, 强调产品卖点。
    Prospects (消费者, 目标用户)。
    Creative (创意, 包括文案、 活动等)。
    Channel (渠道)。
    Cost/Price (成本/价格)。

    而在这其中, 以数据分析挖掘所支撑的目标响应概率(Probability)是核心, 在此基础上将会围绕产品功能优化、 目标用户细分、 活动(文案) 创意、渠道优化、 成本的调整等重要环节和要素, 共同促使数据化运营待续完善, 直至成功。

    二、数据化运营的主要内容

    “数据化运营” 其基本要素和核心是一致的, 那就是 “以企业级海量数据的存储和分析挖掘应用为核心支持的, 企业全员参与的, 以精准、 细分和精细化为特点的企业运营制度和战略”。

    针对互联网运营部门的数据化运营,具体包括 “ 网站流量监控分析、 目标用户行为研究、 网站日常更新内容编辑、 网络营销策划推广” 等,井且, 这些内容是在以企业级海量数据的存储、 分析、 挖掘和应用为核心技术支持的基础上, 通过可量化、 可细分、 可预测等一系列精细化的方式来进行的。

    • 数据化运营, 首先是要有企业全员参与意识。
    • 数据化运营, 其次是一种常态化的制度和流程, 包括企业各个岗位和工种的数据收集和数据分析应用的框架和制度等。
    • 数据化运营更是来自企业决策者、 高层管理者的直接倡导和实质性的持续推动。

    三、为什么要数据化运营

    • 常规的营销技术、 运营方法已经很难明显提升企业 的运营效率。
    • 数据化运营是飞速发展的数据挖掘技术、数据存储技术等诸多先进数据技术直接推动的结果。 通过数据挖掘分析,广告主可以精细划分出正确的目标受众,可以及时(甚至实时)监控广告投放环节的流失量,可以针对相应的环节采取优化、 提升措施,可以建立预测模型准确预测广告效果。
    • 数据化运营更是互联网企业得天独厚的 “神器”。

    四、数据化运营的必要条件

    企业级海量数据存储的实现

    随着分布式技术的逐渐成熟和工业化 ,互联网数据仓库迎来了飞速发展的春天。 现在,抛弃大型机+关系型数据库的模型, 采用分布式的服务器集群+分布式存储的海量存储器,论是从硬件成本、软件成本还是从硬件升级、 日常维护上来讲, 都是一次飞跃。更重要的是, 解决了困扰数据仓库发展的一个非常重要的问题, 即计算能力不足的问题。

    精细化运营的需求

    互联网行业近乎颠覆性模式的进化演绎、 技术的更新换代, 既为互联网企业提供了机遇, 又带给其沉重的竞争压力与生存的挑战。 面对这种日新月异的竞争格局, 互联网企业必须寻找比传统的粗放型运营更加有效的精细化运营制度和思路, 以提升企业的效益和效率,而数据化运营就是精细化运营, 它强调的是更细分、 更准确、 更个性化。 没有精细化运营的需求, 就不需要数据化运营;只有数据化运营, 才可以满足精细化的效益提升。

    数据分析和数据挖掘技术的有效应用

    这里的有效应用包括以下两层含义。

    一是企业必须拥有一支能够胜任数据分析和数据挖掘工作的团队和一群出色的数据分析师。
    二是企业的数据化运营只有在分析团队与业务团队协同配合下才可能做出成绩,取得效果。

    企业决策层的倡导与持续支持

    在关乎企业数据化运营的诸多必要条件里, 最核心且最具决定性的条件就是来自企业决策层的倡导和持续支持。

    五、数据化运营的新现象与新发展

    • 数据产品作为商业智能的一个单独的发展方向和专业领域, 在国内外的商业智能和数据分析行业里已经成为共识, 并且正在企业的数据化运营实践中发挥着越来越大的作用。
      数据产品作为数据分析和商业智能里一个专门的领域得以确立和发展, 其实是跟数据化运营的全民参与的特征相辅相成的。数据产品帮助企业全员更好、 更有效地利用数据, 而数据化运营的全民参与也呼唤更多更好的数据产品,企业成功的数据化运营建设一定会同时产生一大批深受用户欢迎和信赖的数据产品。
    • 数据PD作为数据分析和商业智能的一个细分的职业岗位,已经在越来越多的大规模数据化运营的企业得以专门设立并日益强化。
    • 泛 BI 的概念在大规模数据化运营的企业里正在越来越深入人心。

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    参考:《数字挖掘与数据化运营》

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  • 数据化运营的方法论体系

    千次阅读 2018-03-20 19:56:06
    数据化运营的方法论体系        阅《数据实践之美》总结之一:此章节采用“4W+1H”方法论来构建数据化运营的方法论体系,带你走进数据化运营的...

    数据化运营的方法论体系

           阅《数据实践之美》总结之一:此章节采用“4W+1H”方法论来构建数据化运营的方法论体系,带你走进数据化运营的真实世界。

    • Who:谁来做数据化运营
             数据化运营的核心观点:其组织架构=顶级组织+自顶向下。数据化运营的能否实现的首要问题是组织架构,作为企业的数据化运营部门,必须是顶级组织,与各级业务线平级,唯有如此才能解决企业数据化运营面临的最大问题:部门沟通与协调。有了顶级的数据化运营组织架构,自顶向下的推动数据化运营的战略和规划,才能实现其变为现实。
    • Why:数据化运营的驱动力
             核心观点:驱动力=业务运营瓶颈+数据技术成熟
             业务运营瓶颈:任何一个企业的发展,都有自身的规律,由盛而衰,不可避免。企业的生命周期,都要经历发展,成长,成熟、衰退等阶段,成长期占用更多的市场份额与用户,成熟期维持更久的时间,赚取更多的利益,是每个企业运营的瓶颈。想要解决此问题,则可以通过数据化运营提供强有力的支持,通过用户研究,提供个性化营销服务,有效增加用户粘性,通过行为分析,制定社会化推荐策略,有效提高销售成功率。
             数据技术成熟:传统的数据化处理技术主要体现在数据的分布式文件存储于并行计算能力上,如今以分布式文件系统HDFS,并行计算框架Map/Reduce为代表的大数据处理技术日趋成熟,有效解决了企业使用大数据技术的成本。
    • What:数据化运营的目标与收益
             核心观点:数据化运营的目标与收益:内部业务支持+外部数据变现
             数据化运营的目标:在于改善现有业务与扩展新的领域。一方面通过数据分析,改善现有业务能力;另一方面通过数据挖掘,衍生新的业务形态。
      数据化运营的收益与目标想呼应,可以体现在两个方面,即对内与对外,对内输出数据服务能力,辅助改善现有业务,获得更多的收益;对外扩展新的领域,形成新的业务形态,获取数据变现收益。
    • Where:数据化运营的切入点
             核心观点:切入点=业务驱动+迭代思维
             数据化运营的切入点,可以从企业视角构建与完善企业的数据能力,即数据治理。也可以从用户视角,以业务需求为驱动,采用迭代思维,设计相关的数据产品与工具平台,满足企业的数据服务需求。
    • How:如何做数据化运营
             核心观点:运营模式=横向的跨领域设局整合+纵向的数据价值链打通
             横向的跨领域数据整合:其是企业实现数据化运营的基础。它包含数据打通与数据融合两个部分。数据打通包括两个层次的内容,同一业务领域内不同的部门之间的数据打通;不同领域之间的数据打通。横向的跨领域数据打通解决数据可用的问题,数据融合则通过数据重构解决数据易用问题,从可用到易用,为纵向的数据价值链打通提供了数据基础。
      纵向的数据价值链的打通;如果说横向的跨领域数据整合为数据化运营奠定了基础,那么纵向的数据价值链打通则为数据化运营提供了方向与指引。
             纵向的数据价值链打通,需要将价值链模型具象化,适配化,使其适应我们所处的业务环境与数据环境。具体而言就是:通过数据集成,形成数据,解决数据可访问问题;通过业务解读,形成信息,解决数据可读性问题;通过归纳分析,形成知识,解决数据可理解性问题;通过深度学习,形成智慧,解决数据应用问题。落实到具体的业务系统则是构建ODS系统,集成数据;构建数据仓库,解读数据;构建OLAP,理解数据;构建BI,应用数据。
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  • 大数据的浪潮已经席卷全球,企业已经普遍地意识到,粗放式管理必死,数据化才能永恒。这在互联网电商领域更是尤为凸显。 对于走在大数据浪端的互联网企业,关于数据化运营管理有何见解?这里分享洪海龙腾电子商务的...
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空空如也

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