近些年來，運營大數據在企業發展中越來越受關注，大數據方面也越來越規范合法化，越來越受各大企業的歡迎，那么大數據在企業中能發揮多大的作用，下面三網大數據來詳情講述：

作用一：幫助企業經營者快速掌握企業的基本面

1. 大數據分析可以將企業經營行為轉化為可評估的量化指標
中國是個人情化的社會，無論是在生活還是工作中，大多數人都會以主觀的感受來評估一個人；所以在古代皇帝重用某個官員，往往會以“順眼”來判斷官員的能力，這就誕生了一批批的通過‘阿諛諂佞’的人，往往只要獲得關鍵人物的歡心即可。

在當前的時代，尤其是在職場中，數據分析人員正在逐漸改變這一種風氣；通過數據分析人員的統計、轉化，可以將企業的人、貨、場轉化率具體的經營指標和數字，如：銷售額、獲客數、轉化率、復購率、產品庫存數、周轉率等等，企業經營者可以通過不同部門的指標達成情況，來掌握整個公司和各個部門的經營情況。

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2. 大數據分析能夠及時發現問題，并追根溯源
在企業經營中，可以通過各種數據分析方法和思維，來發現企業經營中的問題；可以結合數據的分析方法來講，這里以“杜邦分析法-簡單版”的分析方法來說，為什么說是“簡單版”呢？因為“杜邦分析法”嚴格上講是一套很復雜的評價公司盈利能力和股東權益回報水平方法，具體的內容可以自行百度。

3. 大數據分析可以優化企業產品健康度和整體員工的素質能力
通過數字指標量化的評估方式，進行評估產品或者員工的當前水平，并且可以根據二維四象限發對產品或者銷售進行劃分類別，優勝劣汰。

比如：對于銷售人員，可以以“客戶滿意度”和員工“銷售額”兩個指標對銷售人員通過二維四象限進行銷售人員的分類；

A類員工：典型的公司優秀員工，客戶滿意度高、給公司帶來的銷售額也高；

B類員工：典型的偏科員工，雖然短時間內可以給公司帶來較多的銷售收入，但不利于公司長期和客戶合作發展，需要培養如何提升客戶滿意度；

C類員工：屬于銷售技能缺失員工，更多的會表現在不會合理分配時間，可能是因為把大量的時間花在一個客戶身上，雖然單個的客戶對其很滿意，但銷售收入較少，屬于投入產出較低，需要重點扶持。

D類員工：屬于即將淘汰型員工，這類員工在企業和公司中如何不及時淘汰掉，一家企業就離倒閉不遠了。

可以同樣通過此邏輯，對企業中的產品進行劃分，對產品也進行優勝劣汰評估，將可以提升整個公司的產品影響力。 

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作用二：幫助企業經營者的進行業務決策
1. 可以通過數據分析和挖掘，為業務發展提供策略和方向
在企業經營中，為了能給業務提供策略和方向，數據分析人員研究出來了很多的業務增長理論和方法，包含有渠道分析、AARRR模型、漏斗模型、相關性分析等等理論幫助業務進行決策；

渠道分析：正常來講，一個公司的業務會來源于多個渠道，比如天貓、京東、拼多多、線下門店等等，可以通過對不同渠道的數據進行對比分析，來尋找發展的機會點；

AARRR模型：包含了從用戶獲取、用戶活躍、用戶留存、用戶收入、用戶傳播等5個用戶生命周期，可以針對不同生命周期進行分析、來調整業務發展策略；

漏斗模型：漏斗模型可以看做一種線性的思考方式，可以對任意事件或者用戶行為的轉化進行問題定位，當然漏斗模型也可以和AARRR模型結合使用，可以從AARRR模型每個生命周期的轉化進行分析。

相關性分析：是業務中經常使用的分析方法之一，主要是通過對不同特征和數據間的關系進行分析，發現業務運營中的關鍵影響因素及驅動因素，并且可以對業務的發展進行預測。比如說，廣告曝光量和營銷花費的相關關系；銷售人數和用戶增長的關系等等；

2. 通過數據分析和監測，能夠支持企業進行精細化運營
大多數行業，最初的階段大家一般會進行跑馬圈地，講究的是快速擴張；但當行業進入到發展和成熟的時期，這個時候還要謀求增長，就要開始進行對已有用戶的精細化運營，以求挖掘出每個用戶最大的商業價值。

在支持業務進行精細化運營的過程，運營大數據可以幫助企業逐步搭建用戶畫像、利用用戶分群運營等工具，來幫助企業進行精細化的運營。

如今，企業在經營過程中普遍存在的痛點就是營銷費用高、缺少有效營銷手段等問題，通過運營商大數據直接獲客，不僅能夠節省企業的人力招聘和銷售人員兩大成本，同時還解決了電話線路受限，接通率低的問題。

大數據可通過多種方式/渠道：

指定關鍵詞訪客；符合指定APP及其他上網行為的訪客；指定網址的訪客；自定義年齡、地域、性別、漫游地（海外、外省）、興趣愛好、高凈值等特征的人群；撥打競爭對手400咨詢電話的用戶及滿足您客戶群體特征的訪客都可抓取

· 用戶畫像：就是根據用戶的社會屬性、消費行為等信息而抽象出來的一個標簽化的用戶模型；通過模型以便讓經營者知道企業的主要客戶群是那些人；

· 用戶分群運營工具：是主要的用戶運營工具，幫助運營人員對用戶根據不同的用戶標簽篩選出不同的客戶群，并進行針對性的營銷和提升客戶的動作。

企業要進行精細化運營，無論是針對用戶，還是產品的提升，都需要通過數據整理和分析挖掘，來幫助企業更好的運營。

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作用三：幫助企業經營者平衡企業的投入和收益
利用大數據技術來幫助企業實現企業收益>企業投入
企業經營者經營企業的最最最重要目的，其實就是賺錢，其次才會去做或者宣揚公益價值。而要實現企業賺錢，那就必須要實現企業收益是大于投入的；而大數據時代的發展過程中逐漸衍生出來的精準營銷、銷售預測、千人千面-個性化商品推薦（推薦算法）、商品智能補貨或定價等等的應用，數據分析人員可以利用各類的大數據工具，來幫助企業實現企業收益>企業投入。

精準營銷：通過針對潛在或者特定的用戶進行營銷，實現收益的增長，數據分析人員可以通過營銷后的分析，來進一步優化營銷的精準度，來實現收益/投入的百分比大幅度提升。

銷售預測：大數據可以通過大數據技術以歷史的銷售數據為養料，并搭建預測模型，便可以對未來的銷售趨勢進行銷售預測；對于企業經營者 可以根據預測結果，安排生產，避免產品積壓，可以有效的管理產品庫存；從這方面來講，可以降低產品投入的浪費，實現更多的收益大于投入。

推薦算法：大數據可以通過用戶的歷史數據，來推測出來用戶可能喜歡的東西，可以是文章內容、歌曲視頻、淘寶商品；目前市面上應用最好的有今日頭條、抖音、網易云音樂、淘寶等等；并和技術人員依賴來搭建推薦系統來提升用戶的滿意度，增加用戶的使用粘性，本質上也是提升企業收益的方式，實現收益大于投入的目的。

總結：
在企業發展中，相信大數據和工具的力量，提前有所布局，才能使我們更好應對生意上遇到的突發事件。

其實互聯網行業的大數據，無論是數量還是精確度或者真實性都不如運營商大數據，通信行業基礎運營商的大數據，有著得天獨厚的優勢，他們能掌握更多真實的用戶信息，為企業的精準營銷提供了厲害的武器。