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客流数据分析,打造数据运营大循环

发布时间:2018-11-09     点击:71
 


数据就像水,水利万物,也能毁万物。怎样才能用好客流大数据,让数据化运营落地?



客流统计


第一:找到有效的数据

许多企业为了实现经营目标,越来越重视数据分析及营运相关职位的人员配置,志在通过数据运营来开疆拓土。但是并非请来高素质的运营就高枕无忧了,很多人只能称之为数据师,因为他们还未达到分析师的水平,空有满腹理论,却无商业意识,不懂得究竟要运用哪些数据去分析,自己都坠入云里雾里。

CEO需要一目了然地知道这些数据到底反映了啥玩意儿,市场有何动向?而不是花多余的精力自己来查阅资料解读数据。对商业数据要有如同八爪鱼般敏感的触角。例如得知近两年老年人客流数量占比不断上升的时候,就可以预测到跟老年人相关的产品销量会随之上升。营运需要深入与业务部门接触,甚至到业务部门轮岗,零距离了解业务部门,开发商业触觉。CEO需要看的是有效的基础数据,有了数据才能分析,才能准确把握市场的方向。



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第二:沟通数据

 很多行业都希望通过大数据进行改变,但是很少能在数据分析环节做到完善。现实是公司积极地收集数据,后来发现数据非常混乱和分散,不知何用,数据之间无法关联,分析不出其中隐含的内容,渐渐的这些数据就死在了报表中。

在数据收集之时就需要保证数据的精准度,并且统一标准和详细分类,这就需要营运们将数据分析系统和各业务部门进行互联,避免各自为政地整理数据。

沟通数据是部门之间的沟通,部门和数据之间的沟通,也是数据和数据之间的沟通。在商业场景中,多数时候需要雅量客流统计数据如客流量、成交率、连网率、客单价、坪效、体验率等不同维度之间的数据进行互相联系并分析,才能得出结论。例如客流量翻倍增长,成交率下降,排查出员工劳动强度大,接待能力不足。

在这招中,统一不同部门统计数据的标准,保证不同部门之间数据能够顺利交换,不同维度数据之间融会贯通是重中之重。



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第三:数据运营和分析

 寻找参照物。数据需要进行横向和纵向对比参照,参照物不同,得出结果不同。例如企业在进行促销活动的时候,往往需要和同比上期的促销幅度、客流量、成交率、顾客对活动的评价等方面进行比较。而不是跟平时销售日进行比对,如果选错对象,数据分析就毫无意义。

 数据收集之后,当然是用来分析和用来看的。在这个看颜值的时代,不恰当的展现形式,会使得对数据的分析产生理解障碍和误解,例如最原始的EXECL表,能把近视眼看成老花眼。好的数据展现形式有利于决策者读懂数据意义,做出合理决策。

雅量系统化的 客流数据统计分析的目的就是为了发现并解决问题,有效的获取、使用、分享、协同、连接、简化数据,让每个人都能够对数据作出分析和合理的判断,这是最理想的状态,当员工都积极投入这样的数据分析工作之中,数据运营就进入了一个良性循环,就能为企业创造更大的价值。





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