网站分析工具Webtrekk大数据在数字分析中有用吗？

2017-03-27

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您的 KPI

您的KPI

大数据在数字分析中有用吗？斯宾塞·阿特曼

在数字营销领域，“大数据”是个很能撩人心弦的术语。

而对于公司的CMO、分析主管和数字/网站分析家来说，看到这个词，他们不免都会焦虑：“我的公司从大数据中获得最大利润了吗? ”

现如今，“大数据”已让人无法轻视了。根据ABI 的调查研究，在未来五年，全球在“大数据”上的投入会以每年29.6的复合年增长率增长，到2018年，全球总投入会增加到 1140亿美元。1

此外，根据S c ience Daily的评估，全球 90 的数据都是在过去的两年内产生的，2 而且世界总数据的数量平均每两年就会翻一倍。3

不管公司规模如何，亦

或所处何种行业，从数

据中获利都是公司所面

临的一大挑战。然而，

在其初级阶段，这一挑

战在很大程度上与公司

所能掌握到数据的多少

没有关系。数据的数量是相当可观的。这点毋庸置疑。当然，我们投资在数据上的资金也绝非小数。如果不能从中获利，大数据还有什么价值可言？不管公司规模如何（刚刚起步亦或中等规模，大型企业亦或跨国公司），也不论所处何种行业（金融、电子商务、媒体、快速消费品、旅游等等），从数据中获利都是公司所面临的一大挑战。然而，在初级阶段，这一挑战在很大程度上与公司所能掌握到数据的多

少没有什么关系。假如利用数据盈利的程序和机构没有建立起来，那么无论公司掌握了大量数据还是小量数据，都不会起到什么作用。当然，数据的多少起码要按照目前的标准来判断。

既然如此，下面这个问题还值得一问吗：

就目前来说，大数据对我的企业有什么用处吗？

当然，掌握了大数据您就可以获得您所需要的。但是，假如您不知道自己想要的是什么，那么拥有的数据越多就意味着要浪费掉更多的时间，而且要从大量数据中获得价值也就变得越困难。举例来说，如果您想要在数据中找到“您的KPI”，那么数据越多，您的寻找就会越困难，如下图：

在大数据中寻找KPI 犹如大

海捞针。

资料来源: 斯宾塞·阿特曼 (2015)

如果在小数据中寻找，那么要找到可以帮助企业获利的数据就相对容易很多，如下图：您的 KPI

您的 KPI

在小数据中寻找KPI 就相对容易很多。资料来源: 斯宾塞·阿特曼 (2015)如果您已经知道了对您来说真正的KPI （关键业绩指标）是什么，并且已经从大量数据中获得了价值，那就可喜可贺了！

很多企业没有那么幸运，至少目前来说

是如此。

先走后跑：重点放在您需要的数据上，而非所有可获取的数据上

大数据对我的机构有什么用处吗？总的来说，我们要分三步来解决这个问题：

1. 确定您所需要的是什么数据

如果您不知道自己需

要什么样的数据，那

么无论您拥有多少数

据都无关紧要了。2. 从可获得的“小数据”中获取价值3. 扩大数据规模，获取更多价值要想从数据中获取价值，您必须确定您所需要的数据是什么，这是关键所在。而要判断您所需要的数据，首先要明确自己的商业目标：影响您

成功的商业因素有哪些？帮助提高收益，节省资金的因素是什么？了解了上述问题的答案，您就可以判断出自己需要什么数据了。

商业目标

优化商业

问题

分析

报告

需求

报告

数据需求

数字分析商业价值流程图

资料来源: 斯宾塞·阿特曼 (2015)

如果您不知道自己需要什么样的数据，那么无论您拥有多少数据都无关紧要了。

对很多企业来说，在

为大数据投入大量资

金和资源之前，它们

首先应该把重点放在

小数据上，学会从小

数据中获益。一旦数字分析团队清楚了企业需要以及在寻找什么，那他们就可以对小数据进行深入分析，并帮助企业从中获益了。但是在接触大数据之前，企业必须首先学会从小数据中获取价值。

今天，您的企业准备好接触大数据了吗？

如今，很多企业在为大数据投入大量资金和资源之前，它们首先应该把重点放在小数据上，学会从小数据中获益。

看看下面这个图表，虚心地问一下自己，就从数据中获益来说，您的企业目前处于什么位置：

数据带来的商业价值

公

司

价

值时间/投入

要想从数据中获得成

功，企业必须具备一支

100致力于数据分析的

团队，这是关键。团队

中不能有一个人身兼数

职，既要负责数据搜

索，又要负责数据分

析，还要负责社交媒

体。资料来源: 斯宾塞·阿特曼 (2015)很多企业目前只处在报告阶段，有一些已经进入到了分析阶段，只有极少数企业进入到了具有洞察力的阶段。对于那些刚刚拿出网站性能报告的企业来说，大数据对它们的分析是毫无帮助的。帮助企业从大数据中获利的因素有很多因素可以帮助企业判断它们是否可以从小数据转向大数据，比如：•具备专门的分析资源或团队

•具备明确有效的性能度量机制•价值链中的所有团队精诚合作•上层管理人员直接接触数据

具备专门的分析资源或团队

数据分析的负责人与

公司上层管理的距离

越小，公司在数据分

析上取得成功的可能

性也就越大。要想从数据中获得成功，企业必须具备一支100致力于数据分析的团队，这是关键。团队中即使只有一个人既要负责数据搜索，又要负责数据分析，还要负责社交媒体，那么企业在大数据上的投资就不会获得任何收获。数据分析是一项繁重的工作，负责数据分析的人必须要全心投入。

具备明确有效的性能度量机制

在建立了高效的数据分析团队之后，一旦您的企业具备了有效的性能度量机制，并能够从现有数据中帮助企业获益，那么企业就可以在此基础上开始分析大数据了。有些性能度量标准是虚假的，比如访问量、网站访客、网页曝光率、参与度、忠诚度、网站跳出率或者转化率。比较有效的性能标准有：收入、成本以及直接促进收入和降低成本的标准和因素。价值链中的所有团队精诚合作

这一因素和数据储存有关，但常常会被人们所低估。企业中很多团队都需要用到数据，不管是大数据还是小数据。 IT 团队需要获取并储存数据，数据分析团队需要分析数据并以此为企业提出相关见解和建议，内容团队需要根据接收到的建议改善网站或应用程序，营销团队则需要在数据分析的基础上提出营销计划，优化投入。此外还有搜索团队、CRM 团队等等。所有这些团队都正在（至少应该）为相同的企业目标所奋斗。

这些团队之间的合作越紧密，企业从数据中的获益就可能性就越大。这些团队最好能够都在同一办公室里办公，至少也要在同一个楼层里。虽然对某些企业来说，这有些不符合实际，但这么做确实会增加从数据中获益的几率。至少，已经有企业开始朝着这个方向在努力了。

上层管理人员直接接触数据

数据分析的负责人与公司上层管理的距离越小，公司在数据上取得成功的可能性也就越大。可行的办法有：让公司的首席官员（可以是首席营销官、首席数字官或者首席数据官）直接负责数据分析工作，或者任命一位分析主管，也可以指定一位能够同高层管理人员直接沟通的高级网页分析师。数据分析中最高职位的人（不管是正式职位还是非正式职位）所负责的工作越基础，数据在企业中的作用和地位也就越明显。

公司纵有千样，基础不离其宗

不管客户规模如何（大企业亦或是小公司），也不论其处在何种行业（电子商务、旅游、金融、媒体或其他），上述四种因素都是企业成功的基础。今天，企业不可避免地都要和大量数据（大数据）打交道，而挖掘数据本身也十分困难。虽然每个公司的组织机构不一样，但是具备了这些组织基础就相当于为公司的成功打下了一个良好的基础。

如果不具备这些基础，那么要想从数据中获益就难上加难了。

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49 (0)30 755 4150 A BI Research, “大数据投资2018将达到1140亿美元，借助机器学习推动数据分析”,https://www.abiresearch.com/press/big-data-spending-to-reach-114-billion-in-2018-loo2 S INTEF, “大数据：更好或更糟：全球90的数据在过去两年内产生”,“ ScienceDaily, 2013年5月”，

www.sciencedaily.com/releases/2013/05/130522085217.htm

3 I DC Digital Universe Study, “从混乱中谋取价值”, “全球数据每两年翻一倍——大数据下的机遇， IT新角色 ”， 2011年6月

, http://www.emc.com/about/news/press/2011/20110628-01.htm

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