易观数聚论丨陈云龙：数据工具如何助力企业解决实际问题

9月20日，由Analysys易观发起的大数据驱动新零售之道线下沙龙活动在北京举行。来自易观的陈云龙、永洪科技的刘兵以及快推的李敬通过具体案例，共同探讨如何通过大数据驱动助力新零售高效增长。其中，易观售前总监陈云龙先生发表了题为《如何通过数据工具解决企业实际问题——线上线下用户分析》的精彩演讲。

 

易观售前总监陈云龙围绕“新零售行业中的数据分析与营销”展开论述，通过多个案例场景的解析，详细论述了大数据精益四步分析法和企业六大问题解决方案，向在场嘉宾们论述了大数据在行业中的作用。

易观售前总监陈云龙

▌新制造与新零售的共性

演讲开始，陈云龙从新制造和新零售的共同特点谈起。新零售是完美演绎了线上和线下结合，而新制造是把服务业和制造业进行完美的融合。紧接着，他通过对比IT时代和DT时代的两个区别详细论述了大数据背景下新零售和新制造的共性。

 

陈云龙认为，IT时代，主要是本着一个标准化、规模化的原则；而在DT时代下的新制造，就是按需制造。按需制造一定要洞察用户的需求，这种需求是把所有的行为和现象总结归纳为数据，通过数据找到共性，通过共性再找到个性。他表示，企业要通过数据进行总体综合评判，如此以来才能给消费者更好的场景体验。

▌大数据精益分析四步走

陈云龙表示，企业应通过线上线下数据整合分析来创造新的收入场景，并提出大数据精益分析四步走法。这四步分别为流程、问题、数据、营销。即在行动前，先对工作流程进行梳理；针对每个业务流程，找到需要解决的问题；然后对其进行数据分析；最后通过数据显示的背景去做营销。

 

随后，陈云龙通过案例进行逐一解析。他指出，在整个数据行业中，以时间为基础，再加上人的数据、物的数据、地理位置的数据这三个重要的数据维度，只有整合了这些维度，数据分析才更为全面、准确。

 

▌零售行业在数据分析中遇到的六大痛点问题

陈云龙介绍到，分析的第一步是在每个业务环节中，将人、货、场关联起来，即要进行数据整合，列出流程和关键问题。这些问题同时也是企业的需求，包括六大方面：进店之前用户从哪里来？进店之后用户的行为？买了什么货？用户到店的原因？如果他不来，不来的原因及流向？类似的更多用户存在于哪里？

 

紧接着，陈云龙通过易观部分合作案例以及医疗电商和零售领域的案例，向大家陈述了线上线下渠道转化的具体做法，也是解决六大问题的基础前提。同时，他还提供了一套方法论，即着重付费用户的特征分析，给出用户价值分层以及漏斗式的营销度。此外，他还提到，数据可以快速帮助企业分析用户属性，如知道用户买了什么产品、花费了多少，复购率多少等，同时，数据分析还能让企业有一定的反思。

 

▌数据方法+行业经验+分析工具  解决企业实际问题

在演讲最后，陈云龙借助S型曲线向大家阐述了自己对企业发展的理解。他认为，对于企业，在S型曲线中，只需掌握两点，最低点和最高点，也就是破局点和转型点，只要能找到这两个点的破局和转型方法，就可以突破S型曲线，帮助企业发展。换句话说，只有工具还不行，还需一套可行的经验和方法论，加上企业提供的服务，再用到产品里，如此才能更好地解决自己的问题。而易观刚好能通过自己的第一方数据分析产品——易观方舟、数据分析服务和数据方法论，帮助大家解决企业问题。

 

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