2017年-Talkingdata_【T112017-智能金融分会场】从数据中发现商业机会_18页_1mb

从数据中发现商业机会总结

核心内容

本文档围绕“数据运营”展开，探讨了如何通过数据驱动的方式发现和创造商业价值。主讲人鲍忠铁指出，数据运营不仅是业务的一部分，更是企业获取竞争优势的关键。文档强调了数据资产的重要性，并提出了一系列运营策略和方法，旨在提升客户价值、优化运营效率和降低获客成本。

主要观点

• 数据运营是业务，不是花瓶：数据运营应被视为核心业务活动，而非形式上的存在。
• 运营活动应持续进行：通过不停地、主动地、精准地进行运营，企业才能真正挖掘数据价值。
• 客户价值提升是目标：通过唤醒休眠客户、提升单客价值、增加借贷客户比例等方式，提升客户对产品的贡献。
• 数据资产是解决企业问题的工具：数据被比喻为“阿拉丁神灯”，是解决企业问题的关键资源。
• 数据是企业最宝贵的资产：运营人员应具备数据分析和模型算法的能力，以更好地利用数据资产。

关键信息

运营目标

• 唤醒休眠客户：将休眠客户比例从35%降至20%左右。
• 提升单客价值：信用卡单客价值提升至1000元，证券客户单客价值提升至700元。
• 降低获客成本：参考2-3倍ROI，降低证券行业的获客成本。
• 提升贷款人群比例：将信用卡借贷人群比例提升至40%。
• 提升证券交易金额和频次：通过运营提升10%以上。

运营资源配置

• 一个App团队至少需要六名运营人员。
• 每个运营人员应至少配置一名数据分析师和一名数据挖掘工程师。
• 每天至少实施一次运营活动，分析一次，优化一次。

运营指标体系

• Growth Hack：DAU、MAU、Retention、DAU/MAU。
• 平台能力：获客成本、年轻客户占比。
• 产品能力：ROI、ARPU、转化率。
• 迭代能力：渠道分析、目标客户。

运营活动安排

• 周一至周五：分析上次营销效果、选择目标人群、选择营销方案、选择渠道时间。
• 周六：更新渠道响应人群。
• 时间安排：不同渠道在不同时间段的使用频率和效果。

数据运营的挑战

• 模型算法的局限性：不同算法适用于不同场景，没有最好的算法，只有最合适的算法。
• AI在金融行业的应用：目前主要集中在生物识别、智能客服和智能投顾等成熟领域。

成果案例

• 某股份制银行：月提升100%，转化率从3%提升至11%，100次运营活动带来40亿收益。
• 某券商：月活上升2位，转化率从1%提升至6%，10多次运营活动带来2-3倍提升。
• 某信用卡：下载量翻倍，转化率从1%提升至9%，100多次运营活动带来5倍提升。

运营人员的日常工作和自我修养

• 周一至周五：分析上次营销效果、选择目标人群、选择营销方案、选择渠道时间。
• 周六：更新渠道响应人群。
• 数据分析：是运营人员的核心技能之一，用于评估和优化运营活动。
• 模型算法：在某些情况下是必要的，但应根据问题选择合适的算法。

数据运营的商业秘诀

• 不停地：持续进行运营活动，不中断。
• 主动地：主动发现和解决数据问题。
• 精准地：精准定位目标客户，优化营销方案。

数据运营的意义

• 数据是解决企业问题的阿拉丁神灯：通过数据可以找到问题的根源和解决方案。
• TalkingData愿成为阿拉丁：致力于帮助企业通过数据运营实现商业价值。

时间与数据资产

• 时间是数据资产贬值的唯一敌人：数据需要及时分析和利用，否则会失去价值。

总结：数据运营是企业发现和创造商业机会的重要手段，通过精准分析和持续优化，可以显著提升客户价值和运营效率。在配置资源和选择算法时，应注重实际问题和场景，确保数据资产的最大化利用。