本文主要是介绍技术与业务的完美融合：大数据BI如何真正提升业务价值，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
数据分析有一点经典案例
沃尔玛的啤酒和尿布案例
开始做BI的时候，大家肯定都看过书，那么一定也看过一个经典的案例，就是沃尔玛的啤酒和尿布的案例。这个案例确实很经典，但其实是一个失败的案例。为什么这么说呢？很明显，我们跑到沃尔玛去看，却没有发现一个沃尔玛真的把啤酒和尿布放到一起的。为什么当时被奉为经典的案例，却没有超市去使用？
这个案例是技术人员想出来的，认为发现了一个重大发现，但交到业务人员手里却显得很可笑。做零售营销的会知道，商品的连带销售是非常多的。当我们走近超市大门，原本并没有打算买什么东西，但等我们走出超市时，手里却带了一堆东西。因为人的随机消费行为是很多的。如果分析出来买尿布的人一定会去买啤酒，那是不是应该把这两件商品放得越远越好？这样他买了尿布之后再去买啤酒的路上，还会增加其他的消费。
技术与业务的融合
从技术角度考虑用户分析、行为分析，结果往往没什么用。原本老板和业务对你的期望很高，但你拿出东西来却被觉得没用。很多人可能遇到过这种情况，拿着觉得很了不起的东西送给业务或老板却被否决。
例如，一个技术团队开发了一套复杂的用户推荐系统，基于用户的浏览历史、购买记录等数据进行推荐。然而，当他们将这个系统展示给业务团队时，业务团队发现推荐结果与实际销售数据并不匹配，推荐效果不佳。这是因为技术团队在开发过程中没有充分考虑业务需求和实际操作中的复杂性。
因此，现在需要做一个分析时，我会先去看业务人员是怎么做的。了解到他们的做法之后，再去看如何能够帮助他们。这就是BI（Business Intelligence，商业智能）的重点：支持。如果期望BI直接提高收入、提高转化率，这是不现实的期望，结果会让人失望。
客户分析的手段
在做客户分析之前，首先要收集业务目前的手段。通常分为三类：
- 返券/积分
- 精准营销：对不同客户采取不同的行为，推送不同的优惠券以提高转化率。
- 客户关怀：包括售后关怀、节日关怀、特殊关怀等。
返券的角度
返券的主要目的是复购。比如用户买了30片装的隐形眼镜，那么在15天后应该用完。如果15天后没有复购，就可以发短信询问使用情况，为什么没有复购。这是很有针对性的数据。
例子：一家在线宠物用品商店，用户购买了一袋猫粮，商店会在预计用完的时间前几天发送提醒邮件，并提供小额优惠券以促进复购。如果用户没有在预期时间内再次购买，系统会自动发出进一步的关怀邮件，询问是否有任何问题需要解决。
精准营销
精准营销的基础是用户画像，最常见的画像包括用户的基本信息（性别、年龄、职业、地区）、忠诚度、价格敏感度、质量敏感度和购买力等。通过这些画像，运营人员可以对不同人群采用不同的营销方式。
例子：一家电商平台，根据用户的购买历史和浏览习惯，识别出对价格敏感的用户。这些用户会收到更频繁的折扣信息和限时优惠，吸引他们下单。而对于忠诚度高的用户，平台会推出专属会员优惠和优先购买权，以提高用户粘性。
客户关怀
客户关怀常用用户行为分析。比如在酒店行业，当一个老客户走进餐厅时，服务员会引导他到第一排靠窗的位置，因为数据库中记录了他几次都选择那个位置。这是有针对性的行为分析，对业务营销行为具有指导意义。
例子：一家高端连锁酒店，根据客户的入住历史和偏好数据，当老客户预订房间时，系统会自动安排他们喜欢的房型，并在房间内准备客户喜爱的饮品和零食。这样的客户关怀不仅提升了客户的满意度，也增加了客户的忠诚度。
数据分析方法
我的观点是，抓住用户营销行为的重点，了解业务真正的分析需求，这样做出来的BI才是有用的、有需求的，能起到真正作用的。
最后分享两个常用的分析方法：
- 杜邦分析法：用于理清分析思路，指导BI工作。
- 零售业的三要素分析法（人、物、场）：对应客户、商品和商家，从这几个角度展开分析，形成思维导图。
杜邦分析法例子：一家零售企业通过杜邦分析法，将利润率、资产周转率和财务杠杆分解开来，发现利润率低的原因在于运营成本过高。通过这一分析，企业采取措施优化供应链管理，降低运营成本，从而提升整体利润率。
零售业三要素分析法例子：一家连锁超市在进行店铺布局时，采用人、物、场的分析方法。通过分析客户的购物路径、商品的销售数据和店铺的空间布局，优化了商品陈列位置，使得热销商品更容易被顾客找到，提升了整体销售额。
总的来说，只有从业务需求出发，技术才能真正为业务服务，实现技术与业务的有效融合。
这篇关于技术与业务的完美融合：大数据BI如何真正提升业务价值的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
