【技术团队】数据深深深几许?解读活动数据价值挖掘的深度

活动数据,企业过去对数据的使用通过人工来完成,一场活动下来,所有数据被简单的整理成一两张表单被保存起来,之后如无问题则永久被弃置,再也无人问津。

人工的技术局限,对数据的认识片面,造成了企业活动数据资产的长期浪费,而初步配置了IT信息化的企业也因为没有专业工具、体系对活动数据进行深度挖掘,而仅仅停留在“列表”和“搜索”模式。

 

数据价值之深,深在哪些方面?

在对多场活动的统计总结中,我们发现数据价值缺乏深度挖掘的主要原因是采用了传统的处理方法,人工参与、手工操作使得数据整理毫无规范和标准可言,所产出的统计结果难免失真,影响了会议活动的顺利进行。

目前对活动数据的处理主要存在以下问题:

1、对数据的运用多停留在excel、word报表层面,属于简单采集问题。

2、活动结束后在总结报告中以数据呈现,人工分析过于简单,多份数据之间的内在逻辑关系难以被发现,属于简单报表问题。

3、当数据涉及到多个部门(如市场部、销售部、财务部)时,跨部门数据出现信息断层,未能体现出跨部门数据价值利用,属于数据断层问题。

 

被简单处理的活动数据造成了企业无形资产的极大浪费,在旧会议的传统时代,数据的浪费不止一日,然而到了“大数据”时代,数据已经变成一种宝贵的资产,甚至没了它,寸步难行。

 

如何实现数据价值挖掘的深度?

深度挖掘数据价值,对企业有着莫大的实际意义。比如,在活动转化率上,活动中各环节前后转化率是考量投入产出比的标准,哪里不够就调整,直到达成最优的效果,这样既可以对市场团队执行效率作科学考评,也可以在科学的KPI指引下去完成目标。

依靠比较严谨的算法逻辑,活动管理系统形成了复杂而庞大的数据深度挖掘体系。按照系统的管理设计主流程,每位参会人员从获取活动信息到报名、到通知、到现场签到、再到后续的追踪反馈,每笔交易资金的来源、时间、入账与分析,每个分会场的受关注度、实际参与情况……大到活动整体效果的分析报告,小到每一个参会人员的行为习惯分析,活动管理系统的数据挖掘机制解决了企业在活动数据价值转化的烦恼。

 

具体来说,系统对数据挖掘的深度可以实现四个基本方面:

1、营销数据挖掘:漏斗模型分析,营销机会过滤,会后持续跟进,客户关系管理;

2、财务数据挖掘:财务风险预估,账户安全对接,ROI模型分析,产出效益评估;

3、场地数据挖掘:签到入场/签退统计,实时人流情况,多场地分析,现场资源优化;

4、人员数据挖掘:全程实时追踪,渠道来源统计,群体习性分析,客户需求挖掘。

在应用上,更深度的数据挖掘帮助企业实现价值最大化。KPI交互对接运用,打破跨部门数据交互的隔阂,企业内部数据无缝对接,极速传输;数据资源多次利用,集成数据资源运维平台,提高整体利用效率;多活动数据支持:企业多场活动间的数据相互支持,可规避数据缺漏、重复等风险;安全加密机制可以防护实时挖掘、清除数据的安全隐患与漏洞,确保活动高效进行等等。

>>>点这里体验活动管理系统数据挖掘功能

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *