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2019
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SCRM:建立数据中台和数据可视化平台

传统的CRM系统已经存在了15-20年。从那时起,他们已经从简单的联系人管理解决方案发展到复杂的商业数据库,扩展到市场营销、客户支持、财务等等。 在开发过程中,这些CRM解决方案也迁移到了云端,这有助于它们与Web服务(如微博和知乎等)以及互补的B2B应用程序的连接。它们已经成为公司内部和外部流程的核心企业平台。 奇怪的是,这些系统的用户界面在20世纪90年代甚至如今很多企业仍处于停滞状态:表、饼图、报表生成器和中央数据库上的简单视图都是司空见惯,它们的唯一价值就是所包含的
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2019
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五种技术提升企业数据分析能力

在企业中实现商业智能软件不仅仅是简单地上一套系统、收集数据, 而是将这些数据转换为可操作的业务方案。企业可以从各种来源收集的数据看到业务表象下,哪些流程在起作用, 并帮助团队为未来的业务发展趋势做好准备。然而, 如果没有适当的分析和理解你收集的数据, 你所拥有的只是没有上下文的数字和数字。更重要的是, 没有一种正确的方法来分析数据。根据您的需求和收集的数据类型, 正确的数据分析方法和模型也无济于事。这也使得有必要了解每种类型的数据, 以及哪种方法进行分析可以提供最佳结果。这样,数据分析软件中还包
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2019
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轮胎物流定价数据分析——轮胎的方数核算

之前在做物流分析项目时候,有遇到过一个很棘手的问题,发现在物流公司中,对于这个问题的解决方法也多比较粗暴。这就是轮胎方数的核算和起物流报价,由于轮胎多是轻货,市场报价多是以方报价,而对于轮胎厂家则是按照“条”进行计费,而轮胎的实际运输过程中叠放方式如图:  当然,这并不绝对,因为轮胎型号有大有小。对于一些大胎相对较重,甚至可以算作重货,那类轮胎可以直接叠放。 而关于轮胎体积的核算,由于轮胎是圆柱的形式,我们可以先将其想象为一个长方体,让我们一起看一看轮胎的各项参数:
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2019
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客户画像、精准营销与数字化运营——大数据分析方法及注意事项

古语云,酒香不怕巷子深。但是,工业革命后生产力的爆发式增长,让商品空前琳琅满目。所以,有时候即便产品非常出色,也往往会因为营销不够科学,而陷入“酒香也怕巷子深”的困境。于是,我们从原来的经营产品,转向了经营顾客,然后通过洞察客户的需求,再进行经营自己的商品。而目前互联网的发展,是对传统产业的革命。互联网公司从诞生的第一天起就是数字化的。所以,传统行业想做到江湖老大,只能做一件事——数字化转型。而人人都在谈数字化转型,人人都在谈精准营销、数据化运营,可是真正做到精准营销的公司并不多。目前有这样一个
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2018
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AARRR模型的从线上到线下之旅

互联网AARRR分别代表了五个单词,分别是产品生命周期中的五个阶段:·         获取(Acquisition):获取用户,用户下载产品·         激活(Activation):用户第一次使用产品·         留存(Retention):用
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2018
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数据分析的“术”——企业数据分析工具

提到数据分析用到的工具,其实做数据开发的朋友们用的最多,且技术更加娴熟。对于业务数据分析人员来说,多数时间接触的,便是Excel和SQL,通常是在数据库中以SQL进行取数,然后进行Excel做报表,最后呈现形式可能是Excel或者是PPT。而在数据分析过程中,还有一些BI工具非常好用,如微软的Power BI,还有Tableau等BI工具,这种BI工具是数据分析可视化的利器,可以非常快的上手,以简单拖拽的形式进行取数。个人认为,数据可视化工具最最重要的作用,是更加直观的去观察数据,而不是去炫科技
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2018
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物流里程批量查询地图路程查询行驶里程查询

给大家分享一个自己写的VBA里程批量查询的小程序,具体的代码功能是根据百度地图URL中的GET方式进行查询,根据百度地图得到最终里程。

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2017
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数据分析的“道”——企业数据分析方法

所谓企业数据分析的道,即为企业数据分析的方法。对于企业而言,数据分析需要与业务紧密结合,一切脱离业务的数据分析,都是耍流氓。而要数据紧贴业务,则数据分析人员需要对整个业务流程了解,明白所有数据的出处、流向。此概念类似于在做企业信息资源规划(IRP)的过程中的数据流图。虽然这个概念已经有一段时间,但是目前国内的中小企业而言,仍旧难以落地实施,其标准化过程仍旧艰难重重。提到数据分析的方法,很多人还会提到数据分析的基本流程。此处将整个流程分成了两个部分,一方面是对业务流程的梳理、一方面是对数据模型的建
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2017
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数据分析的“势”——企业数据分析方向

所谓数据分析的势、道、术,就是指数据分析的方向、方法和工具,也是提出问题、分析问题、解决问题的思维逻辑。本文从一个物流公司的角度来看数据分析。本文主要剖析数据分析的"势"数据分析的方向,此处不是指数据分析行业的发展方向,而说的是数据分析的分析方向,抑或说一个物流公司的角度如何做数据分分析。对于一个物流公司,数据分析应当从三个方面进行。首先,市场端的数据分析。这类的数据分析主要是针对零售业、电商等2C类企业。市场端的数据分析主要是两个方面,一个是外部的:客户数据;一个是内部的:
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