- 案件数据分析的重要性？
- 资讯类型：数据政策 / 发布时间：2023-11-08 11:42:55 / 浏览：0 次 /
一、案件数据分析的重要性？
(一)数据分析工作是完整地、正确地反映客观情况。为了完整地、正确地反映客观情况的全貌，就必须在实事求是的原则的指导下，经过对大量的、丰富的统计资料和数据进行加工制作和分析研究，才能做出科学的判断，并编写成数据分析报告。这比一般的报表数据更集中、更系统、更全面地反映客观实际，也便于人们的阅读、理解和利用。
(二)数据分析工作是发挥监督的重要手段。数据分析部门掌握有大量丰富的统计数据及资料，比较全面、准确地掌握和了解社会及该公司经济运行的状态和发展变化情况，对数据的口径范围和来龙去脉熟悉，因而能较好地承担监督检查和企业运营相关部门的方针政策的贯彻执行情况、发展规划和生产经营计划的完成情况、以及生产经营责任制和各项重要经济指标的完成情况等任务。
(三)数据分析工作是实现管理科学化和统计参与决策的有效手段。数据分析部门利用数据资料丰富的优势，开展分析研究，透过事物的表面现象深入到事物的内在本质，由感性认识阶段上升到理性认识阶段，实现认识运动的质的飞跃，从而提示事物的现状及其内在联系和发展规律，不仅有利于领导和有关部门客观全面地认识该公司经济活动的历史、现状及其发展趋势，促进管理水平的提高，而且有利于制定正确的决策和计划，以充分发挥数据分析促进管理、参与决策的重要作用。
(四)数据分析工作有利于数据资料的深度开发利用。数据分析部门通过贯彻执行定期统计报表制度或通过普查、抽查、调查等多种形式的统计调查，付出了大量艰辛的劳动，收集到全面系统的、丰富多样的数据，只有对这些数据资料进一步加工整理，进行认真的分析研究，进行多层次的开发利用，使之成为内容丰富、形式多样的重要信息。
(五)数据分析工作有利于提高数据分析人员的素质。通过分析，既要发现问题、提出问题、揭露矛盾，又要分析研究产生问题的原因，提出解决问题的办法。这是一项要求比较高、比较艰巨复杂的工作。它要求数据分析人员不仅需要有数据分析基础知识，还要有一定的经济理论和政策水平;不仅需要了解数据分析的方法，还要了解数据分析的来龙去脉，了解有关的经济技术状况;不仅要有一定的文化水平和分析归纳能力，还要具有一定的写作能力和技巧。因此，数据分析工作的开展，必然促进数据分析人员努力学习、提高素质，逐步成为既懂经济、会编制统计报表又能进行分析写分析报告的综合人才。这不仅能更好地发挥数据分析工作的作用，而且有利于提高数据
二、做好客户管理需要对客户哪些数据分析？
如何做好客户管理工作需要满足一下几点要求：
1. 整理好客户信息并做好客户的售后服务和投诉问题的处理，根据不同客户的交易状态和重要性划分不同的客户，根据不同客户信息制定不同的处理方案。
2. 制定以客户为出发点的客户管理制度，明确客户部门的工作范围和定位，制定战略与目标，促进销售工作的进行和客户关系的优化等工作。
3. 建立反应客户基础信息和属性的档案和销售数据。要详细记录客户购买时的消费心理和需求，写明客户的偏好和基本背景情况。以便销售部门进行呵护的回访和跟进。
客户分级是便于开展客户关系管理工作的一种手段，不应该对客户进行差别对待，而是根据客户分级信息建立合理的客户管理流程和制度，为了更好的处理与客户之间的关系，不应该根据表面上的信息来断定客户的价值，应该积极发现客户的潜在价值。但是企业也不应该将资源和经理浪费在差的客户关系上，所以这就需要做好客户信息的全面分析，剔除差的客户信息，保留好的客户信息，从而发展自己的客户群体培养长期客户。
如何做好客户管理需要我们时刻掌握客户及市场的需求，并且做好日常的推送工作和营销活动，引导客户与企业的沟通，从而发展长期关系，而在建立客户关系之后则需要经常的维持和管理避免客户资源的流失。
三、客户的重要性？
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分销商应树立
老客户是你最好的客户，第一次购买产品的人也许能成为你终生的客户。分销商若能吸引住客户，让老客户经常光顾你，你成功的机会就更大。因为，维持关系比建立关系更容易，进行一次个人推销访问的费用，远远高于一般性客户服务的相对低廉的费用。确保老客户，是降低销售成本的最好方法。
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避免失去客户
你每失去一个客户，就可能失去一些利润。如果你不能继续不断地关心你的客户，那么，你的竞争对手可能这样做，最终你将发现你的客户渐渐离你而去。关好自己的大门，别让竞争对手挤进来的唯一方法就是经常不断地关心客户，使之成为你的老客户。
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保持与老客户的经常联系。
分销商必须定期拜访客户，并清楚地认识到：得到重复购买的最好办法是与客户保持接触。与客户保持联系要有计划性，以下几条建议可供参考：
1.对于客户应定期发短信表示感谢，向客户征询食用的反应，并感谢他的支持等。
2.在客户的生日，寄上一张生日贺卡，这是有效的一年一次的接触方法。
3.建立一份客户和他们购买的产品的清单，当产品用途及价格出现任何变化时，要及时通知客户。
4.做好路线计划，以便你能够在访问老客户的途中，去访问那些不经常购买的客户。
5.如果客户不是经常购买，分销商可进行季节性访问。
四、商务数据分析的必要性和重要性？
对于电子商务行业来说，数据分析在企业内部非常重要，营销管理、客户管理等环节都需要应用到数据分析的结果，利用数据分来来发现企业内部的不足，营销手段的不足、客户体验的不足等等，利用数据挖掘来了解客户的内在需求。那么要达到这些效果，在电子商务行业大数据分析主要是采用以下算法以及模型：
电子商务大数据
第一、RFM模型
通过了解在网站有过购买行为的客户，通过分析客户的购买行为来描述客户的价值，就是时间、频率、金额等几个方面继续进行客户区分，通过这个模型进行的数据分析，网站可以区别自己各个级别的会员、铁牌会员、铜牌会员还是金牌会员就是这样区分出来的。同时对于一些长时间都没有购买行为的客户，可以对他们进行一些针对性的营销活动，激活这些休眠客户。使用RFM模型只要根据三个不同的变量进行分组就可以实现会员区分。
第二、Apriori算法
这个应该是属于数据挖掘工具的一种，属于关联性分析的一种，就可以看出哪两种商品是有关联性的，例如衣服和裤子等搭配穿法，通过Apriori算法，就可以得出两个商品之间的关联系，这可以确定商品的陈列等因素，也可以对客户的购买经历进行组套销售。
第三、Spss分析
主要是针对营销活动中的精细化分析，让针对客户的营销活动更加有针对性，也可以对数据库当中的客户购买过的商品进行分析，例如哪些客户同时购买过这些商品，特别是针对现在电子商务的细分越来越精细，在精细化营销上做好分析，对于企业的营销效果有很大的好处。
第四、网站分析
访问量、页面停留等等数据，都是重要的流量指标，进行网站数据分析的时候，流量以及转化率也是衡量工作情况的方式之一，对通过这个指标来了解其他数据的变化也至关重要。
在电子商务行业竞争越来越大的今天，也是一个花钱的时代，花出去的钱能不能得到收益，是企业最关注的，投资回报率是大家都要考虑的，因此数据分析在电子商务行业的位置也越来越重要。
五、客户分析的意义？
1、有利于获取新客户
获得新客户是任何业务的重要组成部分，没有客户就没有业务，对客户进行分析，有助于企业快速获得精准的新客户。
2、有利于提高满意度和留存率
客户留存率非常重要，通过研究和了解客户行为，我们可以进行预测性分析，开发出合适的技术增强与客户的互动，进而提高用户的留存率。
3、有利于降低成本
更好的客户分析有助于降低购置成本和运营成本，从客户身上我们了解到客户偏爱的产品是有哪些，这有利于我们对生成和销售资源进行适当的调配。
六、客户分析的内容？
具体来说，客户关系管理（CRM）中的客户分析可以包含以下六个方面的内容
商业行为分析
商业行为分析通过对客户的资金分布情况、流量情况、历史记录等方面的数据来分析客户的综合利用状况。主要包括：
1）产品分布情况：分析客户在不同地区、不同时段所购买的不同类型的产品数量，可以获取当前营销系统的状态，各个地区的市场状况，以及客户的运转情况。
2）消费者保持力分析：通过分析详细的交易数据，细分那些企业希望保持的客户，并将这些客户名单发布到各个分支机构以确保这些客户能够享受到最好的服务和优惠。细分标准可以是单位时间交易次数、交易金额、结账周期等指标。
3）消费者损失率分析：通过分析详细的交易数据来判断客户是否准备结束商业关系，或正在转向另外一个竞争者。其目的在于对那些已经被识别结束了交易的客户进行评价，寻找他们结束交易过程的原因。
4）升级/交叉销售分析：对那些即将结束交易周期或有良好贷款信用的客户，或者有其他需求的客户进行分类，便于企业识别不同的目标对象。
客户特征分析
1）客户行为习惯分析：根据客户购买记录识别客户的价值，主要用于根据价值来对客户进行分类。
2）客户产品意见分析：根据不同的客户对各种产品所提出的各种意见，以及当各种新产品或服务推出时的不同态度来确定客户对新事物的接受程度。
客户忠诚分析
客户忠诚是基于对企业的信任度、来往频率、服务效果、满意程度以及继续接受同一企业服务可能性的综合评估值，可根据具体的指标进行量化。保持老客户要比寻求新客户更加经济，保持与客户之间的不断沟通、长期联系、维持和增强消费者的感情纽带，是企业间新的竞争手段。而且巩固这种客户忠诚度的竞争具有隐蔽性，竞争者看不到任何策略变化。
客户注意力分析
1）客户意见分析：根据客户所提出的意见类型、意见产品、日期、发生和解决问题的时间、销售代表和区域等指标来识别与分析一定时期内的客户意见，并指出哪些问题能够成功解决，而哪些问题不能，分析其原因。
2）客户咨询分析：根据客户咨询产品、服务和受理咨询的部门以及发生和解决咨询的时间来分析一定时期内的客户咨询活动，并跟踪这些建议的执行情况。
3）客户接触评价：根据企业部门、产品、时间区段来评价一定时期内各个部门主动接触客户的数量，并了解客户是否在每个星期都受到多个组织单位的多种信息。
4）客户满意度分析与评价：根据产品、区域来识别一定时期内感到满意的20%的客户和感到不满意的20%的客户，并描述这些客户的特征。
客户营销分析
为了对潜在的趋势和销售数据模型有比较清楚的理解，需要对整个营销过程有一个全面的观察。
客户收益率分析
对每一个客户的成本和收益进行分析，可以判断出哪些客户是为企业带来利润的。
在CRM中，企业的生产、营销、服务及市场都是围绕客户而进行的。客户分析将成为成功实施CRM的关键，帮助企业最大程度地提高客户满意度，同时也降低了企业的运作成本，提高了企业的运作效率。接下来，本章将从与CRM战略实施密切相关的客户识别、客户互动和客户知识三个大的方面对客户相关信息进行深入分析和探讨，最后，从客户关系管理能力的角度评价企业实施CRM的效果。
七、客户特征分析？
1）客户行为习惯分析：根据客户购买记录识别客户的价值，主要用于根据价值来对客户进行分类。
2）客户产品意见分析：根据不同的客户对各种产品所提出的各种意见，以及当各种新产品或服务推出时的不同态度来确定客户对新事物的接受程度。
客户忠诚分析
客户忠诚是基于对企业的信任度、来往频率、服务效果、满意程度以及继续接受同一企业服务可能性的综合评估值，可根据具体的指标进行量化。保持老客户要比寻求新客户更加经济，保持与客户之间的不断沟通、长期联系、维持和增强消费者的感情纽带，是企业间新的竞争手段。而且巩固这种客户忠诚度的竞争具有隐蔽性，竞争者看不到任何策略变化。
八、客户画像分析？
用户画像是通过对用户各类特征进行标识，通过标识给用户贴上各类标签，再通过标签把用户分为不同的群体，以便对不同的群体分别进行产品/运营运作。
二、标签都有哪些？
这里呢我们把标签分为四大类：
第一类：基础属性
像年龄、性别、生日、星座、教育、身高、收入、职业等。
第二类：社会关系
婚姻、有无女孩、有无男孩、家里是否有老人、性取向等。
第三类：行为特征
行为特征又分为两块儿：
基本行为：注册时间、来源渠道、最近一次活跃的时间、最近一次支付的时间。
业务行为：是否买过特惠商品、是否曾获优秀学员，这些标识都会对产品的后期运营有所帮助。
第四类：业务相关
这一类跟其他类不太一样，就像第三类中的业务行为，它是通过业务行为产生出来的特征，而业务相关呢，它是积累了其他的业务不会去记录的一些数据，比如运动健身类的产品。
它会涉及到：胖瘦高矮、体脂率、BMI、在练胸或者练臀、日均10000步、收藏了多少份健身计划等等。
九、商品分析的重要性？
商品分析，指对商品的进货、销售、库存情况进行的分析。商品的含义很广泛，广义地讲，所有凝结了人类劳动且能满足人们需求的东西都是商品，可狭义上，人们会区分商品、服务、权益：
把提前准备好，打包好，实体交付客户的，叫商品
把需要现场准备，需要分流程交付客户的，叫服务
把部分用户优先、优惠享受商品、服务的资格，叫权益
商品分析非常重要。因为对实体企业而言，卖商品是赚钱的唯一法子，商品生产、物流、库存的成本是最大的成本，因此必须把商品分析明白。
互联网公司没那么依赖商品销售，他们可以靠制造华丽的数据加吹的震天响的牛逼来圈钱度日，因此商品分析地位下降了很多。但是在电商，特别是垂直电商、生鲜电商、自营电商这些行当里，商品分析还是很重要的，毕竟货压在自己手里，卖不掉就亏大发了。
商品分析是所有数据分析方法的老祖宗，在没有互联网，没有会员卡的年代里，企业根本记录不到用户行为、用户属性、产品使用、门店行走轨迹等等数据。无论是大型跨国连锁巨头还是小超市，都只能通过超市pos机扫码获得数据，唯一能获取的就是商品条码信息，以及扫条码的POS机信息，因此靠商品分析了。
十、工作分析的重要性？
工作分析除用来固定职位工资外，它也是一种有效的管理工具。它不仅可作为招工、选人、派职和岗位训练的依据，也可提高员工对本职工作的认识、改善态度。此外，工作分析还可作为对员工进行考绩的标准。
1、工作分析为人力资源开发与管理活动提供依据
1）工作分析为人力资源规划提供了必要的信息；
2）工作分析为人员的招聘录用提供了明确的标准；
3）工作分析为人员的培训开发提供了明确的依据；
4）工作分析为科学的绩效管理提供了帮助；
5）工作分析为制定公平合理的薪酬政策奠定了基础 ；
2、工作分析为组织职能的实现奠定基础
1）通过工作分析，有助于员工本人反省和审查自己的工作内容和工作行为，以帮助员工自觉主动地寻找工作中存在的问题，圆满实现职位对于组织的贡献；
2）在工作分析过程中，人力资源管理人员能够充分地了解组织经营的各个重要业务环节和业务流程，从而有助于人力资源管理职能真正上升到战略地位；
3）借助于工作分析，可以发现职位之间的职责交叉和职责空缺现象，并通过职位及时调整，提高组织的协同效应。
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