如何理解数据驱动营销？制造系统的海量数据为数据驱动技术奠定了基础。制造系统的海量数据为物联网、大数据分析、人工智能、机器学习等数据驱动技术奠定了基础，数据分析意识是指关注数据，重视数据，在运营的各个环节都基于数据分析做出决策和行动，《主动数据:驱动商业的数据分析》陈喆，不要急着写，先问问自己，如果你手里有一笔钱，你会投资这个项目吗。
1、个推《数据驱动APP用户精细化运营直播》剖析头部APP用户增长秘诀
近日，在“数据驱动的APP用户精细化运营”专题直播中，一位互联网解决方案专家在线推送解决APP用户运营“疑难杂症”，不仅为大家带来了APP用户运营闭环系统的构建方法，用户生命周期运营的有效策略，还独家解析了行业内用户增长的案例。以下是本次直播的精华干货。开发者和运营者要检查APP用户运营体系的构建方法。在流量红利逐渐见顶的当下，APP的运营重心正逐渐从拉辛转移到现有用户的精细化运营阶段。构建数据驱动的用户精细化运营体系，成为APP持续增长的新引擎。
2、茶饮精准运营,要看懂哪些数据?
Kamen在2022万喝酒大会上，各品牌都在谈论一件事:用数据指导运营。有的品牌用数据做精准营销，一个月沉淀20多万会员，复购率提升了5.4倍；有的用数据分析用户习惯，让小程序的复购率达到45%，超过行业平均水平。在茶行业，数据正在发挥作用，变得越来越重要。精细化变革加速，头部品牌在数据中寻找利润。近两年，茶叶品牌店不断壮大，潜力品牌层出不穷，市场竞争不断加剧。
而这也促使更多精细化的运营方式和经营理念被提上日程。比如针对不同的人群匹配不同的营销策略，向不同区域的门店推荐不同的产品组合，以求获得更好的转化效果。精细化管理的前提是对数字化的认知和对数据的掌控，这在后疫情时代更加明显。埃森哲《2022年中国企业数字化转型指数》报告显示，近六成中国企业表示将在未来1-2年内加大对数字化的投入。
3、数字经济背景下,如何开发利用数据资源?
CUHK咨询公司认为，数据资源应被视为数字产业集群国际竞争力的核心:1 .围绕数据要素“挖掘、存储、计算、管理、使用”的全生命周期活动，在数据生成、采集、处理、分析、服务、安全、应用、评估等方面齐抓共管，加快数据“批量”的衔接，促进数据“批量化”。3.构建整合资源要素、产业链、创新链、供应链、贸易流通链等数据的“工业大脑”，为企业提供生产质量控制、供应链管理、新产品开发等智能决策服务；
4、洞察|一个模型了解零售和消费品如何通过数据运营提升会员…
当我们与零售和消费品品牌客户一起分析用户对利润和收入的贡献以及各部分贡献的比例时，可以通过Convertlab营销自动化平台DMHub查看数据看板，分析会员的地位、渗透渠道和等级变化，细分会员的标签，还可以分析品类的RFM分析(根据客户活跃度和交易额的贡献细分客户价值)。
Convertlab在过去的企业数字化案例中，分享了很多利用数字化工具帮助不同行业用户精细化运营的成功案例，企业客户也深刻理解了“差异化”和“个性化”在与客户沟通中的重要性。本文重点关注另一个方面“运营思维”，总结我们在零售及消费品品牌数字化运营实践中的经验。这些企业是如何通过数据驱动策略，用“运营思维”设计“会员模式”和“触达系统”，有效提高会员的“客单价”和“购买频率”的？
5、数据中台可以帮助企业解决哪些问题?
数据中心的价值在于可以大大提高企业的响应能力。企业的数据开发速度跟不上应用和业务变化的速度，那么数据中心可以为企业解决速度不同步的问题，并将这些能力沉淀到一个系统中，变成数据开发能力，变成可复用的二次处理数据服务工厂。作为面向互联网时代的新一代企业IT架构，中国台湾最大的力量不在于解决眼前的问题，而在于系统化、结构化地重组企业的IT生态系统、业务架构和组织架构，从本质上帮助企业提升竞争力，降低成本。
6、产品必读:DataDriven数据驱动(转
DataDriven的意思是“用数据说话”:也就是说，对产品和运营的决策是基于最终的数据结果，最终的决策不受某人的官位、某人的老板、某人的推理能力的影响。这被放在第一位，因为这是growthhacking得以实施的前提和基础。这个道理说起来容易，做起来却很难。这篇文章详细阐述了许多技术细节。为了避免枯燥，我先说一个案例:众所周知，脸书以movefastandbreakthings而闻名，它强调的是Hack精神。通俗地说就是:“废话少说，先干起来！
7、制造系统的海量数据为数据驱动的什么技术奠定了基础口
制造系统的海量数据为物联网、大数据分析、人工智能、机器学习等数据驱动技术奠定了基础。1.物联网。物联网技术在制造系统中起着连接和收集数据的关键作用。通过将传感器、设备和机器与网络连接起来，可以实现制造过程中各个环节的实时监控和数据采集。这些数据包括生产设备的运行状态、生产线上的物料流、产品质量相关参数等等。2.大数据分析。
大数据分析技术可以处理结构化和非结构化数据，开展数据挖掘、模式识别、预测分析等工作。通过对数据的深入分析，制造企业可以了解生产过程中潜在的问题。3.人工智能和机器学习。人工智能和机器学习技术在数据驱动的制造系统中发挥着重要作用。通过人工智能和机器学习算法的应用，可以实现海量数据的自动处理和分析。这些算法可以识别模式，发现异常并做出预测，从而为制造过程提供有价值的洞察力和决策支持。
8、活动运营|一文讲清楚如何用数据驱动活动
编者导语:数据分析能力对于运营做好至关重要，尤其是在活动运营中。在活动运营中，数据分析贯穿活动始终，是指导活动运营的指南针。本文作者系统讲述了如何在活动运营中利用好数据。让我们来看看。数据分析是运营的核心能力之一，尤其是在活动运营中。数据分析的应用可以帮助活动的运作从主观走向客观，从混沌走向可控，从缺陷走向完善，是贯穿活动始终，指导活动运作的指南针。
全文较长，结构如下:一、运营数据分析的基本功说到活动运营，很容易想到创意和疯狂玩法，而创意和策划运营的背后，也需要数据分析来提供强有力的支持。很多活动不能说没有数据分析的能力，因为ta没有数据分析的意识。数据分析意识是指关注数据，重视数据，在运营的各个环节都基于数据分析做出决策和行动。关注运营目标，减少经验依赖，增加数据支持，首先建立数据分析的意识，是数据分析的前提。
9、如何理解数据驱动营销?
很多年前，所有的营销都是基于印象模型。默认女生喜欢粉色，男生喜欢蓝色。现在一切都变了。品牌推广的领域来自互联网、社交网络、移动网络。利用数据和高科技实现自动化和全方位分析，将彻底改变市场，从根本上改变营销的理念。所有的变化，固有原理的破坏，新原理的形成，都是由数据引起的。然而，对于许多企业来说，向数据驱动营销的过渡往往需要一个漫长而艰难的过程。
“如果你不能衡量它，你就不能改善它”，基于数据的营销是有效的。假设企业现在有很多市场活动数据，但是不清楚这些数字在说什么。到底是什么起作用了？为什么要做这样的手术？想要用更少的预算获得更好的结果，想要更深入地了解和预测消费者行为…这些是数据库，分析，重定向，机器学习和大数据，一种复杂的数据驱动的营销方法。
10、《活用数据:驱动业务的数据分析实战》陈哲
先别急着写，先问问自己，如果你手里有一笔钱，你会投资这个项目吗？如果投资，你会担心什么问题？我担心的是报告的内容。一是担心收益高不高，有多高，风险有多大，有多大，如何防范，所以报告需要写项目收益和项目风险。第二，投资项目的现金流是发生在过去、现在还是未来？如果是未来，就需要推测了，因此，报告需要有一个预测。第三，投资项目是孤立存在的，还是说很多公司也可以做这个项目。