企業(yè)面對當(dāng)下更為精細(xì)化和復(fù)雜化的市場及消費(fèi)者需求，企業(yè)需要深度的了解業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，通過挖掘不同渠道平臺(tái)的數(shù)據(jù)來進(jìn)行分析，通過強(qiáng)健的數(shù)據(jù)能力來支撐企業(yè)的發(fā)展，才能在巨大的競爭壓力下獲得前行的優(yōu)勢。
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數(shù)據(jù)需求演變，以業(yè)務(wù)價(jià)值為驅(qū)使
在過去，企業(yè)在構(gòu)建數(shù)據(jù)能力時(shí)，主要是由技術(shù)和數(shù)據(jù)部門主導(dǎo)規(guī)劃，進(jìn)行數(shù)據(jù)的開發(fā)梳理，而最貼近客戶的業(yè)務(wù)部門則被動(dòng)的使用數(shù)據(jù)資源。
隨著市場的變化和業(yè)務(wù)的持續(xù)發(fā)展，這些部門所創(chuàng)建的數(shù)據(jù)體系已經(jīng)無法滿足業(yè)務(wù)部門的實(shí)際需求，為了更好的賦能業(yè)務(wù)，企業(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)將進(jìn)一步的發(fā)展成為以數(shù)據(jù)消費(fèi)和消費(fèi)數(shù)據(jù)為核心，基于過去的業(yè)務(wù)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)價(jià)值來進(jìn)一步的迭代業(yè)務(wù)規(guī)劃，從而帶動(dòng)業(yè)務(wù)價(jià)值。
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快速更新企業(yè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，
提升數(shù)據(jù)能力
如何為消費(fèi)者打造更符合需求的場景，離不開數(shù)據(jù)分析的作用，其背后是大模型與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施。
用友BIP營銷營銷數(shù)據(jù)服務(wù)以數(shù)據(jù)工廠和智能分析為支撐，對企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行整合、抽象、分析和可視化呈現(xiàn)，為客戶提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析展現(xiàn)能力，同時(shí)為客戶建立企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)倉庫。
以數(shù)據(jù)構(gòu)建深度營銷能力，營銷數(shù)據(jù)模型洞察渠道與客戶需求，提供精準(zhǔn)營銷能力、資源準(zhǔn)時(shí)準(zhǔn)量配置能力、區(qū)域經(jīng)營管理能力、績效引導(dǎo)能力等；為企業(yè)提供更全面、更高效、更精準(zhǔn)的云端數(shù)據(jù)服務(wù)，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)營銷業(yè)務(wù)與商業(yè)創(chuàng)新。
基于用友BIP數(shù)據(jù)平臺(tái)，以AI智能的方式服務(wù)企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)，通過自動(dòng)化、智能化提升效率，具備強(qiáng)大的自我學(xué)習(xí)和預(yù)測能力，從而為企業(yè)提供更為全面的數(shù)據(jù)先行計(jì)劃，服務(wù)企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展。
數(shù)據(jù)能力的建設(shè)需要打通業(yè)務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)全生命周期流程。
結(jié)合企業(yè)所面對的數(shù)據(jù)全生命周期業(yè)務(wù)流程來看，當(dāng)下，很多企業(yè)早在多年前就已開始了數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)加工等環(huán)節(jié)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，但對于數(shù)據(jù)消費(fèi)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)獲取仍然是缺失的，才導(dǎo)致管理層和業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)用數(shù)難，數(shù)據(jù)建設(shè)要隨著市場的變化做好及時(shí)的應(yīng)對才能滿足當(dāng)下業(yè)務(wù)需求。
企業(yè)數(shù)據(jù)能力建設(shè)的重心開始轉(zhuǎn)向消費(fèi)數(shù)據(jù)，愈來愈重視不同渠道、平臺(tái)的指標(biāo)、增強(qiáng)分析、CDP、供應(yīng)鏈協(xié)同、數(shù)據(jù)可視化運(yùn)維等系列數(shù)據(jù)應(yīng)用建設(shè)。
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用友BIP營銷數(shù)據(jù)分析的多維應(yīng)用
數(shù)倉指標(biāo)庫：基于用友BIP營銷云B2B、CRM、新零售業(yè)務(wù)系統(tǒng)，預(yù)置了豐富的指標(biāo)庫，讓客戶開箱即用，同時(shí)支持指標(biāo)模型不斷豐富完善，實(shí)時(shí)更新，滿足業(yè)務(wù)變化的需求。
分析模型：智能評測模型與標(biāo)簽?zāi)Ｐ?，針對不同價(jià)值的客戶分配管理運(yùn)營成本，提供有差異的精細(xì)化的客戶策略，達(dá)到企業(yè)資源的充分利用及獲取最大利益。
決策助手：利用業(yè)務(wù)助手在商機(jī)、活動(dòng)方案審批等場景，一目了然地為決策者提供依據(jù)。
分析看板：提供安全可控的多終端訪問，移動(dòng)分析、業(yè)務(wù)看板、數(shù)字大屏等。提供基于角色的分析看板，輔助企業(yè)人員經(jīng)營決策。
風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警監(jiān)控：提供風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警監(jiān)控大屏，構(gòu)建預(yù)警監(jiān)控體系。
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用友BIP營銷數(shù)據(jù)服務(wù)：
賦能企業(yè)從數(shù)據(jù)到價(jià)值的實(shí)現(xiàn)
線上線下全渠道數(shù)據(jù)整合：融合企業(yè)線上線下數(shù)據(jù)，沉淀消費(fèi)者的基本信息、交易信息和行為信息，為業(yè)務(wù)增長提供有力支撐；
統(tǒng)一數(shù)據(jù)規(guī)范：搭建及固化相對統(tǒng)一的內(nèi)部數(shù)據(jù)規(guī)范、口徑，以及分析語言及工具；為項(xiàng)目管理提供規(guī)范信息；
消除信息孤島：將各部門海量數(shù)據(jù)進(jìn)行整合去重，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)聯(lián)通，減少不必要的重復(fù)工作量；
數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息：將各模塊數(shù)據(jù)有效關(guān)聯(lián)、對比及轉(zhuǎn)化分析，幫助運(yùn)營決策、相關(guān)管理；
效能最大化：通過系統(tǒng)完成大量數(shù)據(jù)填報(bào)收集統(tǒng)計(jì)、分析展示工作，提高工作效率、減少冗余工作；
隨需應(yīng)變：需要可拓展、靈活的分析工具，應(yīng)對工作中動(dòng)態(tài)、多變的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析。
數(shù)據(jù)應(yīng)用建設(shè)將打通數(shù)據(jù)消費(fèi)的最后一公里，推動(dòng)企業(yè)上下形成用數(shù)文化，即時(shí)用數(shù)據(jù)論證和洞察，決策更科學(xué)、更敏捷，有效支撐業(yè)務(wù)場景、經(jīng)營管理效率以及業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新。
