2014百货行业微信运营数据分析报告
[思路网注] 调研数据显示，已开通微信公众账号的百货商超企业中，超过六成的商家企业并没有做微信深度开发，保持着微信原有的简单编辑模式。
目前，受新媒体电商冲击，以及店面租金成本、员工薪资上涨等压力，百货商超行业的盈利情况早已不如从前。传统商超百货业正面临前所未有的冲击，于是纷纷开始转型，然而目前还处在摸索阶段。市场部网联合微信海商学院联合随机抓取1000个商超百货行业微信公众账号，并进行了不同维度的数据统计和分析，做如下报告：开发模式VS编辑模式调研数据显示，已开通微信公众账号的百货商超企业中，超过六成的商家企业并没有做微信深度开发，保持着微信原有的简单编辑模式。广泛调研显示，近一半传统行业商家对于微信营销保持观望态度，因此即使开通了微信公众账号，也没有接入微信开发功能，然而单纯的图文推送难以满足商超百货行业的消费者群体多样化需求。开发模式的功能模块调研数据显示，商超百货的微信公众账号经开发后都接入了一键导航、一键拨号等功能，96%的公众号搭建了微网站，95%的公众号都开通了微商城。有分析人士认为，微信让线上和线下的连接从来没有像今天这样紧密，O2O不可忽略微信LBS地理位置营销。一键导航+微商城这种基于LBS的移动支付购物体验，无疑将“本地”的概念完美实现落地，可以为用户提供更加精准的服务。微信公众账号的互动度调研数据显示，商超百货行业微信公众账号在开发模式下互动度高于编辑模式下的互动度。商超百货行业推广手段调研数据显示，商超百货行业微信公众账号推广手段大致分为六大类，线上活动推广占44.6%，使用广点通推广比例较小，占9.8%。微信公众账号图文打开率调研数据显示，商超百货行业微信公众账号图文阅读打开率在推广后明显高于推广前两成。据了解，目前传统零售业开通了微信公众账号后也没有专业的做过运营推广，所以导致微信公众账号即使开发了再精美的微网站，也得不到良好的效果。况且微信公众账号的粉丝经济本就是一个积累的过程，只有经过长时间的坚持运营推广，才能把微信的最大价值挖掘出来。商家对于推广手段的满意度出乎意料的是，腾讯广点通推广虽然在之前的数据中显示，占所有推广手段的最小份额，然而满意度却是最高的，传统媒体推广满意度仅达到了65%。某些程度上似乎表明，传统媒体推广手段因收费过高，效果与投入不成正比，因此已经很难满足商家的需求。广告大师约翰·沃纳梅克说过：&我知道我的广告费有一半是浪费的,但我不知道浪费的是哪一半&，目前随之而来的互联网精准营销的逐步发展，广告主们被浪费掉的广告费正在被不断找回。商超百货商家微信运营目的调研数据显示，商超百货行业的商家们开展微信运营的首要目标是“吸引与保留客户”，占比高达52.4%，49.1%的商家希望通过微信平台“发布最新商品与优惠政策”;通过微信打造品牌特色，实现有效的差异化经营这一目标的商家占比45.5%。现阶段商超百货商家微信运营的主要诉求是在维系原有客户的基础上塑造口碑，以吸引更多关注用户，进而增加实际成交量。但在实际运营过程中，能否达到预期效果取决于多种因素的影响。商超百货行业商家微信运营的困惑与瓶颈调研数据显示，“微信关注用户转化率低”与“人力资金投入大、技术要求高”是商超百货行业商家微信运营的首要瓶颈，分别占比30.5%与29.6%，16.2%的受访者认为“难以推送优质内容” 。大部分商场百货行业商家在运营层面上，如何使用微信公众平台的各项功能并给予准确定位，如何将微信与自身经营、服务特色有力结合等问题都令之感到困惑。因此目前也有一批具有前瞻性眼光的商家开始与专业的微信第三方合作，委托其进行代运营与推广。商超百货行业商家希望获得的服务与支持调研数据显示，商超百货行业商家最迫切希望获得更多的推广渠道，占比达到34.9%。同时，26.8%的商家希望能在微信端加入更多营销功能，“运营思路指导”也为18.9%的受访商家所需。（文/微信海）
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从定位到运营，快速构建企业大数据分析平台
作者:&数据米铺CRM&
智能制造－全文略读：智能分析：智能分析的钻取功能，不仅是上钻下钻，而是实现多个报表间智能的分析和联系。通过具体的场景演示，向与会者展示了钻取强大的对数据背后信息的挖掘功能。3.自助分析：跳出原有固定报表任意改变报表分析维度，自由创建自定义报表，满足开发人员想从任何细节...
如今云计算和大数据口号喊的热火朝天，大家都在谈，然而，人们对大数据的理解还是较为模糊，困惑满满。尤其是如何利用大数据分析平台与互联网、电商、电信、金融以外成千上万的传统行业对接，发挥其数据背后的价值。对这种技术人们还是相当不熟且无法施展。
本着普及BI商业智能技术与应用，帮助企业更多理解企业大数据分析平台的奥秘，大数据分析厂商奥威Power-BI的首席咨询顾问邹斌带着《从定位到运营，快速构建企业大数据分析平台》于3月25日来到上海，参与长三角CIO高峰论坛，就峰会的“数字化时代新技术新趋势，
升级转型发展中CIO执行力、领导力”大主题发表自己关于企业大数据分析系统构建的经验分享，与现场观众一同探讨数据分析技术应用及根本、数据分析平台运维、构建数据驱动的智慧型企业的那些事儿。
邹总提到，在当今的大数据时代，大家越来越重视数据的价值，数据决策分析的要求也越来越高，从基础运营到决策分析，处处都面临新的挑战。因此，唯一的解决之道就是构建企业自己的大数据分析平台。
邹总与大家分享的就是四个方面，第一，如何进行系统定位；第二，如何做产品选型，技术落地首先要产品落地，第三，就是任何系统都会面临的实施环节，如何有效采取措施保证实施成功；第四，如何深入优化之运营和运维。
— HOW? —
如何进行系统定位
在启动一个商业智能BI项目前，系统定位是非常关键的。如果一个企业没有想清楚项目的目标，也没有对自己的信息化现状做一个梳理，并且对要采取的工具或技术也没有概念，就很容易走弯路。
就像在使用百度导航进行定位时，我们记得目的、工具，但却容易忽略起始点的设置，忽略了我们的出发地在哪里就会走弯路。
说不出为什么上BI，那是因为没有考虑到自己企业信息化的现状或者行业的特点，具体思考4个问题：所选BI为谁服务？大数据分析解决方案解决什么问题？数据从哪里来？要应用于哪些场景？
BI为谁服务？从ERP时代到OA时代，BI的技术更新换代，愈加先进，然而仍是无法满足企业高层管理者做决策的需求。所以思考，BI是为谁产生，你选的BI是否起到决策的作用。
大数据分析解决方案解决什么问题？一方面是决策者战略落地、移动应用及大屏展示等等的需求，另一方面是业务层面的分析需求：销售、财务、生产等等。
数据从哪里来？各企业的数据系统情况都不同，有的是一个，有的是多个，也有的数据来自外部，这都对组建一个大数据BI系统都形成要求；另外还要思考是否企业的硬件、网络、数据库是否有足够能力去构建数据中心。
要应用于哪些场景？1.可视化：可视化不等于图形化，也不等于酷炫化。通过传统报表和BI图表的对比，生动地解释了可视化除了好看，根本来说，就是要能快速发现问题，识别问题，定位原因。　　2.智能分析：智能分析的钻取功能，不仅是上钻下钻，而是实现多个报表间智能的分析和联系。通过具体的场景演示，向与会者展示了钻取强大的对数据背后信息的挖掘功能。3.自助分析：跳出原有固定报表任意改变报表分析维度，自由创建自定义报表，满足开发人员想从任何细节出发去做开发。4.移动应用：PC端移动端任意切换，交互运用。目前BI适用于所有移动入口：微信、钉钉、金蝶云之家等等。5.数据填报：有的企业没有ERP系统，或者系统过多，导致取数困难，有时候还需要及时上报数据了解经营情况……这些都是对数据填报有极大的需求。6.图文报告：图文报告的形式大家都喜欢，BI现在可以实现自动生成想要的图文样式，为企业的分析工作节省更多的时间。
在应用场景这个环节，邹总为与会者深入浅出地讲解了软件技术、使用情景等问题。让在场企业信息化管理人员收获匪浅，对商业智能技术有了全面而又深入的认识。
如何进行产品选型
在产品选型过程中，所有形式的产品展示都不能最直接说明产品好坏，现在就连PPT都可以进行PS来过度美化，所以只有实打实去做产品测试才能见真知。
再者说，对于很多企业都是头一次接触BI，那头一遭怎么办，就一定要谨慎地测试，不仅仅是用一两张报表测试一下就可以，还要进行原型测试，也就是说整理企业的需求，完完整整地来一次针对产品需求的测试。
如何保证实施成功
当然，所有的管理软件都有重要的实施环节：立项、项目组织、蓝图设计、实施开发、产品上线、运维管理等等。但实施关键还是在于开发，所以邹总就产品定位、产品选型做一个详细而系统的分享，希望能给大家帮助。
总的来说，一个BI的开发从数据采集、产品上线到应用到不同场景中主要就是上面提到的四个部分，这里我以建楼为例子方便大家理解。
第一，规划图纸，以需求为基础，清楚自己想要的楼型，设计好蓝图。其实就是了解自己选BI系统是为了什么。
第二，打地基，房子想建得高，首先得打得深，也就是说数据仓库的构建比较重要和必要，所以首先得搞清楚数据从哪里来。
第三，主体结构的建设。基础打好了，往上建房子会很快。这就像BI一样，把报表体系、KPI体系做好，后面就简单了。
第四，楼房装修。BI实施就跟装修一样，过程较漫长，因为每个人对数据的分析需求和视角都不同，所以这就需要BI提供多角度分析的功能，这就涉及到产品实施的各个细节问题。
如何持续深入优化
最后，邹总提出了系统要用好，要有运营的理念，有别于以前大家常提及的系统运维，巴不得系统没有问题，不要有事；而运营则是没事找事，要主动对接业务，评估分析模型或报表是否可以真正帮助业务提高运营能力。以前，大家都简单认为，运营就是运维，运维目标就是不出问题，系统就没事了。但是我们需要系统持续深入优化，所以我们不仅希望系统不要出事，同时也要主动找事。这两者是有本质区别的。举个例子，零售企业经常要做促销，那做促销就要搞清楚，以前促销方法有没有效益，这次又要达到的目标，该怎么促销？
这些都是可以从数据里去找的，就得找IT部门人员去参与，但情况不同，下次就不适用了，这就意味着我们需要持续深入对数据去观察去优化。所以这就催生了数据分析师这个岗位，之前分散在各业务部门，而现在则专门归属于信息部门了。
所以我建议各位CIO如果想进行数据驱动转型，可以考虑加入数据分析师这一岗位，或者让有IT基础的人员负责这个岗位，做好之后，你会发现，如果所有管理决策的数据信息都从你这里生产出来，那这个部门的作用就变得突出，因为所有数据都从你这个部门出，不让你参加决策会议都难。
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微信公众号的功能让很多运营者有了衡量微信公众号运营好坏的依据，不过大部分微信运营者只关心用户增长数，图文页阅读数等数据，因为这些数据是老板关心的。对于更深入的数据则没有挖掘出来，而通过这些数据的分析，才能让我们更好的知道用户的喜好，从而也才能做出让用户喜欢的东西。对于想做口碑传播，让老客户带新客户的企业商家来说，这个数据是非常重要的。所以，今天笔者在这分享一下维修公众号统计数据中文章传播的途径。 在微信图文分析中，有一个分享转发数据，里面包含了“朋友圈”丶“好友转发”及“腾讯微博”三种数据。
这三种数据是怎么来的呢?这就要从个人微信的分享功能说起了，使用我们的个人微信打开一篇文章时，有三种分享操作，他们分别是“发送给朋友”丶“分享到朋友圈”和“分享到腾讯微博”，如下图
　　 其中“发送给好友”对应的是统计数据中的“好友转发”，“分享到朋友圈”对应的是统计数据中的“朋友圈”，“分享到腾讯微博”对应的是统计数据中的“腾讯微博”。微信运营者一般容易忽视的是统计数据中的“好友转发”，如果不结合个人微信的三种分享操作，很多人都不明白这个数据的含义。那么微信公众号“分享转发”统计数据对企业商家又有什么价值呢?从“分享转发”统计数据，我们可以看到一个微信公众号的文章是如何被你的用户分享的给别人的，它包含三种途径，我们最常见的是分享到朋友圈，但是往往我们会忽略用户直接转发给好友的情况，而这个数据却有着不一般的价值。你的用户把你的内容直接发给某个特定的好友，而不是转发到朋友圈，这说明他觉得这篇文章对特定好友有价值，那么这个特定的好友有可能就是你的目标客户。从另一个角度来看，“好友转发”率高低，也说明用户忠诚度的高低，因为只有对你们品牌认可，他才会愿意转给微信中的好友去看，用户总不至于把一个连自己都不信赖的产品直接介绍给好友吧!本文来自中国微营销网：
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