"業(yè)務(wù)決策"相關(guān)的文章
數(shù)據(jù)分析結(jié)果如何形成業(yè)務(wù)決策建議？

數(shù)據(jù)分析結(jié)果如何形成業(yè)務(wù)決策建議？

在數(shù)字化浪潮中，數(shù)據(jù)分析已成為企業(yè)決策的羅盤。千冰儀，數(shù)據(jù)領(lǐng)域的深耕者，為我們揭開了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的神秘面紗。本文將帶您一探究竟，如何從海量數(shù)據(jù)中提煉出有價(jià)值的業(yè)務(wù)洞察，并轉(zhuǎn)化為具體的行動(dòng)指南。讓我們跟隨數(shù)據(jù)的足跡，探索數(shù)據(jù)分析如何助力企業(yè)在競(jìng)爭(zhēng)中占得先機(jī)。
麥肯錫在用的MECE分析法，到底是什么？

麥肯錫在用的MECE分析法，到底是什么？

在數(shù)據(jù)分析的世界里，MECE原則以其“相互獨(dú)立，完全窮盡”的特點(diǎn)，成為了一種備受推崇的分析準(zhǔn)則。然而，對(duì)于許多數(shù)據(jù)分析師來說，MECE似乎總是遙不可及的理想狀態(tài)。本文將帶你深入了解MECE分析法的真正含義，以及如何在實(shí)際工作中運(yùn)用這一強(qiáng)大的工具，讓你的分析工作更加系統(tǒng)化、條理化。
商品價(jià)格智能分析大模型設(shè)計(jì)

商品價(jià)格智能分析大模型設(shè)計(jì)

本文探討了如何通過構(gòu)建一個(gè)智能的商品價(jià)格分析模型，利用人工智能技術(shù)整合內(nèi)外部數(shù)據(jù)，提升商品數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性。從相似度處理到多維度的價(jià)格分析，我們展示了一個(gè)系統(tǒng)化的框架，幫助企業(yè)洞察市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，優(yōu)化定價(jià)策略，并最終提升業(yè)務(wù)決策的科學(xué)性和操作效率。
搶占高凈值客戶 or 拓寬服務(wù)長(zhǎng)尾？券商財(cái)富管理轉(zhuǎn)型出現(xiàn)尖銳分歧

搶占高凈值客戶 or 拓寬服務(wù)長(zhǎng)尾？券商財(cái)富管理轉(zhuǎn)型出現(xiàn)尖銳分歧

在金融服務(wù)領(lǐng)域，高凈值客戶和長(zhǎng)尾客群代表了兩種不同的市場(chǎng)策略和業(yè)務(wù)重點(diǎn)。本文將探討券商如何在這兩者之間做出選擇，以及各自的優(yōu)勢(shì)和挑戰(zhàn)。你認(rèn)為券商應(yīng)該如何平衡對(duì)高凈值客戶和長(zhǎng)尾客群的服務(wù)？哪種策略更適合當(dāng)前的市場(chǎng)環(huán)境？
數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析十大模型之四：杜邦分析模型

數(shù)據(jù)分析十大模型之四：杜邦分析模型

在企業(yè)經(jīng)營(yíng)和財(cái)務(wù)管理中，數(shù)據(jù)分析是洞察業(yè)務(wù)表現(xiàn)和做出戰(zhàn)略決策的關(guān)鍵工具。其中，杜邦分析模型以其獨(dú)特的結(jié)構(gòu)和深刻的邏輯，成為了評(píng)估企業(yè)盈利能力的重要分析框架。本文將帶您深入理解杜邦分析模型的構(gòu)建思路，并探索其在不同商業(yè)場(chǎng)景下的應(yīng)用。
最全總結(jié)，數(shù)據(jù)分析的標(biāo)準(zhǔn)流程，收藏！

最全總結(jié)，數(shù)據(jù)分析的標(biāo)準(zhǔn)流程，收藏！

數(shù)據(jù)分析是業(yè)務(wù)決策的重要工具，但很多數(shù)據(jù)分析師在實(shí)際操作中卻常常感到困惑，不知道如何將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的業(yè)務(wù)洞察。本文將系統(tǒng)性地介紹數(shù)據(jù)分析的標(biāo)準(zhǔn)流程，幫助數(shù)據(jù)分析師理清思路，更有效地支持業(yè)務(wù)決策。
用戶研究
從用戶到體驗(yàn)，如何開始搭建「用戶行為分析」來深化業(yè)務(wù)改良【構(gòu)建篇】

從用戶到體驗(yàn)，如何開始搭建「用戶行為分析」來深化業(yè)務(wù)改良【構(gòu)建篇】

我們所處的行業(yè)下，各類產(chǎn)品變得成熟精細(xì)，大家開始拼細(xì)節(jié)卷服務(wù)，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈。對(duì)于產(chǎn)品的各種優(yōu)化改版也就開始變得謹(jǐn)慎，往往需要經(jīng)過用戶研究或是數(shù)據(jù)分析等工作來驗(yàn)證或決策，不再是由設(shè)計(jì)師或產(chǎn)品經(jīng)理憑借過往經(jīng)驗(yàn)辦事或?qū)?biāo)競(jìng)品照抄了，恰好用戶行為分析就是用戶洞察中具有代表性的一項(xiàng)，所以此篇聽小編苦口婆心深入淺出叨叨一番吧。
數(shù)據(jù)埋點(diǎn)實(shí)戰(zhàn)篇——附PRD案例

數(shù)據(jù)埋點(diǎn)實(shí)戰(zhàn)篇——附PRD案例

本文深入淺出地闡述了數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的重要性和應(yīng)用方法，通過生動(dòng)的實(shí)例，讓讀者理解數(shù)據(jù)埋點(diǎn)如何助力產(chǎn)品優(yōu)化和業(yè)務(wù)決策。無論是產(chǎn)品經(jīng)理還是市場(chǎng)營(yíng)銷人員，都能從中獲得寶貴的知識(shí)與靈感。