数据化运营：亚马逊与阿里巴巴案例分析
随着互联网时代的发展，许多企业意识到传统的粗狂式运营已经不能有效地提升效率和增加企业用户了。企业需要寻找新的运营方式，比如CPM(每千人成本)化的精细化经营，通过这样的运营来提升运营的效率，使企业广告投放效率尽可能的最大化。对企业而言，打造精细化运营的好处在于可以对目标用户群体或者个体进行特征和画像的追踪与画像，帮助企业分析用户在某个时间段内容的特征和习惯，最后让企业形成一种根据用户特性而打造的专属服务。企业的传统运营存在几个比较严重的问题，比如运营模式单一，不能及时根据市场和用户的变化做出改变，这导致企业运营的内容和形式难以拉动新用户，同时又不能激活老用户，这就导致企业在数字时代一定要进行运营的改变才可以抓住用户。所以，企业运营走向精细化就是必然的趋势。
一家公司的CDO该如何发展公司的数据化运营呢？下面我们来看看亚马逊和阿里是如何做数据化运营的。
亚马逊
亚马逊的一贯宗旨是“以客户为中心”。在想方设法提高“用户体验”的同时，亚马逊的“数据化运营”也就自然而然发生了。当然也有几个关键因素，包括收集用户数据、充分利用互联网平台、招募数据人才和建立“以数据为中心”的企业文化。亚马逊一天进行几百次试验，如使用不同的算法来推荐商品，或者改变购物车在屏幕上出现的位置。这些试验结果得来的数据，可以帮助网站优化UI设计，给顾客提供更好的购物体验。
阿里巴巴
阿里巴巴的大数据应用策略正从数据化运营向运营数据转变。阿里巴巴的大数据应用从淘数据、数据魔方到天猫携手阿里云、万网宣布联合推出聚石塔平台，为天猫、淘宝平台上的电商及电商服务商等提供数据云服务。阿里巴巴的大数据应用包括采集内部和外部数据、数据存储、处理和统计、数据分析和挖掘以及高层数据。阿里巴巴通过收购新浪微博、高德软件等公司，试图拼出一份囊括互联网与移动互联网，涵盖用户生活方方面面的全景数据图。阿里巴巴成立了虚拟组织—数据委员会，以协调各个部门形成合力，实现从大数据运营，到运营大数据的转变。
作为一家创业公司或者开始意识到数据重要性的公司来说，建立适合自己的数据化运营支撑系统需要包括数据采集、数据存储、处理和统计、数据分析和挖掘以及高层数据。在建立数据化运营支撑系统时，需要注意数据质量、数据安全和数据标准等因素。
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