阅读之前看这里????：博主是正在学习数据分析的一员，博客记录的是在学习过程中一些总结，也希望和大家一起进步，在记录之时，未免存在很多疏漏和不全，如有问题，还请私聊博主指正。
博客地址：天阑之蓝的博客，学习过程中不免有困难和迷茫，希望大家都能在这学习的过程中肯定自己，超越自己，最终创造自己。

一、现代营销理论的发展历程

从4P到4C再到3P3C

Product：表示注重产品功能，强调独特卖点。
Price: 指根据不同的市场定位， 制定不同的价格策略。
Place:指要注重分销商的培养和销售网络的建设。
Promotion: 指企业可以通过改变销售行为来刺激消费者，以短期的行为（如让利、买一送一、调动营销现场气氛等）促成消费的增长，吸引其他品牌的消费者前来消费，或者促使老主顾提前来消费，从而达到销售增长的目的。

在4P营销理论中，企业营销战略为"以产品为核心"

消费者的需求与愿望(Customer’s Needs and Wants) 。
消费者得到满足的成本(Cost and Value to Satisfy Consumer’s Needs and Wants)。
用户购买的方便性(Convenience to Buy)。
用户的沟通交流(Communicationwith Consumer)。

4C理论的核心是Consumer消费者。因此， 以4C理论为核心营销思想的企业营销战略又可以简称为 “ 以消费者为中心” 的营销战略。

在 3P3C理论中， 数据化运营6要素的内容如下。
Probab山ty(概率）： 营销、运营活动以概率为核心， 追求精细化和精准率。
Product (产品）：注重产品功能， 强调产品卖点。
Prospects (消费者， 目标用户）。
Creative (创意， 包括文案、 活动等）。
Channel (渠道）。
Cost/Price (成本／价格）。

而在这其中， 以数据分析挖掘所支撑的目标响应概率(Probability)是核心， 在此基础上将会围绕产品功能优化、 目标用户细分、 活动（文案） 创意、渠道优化、 成本的调整等重要环节和要素， 共同促使数据化运营待续完善， 直至成功。

二、数据化运营的主要内容

“数据化运营” 其基本要素和核心是一致的， 那就是 “以企业级海量数据的存储和分析挖掘应用为核心支持的， 企业全员参与的， 以精准、 细分和精细化为特点的企业运营制度和战略”。

针对互联网运营部门的数据化运营，具体包括 “ 网站流量监控分析、 目标用户行为研究、 网站日常更新内容编辑、 网络营销策划推广” 等，井且， 这些内容是在以企业级海量数据的存储、 分析、 挖掘和应用为核心技术支持的基础上， 通过可量化、 可细分、 可预测等一系列精细化的方式来进行的。

• 数据化运营， 首先是要有企业全员参与意识。
• 数据化运营， 其次是一种常态化的制度和流程， 包括企业各个岗位和工种的数据收集和数据分析应用的框架和制度等。
• 数据化运营更是来自企业决策者、 高层管理者的直接倡导和实质性的持续推动。

三、为什么要数据化运营

• 常规的营销技术、 运营方法已经很难明显提升企业 的运营效率。
• 数据化运营是飞速发展的数据挖掘技术、数据存储技术等诸多先进数据技术直接推动的结果。 通过数据挖掘分析，广告主可以精细划分出正确的目标受众，可以及时（甚至实时）监控广告投放环节的流失量，可以针对相应的环节采取优化、 提升措施，可以建立预测模型准确预测广告效果。
• 数据化运营更是互联网企业得天独厚的 “神器”。

四、数据化运营的必要条件

企业级海量数据存储的实现

随着分布式技术的逐渐成熟和工业化 ，互联网数据仓库迎来了飞速发展的春天。 现在，抛弃大型机＋关系型数据库的模型， 采用分布式的服务器集群＋分布式存储的海量存储器，论是从硬件成本、软件成本还是从硬件升级、 日常维护上来讲， 都是一次飞跃。更重要的是， 解决了困扰数据仓库发展的一个非常重要的问题， 即计算能力不足的问题。

精细化运营的需求

互联网行业近乎颠覆性模式的进化演绎、 技术的更新换代， 既为互联网企业提供了机遇， 又带给其沉重的竞争压力与生存的挑战。 面对这种日新月异的竞争格局， 互联网企业必须寻找比传统的粗放型运营更加有效的精细化运营制度和思路， 以提升企业的效益和效率，而数据化运营就是精细化运营， 它强调的是更细分、 更准确、 更个性化。 没有精细化运营的需求， 就不需要数据化运营；只有数据化运营， 才可以满足精细化的效益提升。

数据分析和数据挖掘技术的有效应用

这里的有效应用包括以下两层含义。

一是企业必须拥有一支能够胜任数据分析和数据挖掘工作的团队和一群出色的数据分析师。
二是企业的数据化运营只有在分析团队与业务团队协同配合下才可能做出成绩，取得效果。

企业决策层的倡导与持续支持

在关乎企业数据化运营的诸多必要条件里， 最核心且最具决定性的条件就是来自企业决策层的倡导和持续支持。

五、数据化运营的新现象与新发展

• 数据产品作为商业智能的一个单独的发展方向和专业领域， 在国内外的商业智能和数据分析行业里已经成为共识， 并且正在企业的数据化运营实践中发挥着越来越大的作用。
  数据产品作为数据分析和商业智能里一个专门的领域得以确立和发展， 其实是跟数据化运营的全民参与的特征相辅相成的。数据产品帮助企业全员更好、 更有效地利用数据， 而数据化运营的全民参与也呼唤更多更好的数据产品，企业成功的数据化运营建设一定会同时产生一大批深受用户欢迎和信赖的数据产品。
• 数据PD作为数据分析和商业智能的一个细分的职业岗位，已经在越来越多的大规模数据化运营的企业得以专门设立并日益强化。
• 泛 BI 的概念在大规模数据化运营的企业里正在越来越深入人心。

——————————————————————————————————————————————————
博主码字不易，大家关注点个赞转发再走呗 ，您的三连是激发我创作的源动力^ - ^

参考：《数字挖掘与数据化运营》