從業(yè)務(wù)開始，數(shù)據(jù)化運營需要的四個層次

 
數(shù)據(jù)的重要性已經(jīng)被越來越多的公司、個人所熟知與接受，甚至于有過猶不及之勢頭。大數(shù)據(jù)的概念滿天飛，似乎一夜之間人人都在談?wù)摯髷?shù)據(jù)，見了面不用大數(shù)據(jù)打招呼，好像就不是在數(shù)據(jù)圈子里混的了。那么，被外界傳得神乎其神的數(shù)據(jù)，到底可以在哪些方面促進(jìn)業(yè)務(wù)的騰飛?或者換種說法，業(yè)務(wù)對數(shù)據(jù)有哪些層次的需求?數(shù)據(jù)在哪些地方能夠幫助業(yè)務(wù)? 
結(jié)合筆者多年的工作經(jīng)驗以及對數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)的理解，業(yè)務(wù)對數(shù)據(jù)的需求歸納為四個層次。 
第一層：知其然 
我們可以通過建立數(shù)據(jù)監(jiān)控體系，掌握發(fā)生了什么、程度如何，做到“知其然”。 
具體來說，切入數(shù)據(jù)的角度主要有這幾個方面。首先是“觀天”，觀察行業(yè)整體趨勢、政策環(huán)境影響;再是“知地”，了解競爭對手的表現(xiàn);最后是“自省”，自身做得怎么樣了，自己的數(shù)據(jù)表現(xiàn)怎么樣。從看數(shù)據(jù)的周期上來講，“觀天”可以是季度性或者更長的周期;“知地”按周或者月，特殊時間點、特殊事件情況下除外;“自省”類的數(shù)據(jù)拿到的是最全面的，需要天天看，專門有人看，有人研究。 
在這一層上，分享兩個看數(shù)據(jù)的觀點： 
1.數(shù)據(jù)是散的，看數(shù)據(jù)需要有框架。 
怎么看數(shù)據(jù)很有講究。零碎的數(shù)據(jù)很難發(fā)揮出真正的價值，把數(shù)據(jù)放到一個有效的框架里，才能發(fā)揮整體價值。所謂有效的框架至少包含兩重作用： 
(1)數(shù)據(jù)很多，不同人對數(shù)據(jù)需求不一樣，如CEO、中層管理者、底層員工關(guān)注的數(shù)據(jù)通常是不一樣的，有效的框架能夠讓不同的人各取所需。 
(2)有效的框架能夠快速地定位問題所在。舉個例子，交易量指標(biāo)大家都關(guān)心，如果某一天交易量指標(biāo)掉了20%，那么，業(yè)務(wù)很大可能下是出了問題，但問題到底出在哪兒呢?如果只有幾個高度抽象的指標(biāo)，如轉(zhuǎn)化率、成交人數(shù)、客單價等，是定位不到問題的。好的框架能夠支持我們往下鉆，從品類、流量渠道等找到問題所在，板子也就能打到具體的負(fù)責(zé)人身上了。這也是我們通常所說的，看數(shù)據(jù)要落地。 
2.數(shù)據(jù)，有比較才有真相。 
我有120斤，你說是重還是輕呢?一個孤零零的數(shù)據(jù)是很難說明問題的。判斷某個指標(biāo)增長快慢，需要選擇正確的比較對象、參考系，也就是基準(zhǔn)線。這個基準(zhǔn)線可以是一個預(yù)先設(shè)定的目標(biāo)，可以是同行業(yè)平均水平，也可以是歷史的同期數(shù)據(jù)。 
第二層：知其所以然 
通過數(shù)據(jù)看到了問題，走到這一步還不夠。數(shù)據(jù)只是表象，是用來發(fā)現(xiàn)、描述問題的，實操中解決問題更重要。數(shù)據(jù)結(jié)合業(yè)務(wù)，找到數(shù)據(jù)表象背后的真正原因，解決之。解決問題的過程就會涉及數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)加工，還可能會涉及數(shù)據(jù)模型之類的方法或者是工具，這里面技術(shù)含量比較高，另作篇幅介紹，這里不展開了。 
在第二層里也有兩點分享： 
1.數(shù)據(jù)是客觀的，但對數(shù)據(jù)的解讀則可能帶有很強(qiáng)的主觀意識。 
數(shù)據(jù)本身是客觀的，但消費數(shù)據(jù)的是有主觀能動性的人。大家往往在解讀數(shù)據(jù)的時候帶入主觀因素：同樣一個數(shù)據(jù)在A看來結(jié)論可能是好的，從B看來可能卻得出截然相反的結(jié)果。不是說出現(xiàn)這樣的情況不好，真理越辯越明。但假如不是通過數(shù)據(jù)找問題，而是先對問題定性，然后有選擇地利用數(shù)據(jù)證明自己的觀點，這種做法就不可取了。可事實上，我們的身邊經(jīng)常發(fā)生這樣的事情。 
2.懂業(yè)務(wù)才能真正懂?dāng)?shù)據(jù)。 
車品覺老師的博文《不懂商業(yè)就別談數(shù)據(jù)》對這個觀點作了深刻闡述，這里不展開講了。只是由于本觀點的重要性，筆者特意拿出來做一下強(qiáng)調(diào)。 
第三層：發(fā)現(xiàn)機(jī)會 
利用數(shù)據(jù)可以幫助業(yè)務(wù)發(fā)現(xiàn)機(jī)會。舉個例子：淘寶上有中老年服裝細(xì)分市場，有大碼女裝市場，這些市場可以通過對周邊環(huán)境的感知，了解到我們身邊有一些中老年人或者胖MM在淘寶上面沒有得到需求的滿足。那么還有沒有其他的渠道找到更多的細(xì)分市場呢? 
數(shù)據(jù)可以! 
通過用戶搜索的關(guān)鍵詞與實際成交的數(shù)據(jù)比較，發(fā)現(xiàn)有很多需求并沒有被很好地滿足，反映出需求旺盛，但供給不足。假如發(fā)現(xiàn)了這樣的細(xì)分市場，公布出來給行業(yè)小二，公布出來給賣家，是不是可以幫助大家更好地去服務(wù)消費者呢?這個例子就是現(xiàn)在我們在做的“潛力細(xì)分市場發(fā)現(xiàn)”項目。 
講這個案例，不是想吹牛數(shù)據(jù)有多厲害，而是想告訴大家：數(shù)據(jù)就在那里，有些人熟視無睹，但有些人卻可以從中挖出“寶貝”來。差異是什么呢?商業(yè)感覺。剛剛提到的搜索數(shù)據(jù)、成交數(shù)據(jù)很多人都能夠看到，但以前沒有人把這兩份數(shù)據(jù)聯(lián)系在一起看，這背后體現(xiàn)出的就是商業(yè)感覺。 
第四層：建立數(shù)據(jù)化運營體系 
我理解的數(shù)據(jù)化運營，包含了兩重意思：數(shù)據(jù)作為間接生產(chǎn)力和直接生產(chǎn)力。 
1.數(shù)據(jù)作為間接生產(chǎn)力。 
所謂間接生產(chǎn)力，是指數(shù)據(jù)工作者將數(shù)據(jù)價值通過運營傳遞給消費者，即通常所說的決策支持，數(shù)據(jù)工作者產(chǎn)出報表、分析報告等供各級業(yè)務(wù)決策者參考。我稱之為決策支持1.0模式。然而隨著業(yè)務(wù)開拓和業(yè)務(wù)人員對數(shù)據(jù)重要性理解的增強(qiáng)，對數(shù)據(jù)的需求會如雨后春筍般冒出來，顯然單單依賴人數(shù)不多的分析師是滿足不了的。授人以魚不如授人以漁，讓運營、產(chǎn)品的同學(xué)都能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，是我腦子中的決策支持2.0模式。 
決策支持2.0模式有三個關(guān)鍵詞：產(chǎn)品、能力、意愿。 
讓運營和PD掌握SQL這類取數(shù)語言，掌握SAS、SPSS這類分析工作，顯得不大現(xiàn)實和必要。提供低門檻、用戶體驗良好的數(shù)據(jù)產(chǎn)品是實現(xiàn)決策支持2.0模式的基礎(chǔ)。這里講的產(chǎn)品，不僅僅是操作功能集，還需要承載分析思路和實際案例。 
但是，數(shù)據(jù)分析的門檻始終是存在的。這就對運營和PD提出了新的基本能力要求，即基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)能力、邏輯思考能力和學(xué)習(xí)能力。 
最后一個意愿，也許是最關(guān)鍵的，只有內(nèi)心有強(qiáng)烈的驅(qū)動，想做好這件事情的時候，才有可能做好。 
2.數(shù)據(jù)作為直接生產(chǎn)力。 
所謂直接生產(chǎn)力，是指數(shù)據(jù)工作者將數(shù)據(jù)價值直接通過前臺產(chǎn)品作用于消費者。時髦點講，叫數(shù)據(jù)變現(xiàn)。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，公司管理層越來越重視這一點。大數(shù)據(jù)時代帶來了大的機(jī)會，但也可能是大災(zāi)難。如果不能利用數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值，那么，它就是一個災(zāi)難——產(chǎn)生的數(shù)據(jù)越多，存儲的空間、浪費的資源就越多。 
現(xiàn)在比較好理解的一個應(yīng)用就是關(guān)聯(lián)推薦，你買了一個商品之后，給你推薦一個最有可能再買的商品。個性化是數(shù)據(jù)作為直接生產(chǎn)力的新浪潮，這個浪潮已經(jīng)越來越近。數(shù)據(jù)工作者們，做好迎接的準(zhǔn)備吧。


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