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数据驱动业务的18个有效策略
大数据 数据分析
你老想着数据驱动业务,但发现有力无处使,或者没人鸟你,我也有同样的经历,下面有18条策略锦囊,望你笑纳。

你老想着数据驱动业务,但发现有力无处使,或者没人鸟你,我也有同样的经历,下面有18条策略锦囊,望你笑纳。

第一条

数据驱动业务中的“数据”广义来讲不仅仅是指存储在大数据平台的那堆数据(反映客观事实),也包括战略、组织、机制、流程、人性、认知、客户的想法、一线人员的技能等等,即使它们还没有被量化或者无法量化,也不能当成看不见,否则就会得出每天看K线的股民比凭经验决策的老板更懂数据的谬论。以下如非特别说明,都指狭义的那个数据定义。

第二条

数据驱动业务中的“业务”不仅仅指产品或业务线,还包括公司战略制定、组织优化、机制变革、流程优化、商业模式重塑、规划投资、精细运营、精准营销、精准建设等等,因此不要总在一个方向猛干,适当的抬起头,俯瞰下全局,也许能找到更合适的驱动对象。

第三条

数据驱动业务的策略制定来源于直觉与客观事实(数据)两个方面,驱动的策略应该依赖【直觉驱动】还是【数据驱动】取决于企业所处的阶段,业务开展早期,【直觉驱动】成功率更高一点,但随着业务发展,好的直觉不再足以驱动业务继续增长,这个时候【数据驱动】的价值就会变大,但不能因此否定直觉。

第四条

数据驱动业务有二种情况,驱动自己的业务与驱动别人的业务,驱动自己的业务由于一切数据(广义)都在掌控中,因此比较容易实现,驱动别人的业务则相反,没一定的策略往往头破血流,当然有一种情况例外,即公司领导亲力亲为顶你,但这种机会可遇而不可求,恰好大鱼碰到过一次。

第五条

数据驱动业务有其不可克服的弱点,如果把数据驱动业务比作开飞机,那么数据就是传感器、仪表盘、报警灯,传感器获取数据,仪表盘展示数据、报警灯进行预警,但飞机主要还是靠发动机驱动,数据仅仅是个辅助角色,当然你说驱动也勉强可以,但很多业务的开拓跟数据真没关系,比如从0到1的产品创新,因此不要神化数据驱动业务。

第六条

用数据驱动别人业务的不二法则:帮助其完成KPI,即使你胸怀天下,也要很谦卑的从帮助别人完成KPI开始,大致可以分为四步:

  • 做好KPI和过程指标,让别人看得见;
  • 做好报表或BI,让别人看得爽;
  • 找到KPI指标的痛点,产生共情,与别人共生;
  • 对痛点进行分析,给别人提升的建议,让别人获益。

天下熙熙皆为利来,天下攘攘皆为利往,用数据驱动他人业务,最后玩的还是人性和利益。

第七条

数据分析的方法有四步:

  • 第一步:业务理解,就是确定业务目标,理解业务流程,分析每个业务节点;
  • 第二步,量化指标,就是从业务节点中定义衡量指标,明确分析维度;
  • 第三步,指标对比,就是在抽丝剥茧的层层指标比较中发现异动;
  • 第四步,假设建议,就是针对末端叶节点的指标异动给出假设,一般要基于业务的常识进行推断,然后给出针对性建议。

第八条

理解业务要有三大格局:

  • 中观:业务对象、业务流程、业务数据和业务问题
  • 上观:行业、战略、愿景、组织、机制和流程
  • 下观:围绕中观对象刨根解牛,拆解拆解再拆解,直到拆解到常识能理解的程度。

我们习惯于在下路猛干,往往事倍功半。

第九条

掌握一些分析模型让我们理解业务事半功倍,这些分析模型包括PEST、5W2H、SWOT、波士顿矩阵、SMART原则、波士顿五种竞争力分析模型、价值链模型、逻辑树方法、鱼骨图等等。

第十条

现代管理学之父彼得·德鲁克说:如果你不能衡量它,那么你就不能有效增长它。对于业务也一样,如果你不能用指标描述业务,那么你就不能有效增长它。

第十一条

好的指标有两个特征:

  • 第一是具有核心驱动的特点,一般从战略开始,然后识别到关键成功因素,再推断出核心指标,比如用户数和活跃用户数两个指标,显然后者于业务成功更有价值。
  • 第二是比率或者比例,因为有比较才有鉴别。我们经常看到绝对值指标也会属于企业的核心指标,一方面是因为其也是比对的结果,只是老板把这个比对过程隐藏了,另一方面是宣传的需要,在任何数据分析中给出一个绝对值而不作特别说明,会让老板觉得莫名其妙。

第十二条

指标体系的构建也是有模型可参考的,这里提供5个:

  • PLC模型,指产品的市场寿命,即一种产品从开始进入市场到被市场淘汰的整个过程。产品的生命周期有探索期、成长期、成熟期、衰退期;
  • OSM 模型,是指标体系建设过程中辅助确定核心的重要方法,包含业务目标、业务策略、业务度量,是指标内容横向的思考;
  • 指标分级模型,根据企业战略、企业组织及业务进行自上而下的分级,对指标进行层层剖析,比如一级指标:公司战略层,二级指标:业务策略层,三级指标:业务执行层;
  • AARRR模型,就是海盗模型,也是用户分析的经典模型。它反映了增长贯穿于用户生命周期的各个阶段,即获取(Acquisition)、激活(Activation)、留存(Retention)、变现(Revenue)、自传播(Referral);
  • RFM模型,该机械模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱3项指标来描述该客户的价值状况。

第十三条

数据分析的本质就是将复杂的数据分解到0或1(代表人的常识能判断的对或错)的建模过程,与机器学习不同的是,这个过程是人主导的、结构化的,线性可理解的。

第十四条

优秀的数据分析师要有二个执念:

  • 第一,业务是我的生命线,在一个企业内,最容易拉开数据分析师差距的,往往是独特的业务理解力。
  • 第二,我既要理解他人的需求,更要理解他人的问题。平庸的数据分析师则用效率来掩盖自己思维上的惰性,取数机器就是这么来的,好比一头拉磨的骡子,每天在那里转同一个圈。

第十五条

要想成为一个好的数据分析师,可以问自己五个问题,认知有没有差别?技能有没有差别?效率有没有差别?信息有没有差别?资源有没有差别?随着数据开放和基础设施的普及,数据分析师在操作技能、工具使用、信息获取、数据资源上的不对称优势逐渐消失,唯一的差异化就是认知,这也是你读这篇文章的原因。

第十六条

一般的数据分析师用狭义的数据驱动业务,但广义的数据驱动业务需要战略、组织、机制、流程、业务等等能力的加持,因此数据分析师的职场最终归属一般是业务和管理,如果你执着于做狭义的数据分析师,那BI总监也许就是天花板了。

第十七条

数据驱动业务的四个阶段:

  • 第一阶段:从零到一,直觉驱动业务野蛮生长;
  • 第二阶段:增长放缓,实验评估助力业务小步迭代;
  • 第三阶段:增长遇到瓶颈,数据驱动业务找到新目标体系与增长发力点;
  • 第四阶段:数据持续驱动细分人群的差异化策略迭代。

第十八条

赵括有那么多的数据,信息甚至知识,但他还是无法打胜仗,因此,数据本身无法驱动业务,信息不行,人工智能也不行,事实上,数据只有转化为智慧才能驱动业务,上面的十七条也许有助于你找到智慧之路。

责任编辑:赵宁宁 来源: ITPUB
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