业务对数据的需求的四大层次

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数据的重要性已经被越来越多的公司、个人所熟知与接受,甚至于有过犹不及之势头。大数据的概念满天飞,似乎一夜之间人人都在谈论大数据,见了面不用大数据打招呼,好像就不是在数据圈子里混的了。那么,被外界传得神乎其神的数据,到底可以在哪些方面促进业务的腾飞?或者换种说法,业务对数据有哪些层次的需求?数据在哪些地方能够帮助业务?

结合笔者多年的工作经验以及对数据与业务的理解,业务对数据的需求归纳为四个层次。

第一层:知其然

我们可以通过建立数据监控体系,掌握发生了什么、程度如何,做到“知其然”。

具体来说,切入数据的角度主要有这几个方面。首先是“观天”,观察行业整体趋势、政策环境影响;再是“知地”,了解竞争对手的表现;最后是“自省”,自身做得怎么样了,自己的数据表现怎么样。从看数据的周期上来讲,“观天”可以是季度性或者更长的周期;“知地”按周或者月,特殊时间点、特殊事件情况下除外;“自省”类的数据拿到的是最全面的,需要天天看,专门有人看,有人研究。

在这一层上,分享两个看数据的观点:

1.数据是散的,看数据需要有框架。

怎么看数据很有讲究。零碎的数据很难发挥出真正的价值,把数据放到一个有效的框架里,才能发挥整体价值。所谓有效的框架至少包含两重作用:

(1)数据很多,不同人对数据需求不一样,如CEO、中层管理者、底层员工关注的数据通常是不一样的,有效的框架能够让不同的人各取所需。

(2)有效的框架能够快速地定位问题所在。举个例子,交易量指标大家都关心,如果某一天交易量指标掉了20%,那么,业务很大可能下是出了问题,但问题到底出在哪儿呢?如果只有几个高度抽象的指标,如转化率、成交人数、客单价等,是定位不到问题的。好的框架能够支持我们往下钻,从品类、流量渠道等找到问题所在,板子也就能打到具体的负责人身上了。这也是我们通常所说的,看数据要落地。

2.数据,有比较才有真相。

我有120斤,你说是重还是轻呢?一个孤零零的数据是很难说明问题的。判断某个指标增长快慢,需要选择正确的比较对象、参考系,也就是基准线。这个基准线可以是一个预先设定的目标,可以是同行业平均水平,也可以是历史的同期数据。

第二层:知其所以然

通过数据看到了问题,走到这一步还不够。数据只是表象,是用来发现、描述问题的,实操中解决问题更重要。数据结合业务,找到数据表象背后的真正原因,解决之。解决问题的过程就会涉及数据、数据加工,还可能会涉及数据模型之类的方法或者是工具,这里面技术含量比较高,另作篇幅介绍,这里不展开了。

在第二层里也有两点分享:

1.数据是客观的,但对数据的解读则可能带有很强的主观意识。

数据本身是客观的,但消费数据的是有主观能动性的人。大家往往在解读数据的时候带入主观因素:同样一个数据在A看来结论可能是好的,从B看来可能却得出截然相反的结果。不是说出现这样的情况不好,真理越辩越明。但假如不是通过数据找问题,而是先对问题定性,然后有选择地利用数据证明自己的观点,这种做法就不可取了。可事实上,我们的身边经常发生这样的事情。

2.懂业务才能真正懂数据。

车品觉老师的博文《不懂商业就别谈数据》对这个观点作了深刻阐述,这里不展开讲了。只是由于本观点的重要性,笔者特意拿出来做一下强调。

第三层:发现机会

利用数据可以帮助业务发现机会。举个例子:淘宝上有中老年服装细分市场,有大码女装市场,这些市场可以通过对周边环境的感知,了解到我们身边有一些中老年人或者胖MM在淘宝上面没有得到需求的满足。那么还有没有其他的渠道找到更多的细分市场呢?

数据可以!

通过用户搜索的关键词与实际成交的数据比较,发现有很多需求并没有被很好地满足,反映出需求旺盛,但供给不足。假如发现了这样的细分市场,公布出来给行业小二,公布出来给卖家,是不是可以帮助大家更好地去服务消费者呢?这个例子就是现在我们在做的“潜力细分市场发现”项目。

讲这个案例,不是想吹牛数据有多厉害,而是想告诉大家:数据就在那里,有些人熟视无睹,但有些人却可以从中挖出“宝贝”来。差异是什么呢?商业感觉。刚刚提到的搜索数据、成交数据很多人都能够看到,但以前没有人把这两份数据联系在一起看,这背后体现出的就是商业感觉。

第四层:建立数据化运营体系

我理解的数据化运营,包含了两重意思:数据作为间接生产力和直接生产力。

1.数据作为间接生产力。

所谓间接生产力,是指数据工作者将数据价值通过运营传递给消费者,即通常所说的决策支持,数据工作者产出报表、分析报告等供各级业务决策者参考。我称之为决策支持1.0模式。然而随着业务开拓和业务人员对数据重要性理解的增强,对数据的需求会如雨后春笋般冒出来,显然单单依赖人数不多的分析师是满足不了的。授人以鱼不如授人以渔,让运营、产品的同学都能够进行数据分析,是我脑子中的决策支持2.0模式。

决策支持2.0模式有三个关键词:产品、能力、意愿。

让运营和PD掌握SQL这类取数语言,掌握SAS、SPSS这类分析工作,显得不大现实和必要。提供低门槛、用户体验良好的数据产品是实现决策支持2.0模式的基础。这里讲的产品,不仅仅是操作功能集,还需要承载分析思路和实际案例。

但是,数据分析的门槛始终是存在的。这就对运营和PD提出了新的基本能力要求,即基础的数学能力、逻辑思考能力和学习能力。

最后一个意愿,也许是最关键的,只有内心有强烈的驱动,想做好这件事情的时候,才有可能做好。

2.数据作为直接生产力。

所谓直接生产力,是指数据工作者将数据价值直接通过前台产品作用于消费者。时髦点讲,叫数据变现。随着大数据时代的到来,公司管理层越来越重视这一点。大数据时代带来了大的机会,但也可能是大灾难。如果不能利用数据产生价值,那么,它就是一个灾难——产生的数据越多,存储的空间、浪费的资源就越多。

现在比较好理解的一个应用就是关联推荐, 你买了一个商品之后,给你推荐一个最有可能再买的商品。个性化是数据作为直接生产力的新浪潮,这个浪潮已经越来越近。数据工作者们,做好迎接的准备吧。

via:天下网商

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