字节跳动的数据思维

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编辑导语:在互联网时代,数据分析的能力在职场上越来越重要,一个正确的数据思维能够提升整体工作的效率等。本文作者分享了字节跳动的数据思维,讲述了数据产品的能力以及字节跳动的经验等,感兴趣的一起来学习一下吧。

昨天上午,在来公司的路上,我听了会字节跳动副总裁杨震原的演讲,他分享了火山引擎是如何支持公司内部业务做好数据驱动的。数据驱动这个话题有意思,记得去年,杨震原也做过一次类似的演讲。今天这篇文章,聊聊我的一些启发吧。

一、数据思维

字节跳动是一家崇尚数据驱动的公司,2012 年公司刚成立的时候,就已经在做 A/B 测试了。后来,A/B 测试成了字节的一个基础工具,他们内部,诸如产品命名、交互设计,甚至改一个字体、一个弹窗、界面大小,都会做 A/B 测试。

我和同事说,工作中讨论问题,“第一反应”应该是先看数据,而不是讲“你觉得”。这里,第一反应我要加个粗,意思是它得像条件反射一样,内化为我们的思维方式。

对于墨问西东,我希望数据驱动能成为团队的工作习惯,像字节跳动那样。比如,讨论一篇文章好不好,先看下他的分享率、阅读数等数据,再谈主观的看法。先事实,后观点,只有这样的协同效率会更好些。

二、依靠数据,而不是依赖

数据驱动,也不是唯数据论。数据只可以依靠,不可以依赖。

我的经验是,在决策之前,你得先有一些自己逻辑上的分析,然后再基于数据修正认知,最后做出判断。这样做有两个好处,一是可以锻炼你的思考能力,二是可以防止你被数据带偏。

为什么说我们可能会被数据带偏?因为数据只能反映当前的状态,某种程度上,数据是短视的。就像这周,我们拒绝了很多不符合团队价值观的广告,从数据上看,收入减少了。这时候,团队讨论,是不是应该拒绝那种类型的广告。如果只看数据,很显然,我们不应该拒绝。

但我相信,拉长时间维度看,拒绝伤害用户体验的广告,会让我们挣到更多的钱。有些事,它不可能立即见效,需要我们沉住气,让子弹飞一会儿,而不是浅尝辄止。

抖音电商也有类似的例子,每个商品都有评价,他们会减少对评价较差商品的推荐。如果做 A/B 测试,看交易数据,那短时间内交易量肯定是下降的。但减少对低分商品的推荐这个决策却是对的,它可以提高用户对平台的信任感。不看短期一周的数据,而是看几个月的数据,可以发现交易量的趋势是先下降,然后逐步爬升。

很多时候,短期正确和长期正确是两码事。

数据驱动的前提是建立不偏颇的数据观,一个团队得先理解数据能做什么,不能做什么。这时候,再谈数据驱动才有意义。我见过一些人,他拿着数据,站在数据的制高点上,对别人指手画脚,那一刻,他失去了信仰和思考。

数据是有局限性的。比如独立性、置信度、因果关系、长短期、偶然性等问题。

陈林曾经担任过今日头条的 CEO,忘了在哪里看到的,他说,A/B 测试只是帮助他们理解用户,而不是帮助他们做决策。如果产品改进只是盯着数据,那不如不看数据。

依靠数据,而不是依赖数据。

三、数据产品的三个能力

数据驱动,也并不是说有了数据就能驱动,它是个系统工程。

杨震原在分享里说,需要明确业务的目标是什么,目标要能够量化,因为有了量化,才能优化;优化的效果一定不是凭感觉,而是要用 A/B 测试等客观的分析评估方法;业务过程的数字化也是非常重要的,数字化越充分,对业务的描述就越精准;还有数字化的协同工作,包括数据治理等手段让底层数据得到规范、统一的表达,通过数据可视化等工具让更多的业务角色使用起来。

这几句轻描淡写的话,其实是一个抽象的思想。抽象的思想需要 IT 系统的支撑,才能落地。很多公司都在建设自己的数据产品。我在前公司的时候,也花了很多精力思考和迭代数据产品。一个好的数据产品,需要有三个能力:实时、敏捷、稳定。

如果说数据的价值是给我们的决策提供重要参考,那无疑,实时的数据才能发挥更大价值。

举个例子,我是一个卖车的销售,在和客户老王沟通的时候,如果我能实时地看到他的画像,诸如,他是从哪里拿到我联系方式的,他之前在我们网站停留了多久,有了更多的数据信息,我就能更准确的理解老王的需求和痛点。

卖了几辆车后,我做了复盘,觉得用户的画像维度应该调整下。提了需求,数据产品需要能快速交付,再或者,数据产品团队能够基于我的反馈,给出更贴合业务的建议,也就是说,数据产品、数据团队需要能够敏捷的支持业务诉求。

稳定是底线需求。如果说数据是不准确的,那实时和敏捷没有任何意义。

四、字节跳动的经验

说实话,数据产品想做到实时、敏捷和稳定,挺难的,特别是对于中小公司来说。杨震原分享了几点他们的经验,我觉得可以借鉴。

  1. 第一,数据要和业务需求结合。字节跳动用了数据 BP(类比 HRBP)的组织方式。字节跳动有做公共产品的团队,叫做数据平台,他们负责做一些通用的功能。而数据 BP 则是嵌入到业务里去的,比如说抖音电商就有一个数据 BP 团队,他们完全和抖音电商的业务目标去对齐。这个做法适合有多个业务的大厂。对中小公司来说,业务和数据团队也要紧密结合。如果各做各的事,即使建好了很复杂的数据中台,业务也用不上。
  2. 第二,经验工具化。在一个成熟产品积累了很多经验,再去支持一个新的产品,需要能够快速地把成熟产品的经验借鉴过来,这叫经验复用、能力叠加。把经验沉淀在工具中去,可以有效降低经验的复用门槛。字节跳动的 DataLeap 数据产品就提供了一整套的数据治理工具。
  3. 第三,数据工具可视化。数据不是只给程序员用的,也不是只给管理者看的,它要能够给公司各个角色各个层级的人使用,帮助每个人都能够有更好的决策。不同的角色需要有不同的数据产品,有可视化的工具降低门槛,这样才能够提高效率,更有针对性。

目前,字节跳动的这些能力,包括 A/B 测试、增长营销、行为分析、智能洞察、客户数据平台、Bytehouse 等都已经通过火山引擎对外开放,这对我们来说也是利好。得到 App、领克汽车等公司都已经在用了。

我司 CTO 大师眯着小眼睛说,后面他也准备试试。我低头,看到日历上写着:万物皆有裂痕,那是光照进来的地方。好的,你眼里有光,你定吧。

 

来源公众号:MacTalk(ID:MacTalkPro);

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  1. 有些事还是以逻辑思维为主,文章中介绍的很详细,很有用

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