如何利用大数据驱动业务增长?

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随着公司业务的大幅增长,数据团队能够为后续的增长继续带来活力。也是在这样的背景下,作者加入了一个跨部门的融合增长团队,作者将这段工作经历分享给我们,一同洞察数据在业务增长方面的实践,欢迎阅读。

大数据在商业中的作用日趋凸显,数据驱动已经成为企业发展的核心竞争力。

然而,在日常工作中,数据团队常常是业务部门的工具人,需要数据的时候向数据团队提个需求,但业务究竟是如何运转的,对数据团队来说,是接触不到的,更别提驱动业务增长了。

说到底,就是主导权的不同,业务部门背KPI,本着权责一致的原则,背KPI的业务部门能直接调用资源落地,而数据团队作为辅助部门,只能提建议,至于是否采纳,得业务部门拍板。

最近两年,我所在的公司遇到了一个契机,当时公司业务经历了两年大幅上涨后,增长开始遇到瓶颈,这个时候,公司高层看到了数据团队的价值。

和纯粹的技术部门不同,数据团队掌握了大量的数据,这是公司业务的金矿,虽然不是业务,但数据团队完全可以充当业务部门的鲶鱼,这是领导希望看到的。

在领导的推动下,很快成立了跨部门的融合增长团队,下面和大家分享这段融合团队的工作经历,一同洞察数据在业务增长方面的实践。

01 切入点

当时融合团队的切入点选得很不错,增加贷款投放量。

对于消费金融来说,两个主要的业务方向就是增加收入和降低风险,相对来说,增加收入是一个更为理想的切入点。

增收入能直接从数字上体现业务价值,比如转化率提升了多少、贷款规模提升了多少,但是,风险是滞后的,一笔贷款投放,至少要30天之后才能知道是否出现快速逾期,周期比较长。

其次,风险和业务存在天然的冲突,如果为了降低风险而影响业务增长,项目在推进的过程中,是会受到很多业务部门阻力的。

更关键的是,影响风险的因素很多,过了一个周期之后,风险最后降低或者提高,到底和项目组之间的关系有多大,并不是非常清晰的。比如突发疫情导致逾期率升高了,那么,项目组的价值如何体现?

做增收入的项目就没有这些问题,更容易和业务部门形成合力。

组建增长团队,最关键的就是价值产出,选择切入点非常重要,这是我分享的第一个关键点。

02 团队组建

项目组很快在高层领导的支持下成立了,当时团队的组成如下:

1、增长负责人

当时是部门领导挂帅,由于我们是跨职能条线的混合团队,增长负责人级别必须够高,很多时候才能把事情推动下去。

不仅如此,当时项目组还定期每周和总经理领导开会,这也是为了确保增长团队在工作推进过程中,尽可能减少阻碍,顺利推进。

2、业务负责人

业务条线的负责人,是整个融合团队最有动力的角色,原因很简单,直接关系到自己的KPI。

3、营销策划

营销团队负责坐席、线下营销人员的管理,营销人员的加入在两个环节上起到关键作用:

第一,产品营销策略的变更可以第一时间触达到用户,强执行力;

第二,产品和营销能及时采集到用户的反馈,形成反馈的闭环。

4、数据分析

对于增长团队,需要借助数据分析的,充分挖掘数据的价值,是从经验驱动到数据驱动的关键角色。

5、产品经理

增长团队除了提升业务之外,还要形成一套可复制、可沉淀的工具体系,产品经理扮演的就是这个角色,在项目组推进的过程中,将工具沉淀下来。

6、 开发工程师

这是一个之前很多公司忽略的角色,虽然我们都在说程序员改变世界,但在实际的企业运作中,程序员往往被视为执行方,最后码代码的人,但我们在增长团队中,增加开发负责人的角色,主要是为了能够带来技术和工程思维,为增长团队带来新的活力。

很显然,这是一个跨部门的混合团队,这对业务增长非常重要,主要体现在两个方面:

第一,不同的背景,带来不同的思路,碰撞出不同的火花。业务问题可以通过业务解决,也可以通过营销解决,或者通过技术解决;

第二,不同的角色意味着互补的资源,这也意味着执行力和高速迭代,这是增长团队的新竞争力。

03 增长流程

当时我们设计的增长模式如下:

1、分析洞察

项目组建立了一个项目管理系统,用于想法的提交和管理以及测试结果的跟踪和报告,同时这也是企业知识的储备库。

集思广益,将大家的思路收集汇总。

2、提出方案

经过初步的筛选,值得认可的点子,就进入下一环节,也就是提出方案。

团队成员提出方案的时候不应该仅仅提出质疑,而是应该清楚的说明具体的改进方案,以及衡量效果的指标。

3、排定优先级

对收集到的方案进行优先级排序。方案提交到团队讨论之前,必须要给它打分,因为分数能够帮助团队在不同的想法之间进行比较,确定什么时候开展哪一项实验。

比如ICE评分体系,impact(影响力),confidence(信心)和ease(简易性)。

  • 影响力:影响力是指某个想法对于促进团队关注的指标的预期提升程度。
  • 信心:这个标准的衡量是想法提出者对于想法产生的预期影响的信心。
  • 简易性:简易性衡量的是进行一项实验所需投入的时间和精力。

当然,分数只能是一种参考,因为我们对自己想法的预期并不总是很准确。有时候,也需要靠直觉,而直觉来自于对业务的洞察和长期实验的结果。

4、测试

测试阶段最重要的问题在于如何确保样本有统计意义的情况下,减少对正常开展业务的影响。这里需要涉及很多统计学的知识,这也是团队中数据分析这个角色承担的非常重要的价值。

测试完成后,再次进入第一环节,根据测试结果,分析总结,启动新一轮的增长实验。

增长实验的最大价值在于,用数据说话,在很多时候,是有说服力,且能达成共识的。

04 项目成果

在营销费用没有大幅增长的情况下,在项目组的努力下,公司业绩得到了比较明显的提升。基于大数据进行业务驱动,在一定范围内,是可行的,在公司范围内,这件事情得到了实质上的认可。

总结下来,业绩提升的方法并不复杂,关键就是两个:

  1. 准,在数据的支撑下,业务策略精细程度明显提升,直接提升了转化效果。
  2. 快,活动迭代的节奏变快了,原本只能做一轮活动,通过快节奏的增长模式,可以支持两轮甚至三轮。更多的尝试意味着更多的数据,更多的数据意味着更精准的洞察。

除了业绩提升,项目组沉淀了可复用的标签数据资产和营销管理平台。

标签数据资产:在增长项目之前,很多数据都是零散在各个不同的数据分析人员的代码中,一次活动一套代码复用性不强,而且存在条线壁垒,自己的标签自己用。

随着项目的推进,整个公司层面所有标签都作为公共资产沉淀下来,资产可以复用,也可以给其他项目使用,数据价值就体现出来了。

营销管理平台:简单来说,就是能够实时对接上游数据和下游渠道,实时消费数据、应用数据,实现业务价值。

营销平台的核心优势是一站式、低门槛、数据闭环。

05 存在的问题

由于项目组成员同时也分属于不同的职能条线,这就涉及到比较敏感的职场问题。

可能对于职场新人来说感知不到,比如你进了一家大公司,你以为进的是这家公司,其实,你加入的是你的直属领导。更直白一点,你的直属领导把你招进来,最直接和根本的原因是你能为他解决问题,这个问题可能是公司的问题,也有可能不是,但一定是领导的问题。

对于这样一个增长团队,人力都抽出去了,那有没有解决直属领导的问题呢?不好说。

很简单的道理,如果这件事情不是你直属领导牵头的,你在团队中再卖力,对他其实是没有感觉的。

很多人说,这有什么关系?

关系就很多了,比如你的职能团队和项目团队的目标并不总是一致,这个时候,怎么办?

再比如,到了绩效考评的时候,一个为项目负责而不是为团队负责的成员,领导如何打绩效?

这并不是简单地将成员集中在一个地方办公,采用所谓的站会、快速冲刺的模式所能解决的根本问题。

随着时间推移,这个问题逐渐放大,最终导致项目组很难维持下去,找了一个合适的里程碑,项目组就暂时性地转为常规工作组了。

06 总结

这是一次属于比较成功增长的尝试,对于一家发展到一定规模的大公司来说,做这样的跨部门的混合项目,并不容易,涉及方方面面的资源协调和高层的支持。

本文主要分享了三点有价值的经验。

  1. 做增长项目,好的切入点和阶段性地价值交付,是项目组能够成立并活下去的根本;
  2. 团队的多样性是确保创新和快速迭代的基础;
  3. 在团队创建之初,就要想清楚这是一个长周期的还是短周期的项目。如果是短周期,要明确项目的边界和目标,拖得越长,负作用越大;如果是长周期项目,则需要通过组织架构为项目组保驾护航。

今天的分享就到这里,欢迎探讨和分享。

作者:一丁,“数据人创作者联盟”成员。

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题图来自Unsplash,基于CC0协议。

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