KPI陷阱:为什么数据无法驱动业务

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在数字化浪潮下,“数据驱动业务”已成为众多企业的信条。然而,数据真的能如我们所愿地驱动业务增长吗?本文作者凭借其在硅谷初创企业和国内互联网大厂的丰富经验,犀利地指出“数据驱动业务”在许多企业中可能是个伪命题,并深入剖析了KPI和OKR等管理工具背后隐藏的陷阱。

一个伪命题

“数据驱动业务”这个口号,在前几年数据科学还是风口时候非常流行就像现在ai一样各种企业往上。传统企业搞数字化转型、互联网企业搞ab算法大模型。根据我的经验,这个事在许多企业里是个伪命题。

除了极少数企业数据无法真正驱动业务主要是公司架构上和管理工具上来说,数据(及其owner)和公司的业务方向存在极大脱节,同时可能对业务的描述存在偏颇不如说“业务驱动数据实事求是

两个陷阱

1. 公司架构

公司架构来说数据insightowner直接参与核心商业流程决策。这里的owner包括数据分析师数据科学算法工程师,虽然技术深度各有不同,在我看来都是难兄难弟。知道问题什么才能答案这里三方公司乙方一切问题来自于甲方业务老板在存在信息情况,预期对方主动提供“驱动业务的策略不切实际更多只是一种管理/晋升上的工具说辞。

凡是在数据团队干过两年的,都明白个中辛酸,就不细说了。

2. 管理工具

你也许觉得kpiokr这些都需要数据支撑,不算数据驱动业务

从管理工具上来说kpi确实可以量化业务结果。但可量化意味着可筛选和可操控,而可筛选和操控则意味着偏颇。举个例子增长服务质量,老板要选择什么北极星指标?只要选择增长无数个后续项目服务质量大概率是被牺牲那个

企业高管只是高级打工人人性如此,无法奢求

举例吐槽两个产品一个是滴滴的臭车。打开社媒,到处是对臭车的吐槽。但气味如何被量化?供需团队,最在乎的是市场(即动态、短效)的revenue per session;司机团队,臭车的司机不会受到负向激励,因为这样只会减少supply(和司机聊过,无惩罚措施,不臭仅仅是+3分); 乘客团队, 很难量化气味的难闻程度以及后续对留存影响。于是臭车只能成为房间里的大象,成为没有团队愿意真正有动力解决的问题,虽然,这是常识,也是“正确的事”。

另一个是美团外卖隐藏“售后”入口,如果商家错送想要退款,入口被隐藏在灰色的“更多”后面。相信这个产品上线肯定是经过A/B测试的,但时间窗口大概不会很长,PM大概是觉得用户找不到,就大大降低退款率。“退款”是小概率时间,但一旦发生,用户体验那种被欺骗的感觉犹如吃屎。但,既然短期指标不受影响,客服的工单率又不是我背,大家又有好指标去汇报,何乐而不为呢?受伤的,只有用户的血压和这个产品的品牌认知。

仔细想想我们自己在买车的时候,并不会以几个指标来判断什么是一辆好车我们一定综合考虑外观能耗里程内饰价格等等绝对不会用一两个的数据决定要不要为什么就能以两三个指标来判断企业运行情况?大概是因为,企业并不是打工人自己的企业,既然都是领薪水,盯着上面在意的数据干就好了,至于常识、至于长期规划,很容易在利益的面前做出让步。

写到这里其实就对高层管理者的素质提出了更高的要求既然数据无法驱动业务那么管理者必须在商业前瞻、指标选择以及发挥数据团队功能更好更有意识把控这个思考下篇来写

作者:OTA小王 来源公众号:OTA小王

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题图来自Unsplash,基于CC0协议

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