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大數據的關鍵思考––數據化營運三訣竅:混、通、曬!

2019-11-18 23:52:11
Managertoday
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當談到阿里巴巴的數據化營運時,我第一個想到的就是「人」,我們花太多時間討論我們應該要做什麼,卻很少會反過來想,如果要落實數據化營運首先要從人做起,因此想跟大家分享的祕密是,數據化營運的內功是什麼呢?簡

當談到阿里巴巴的數據化營運時,我第一個想到的就是「人」,我們花太多時間討論我們應該要做什麼,卻很少會反過來想,如果要落實數據化營運首先要從人做起,因此想跟大家分享的祕密是,數據化營運的內功是什麼呢?簡單來說,就是利用好「混、通、曬(呈現)」這三大訣竅。

「混」出數據

現在很多數據分析師,在面對專業範圍「怎麼算回歸」、「怎麼畫函數」的問題遊刃有餘,在實際工作中卻缺乏商業意識。如果數據分析師缺乏商業意識,公司就成了「盲人」,分析師不知道該使用什麼邏輯分析數據,而公司的決策層也得不到任何有價值的參考意見

現在絕大多數CEO都在抱怨,每天要看一大堆零零散散的數據。造成這種局面的原因是,數據分析師只是單純的把數據傳遞給管理者,卻沒有向管理者解釋,這些呈現使用者行為的數據和能夠在商業上產生價值的數據,兩者間的內在關係。

CEO沒有多餘精力解讀頁面瀏覽量(PV)和獨立訪客(UV)等數據。他們只需要知道數據是否有問題、反映了什麼問題、最近有什麼新的發現以及需要我們做出什麼樣的改變。簡單來說,具有商業意識的數據分析師,在監測到網站上嬰兒車銷量增加的情況時,就可以預測到奶粉的銷量也會隨之上升。而且,也只有具備商業敏感的數據分析師,才懂得用什麼數據驅動公司實現經營目標。

數據分析師如何才能擁有商業敏感?要靠「混」。例如:我要求數據分析師在給我的週報裡,一定要講到業務方的動態。而且,我給他們的考評標準是,千萬不要讓我看見業務方發過來的週報裡有的內容,你的週報裡沒有。我認為,要實現這一要求最基礎的出發點是,數據分析師一定要跟業務方溝通,才有可能服務於他們。

打「通」混的數據

當你與業務人員混得夠熟時,在看到某些數據後,你自然就會明白,「喔,這個數據跟商業決策絕對有莫大的關係。」當前,各電商公司在評估公司經營狀況時,愈來愈依賴數據。但是,在今天,很少有電商敢完全肯定的說,自己掌握了呈現公司狀況較完整的數據。

對於公司主管而言,一是因為很多電商在開始收集數據時,會發現數據非常散亂,分布在不同的數據收集管道和營運人員——公司的核心員工手裡,這就使得數據流程非常「堵」;另一個問題是,絕大多數電商缺乏大數據營運的經驗,只是收集了很「散」的數據,卻不知道如何利用,也不知道該讓哪些數據關聯起來。

從客觀角度來看,數據營運的各方面都可能存在影響數據精準度的「噪音」。數據本身是客觀的,但它很容易受到產品和營運人員的影響——產品目的會影響營運人員的想法,營運人員的想法則會影響樣本獲取的精準度,造成數據在不同人眼中出現不同結果的情形。以轉換率為例,市場部門和營運部門對轉換率的想法並不相同,如果公司內部的數據標準沒有打通、一致,公司決策時被數據迷惑和誤導的可能性就會被放大。

因此你會發現,問題最後還是要歸結到人和公司。如果不能「通」到商業環境裡,即使數據很多也沒有任何價值。堅持帶著業務問題觀察數據或者帶著數據觀察業務,兼備二者的敏感,就是做到了「通」。有些人在很短的時間裡就能判斷出數據是否有價值,就是因為「混通」了。

想做到數據的積累和沉澱,想要打通數據,建立合理的系統是不二之選。首先,做好數據安全工作,以保證公司內部不同職位的員工可以察看不同的數據;再者,統一不同部門的數據標準,使公司內部數據有統一的介面,避免混亂;最後,關聯不同部門的數據,創造機會讓數據的營運可以擴散至數據部門之外。

「通」是「混、通、曬」裡最關鍵的連接點。以前,數據量沒這麼大的時候,公司「混」完就「曬」了,完全憑藉商業敏感營運數據。而現在海量數據成為主流,「通」也就成為了營運數據不可或缺的一部分。

「曬」出混和通的數據

「曬」(呈現)是一種在「混」和「通」基礎上,產生出來的最終數據表現,是基於人、商業和數據結合後的一種看數據和用數據的方法論。在「曬」數據層面上,通常是透過數據回答這幾個問題:業務好或不好,數據如何改變可以讓業務更好,如何利用數據說明業務發現機會,甚至產生出新的商業價值。這些問題看起來是遞進關係,其實不然,因為具體應該用數據解決什麼問題,要根據業務的情境做決定。

(本文出自於《SmartM 電子商務X網路行銷學校》,原文請點此。)