有这三点，数据部门和业务部门才能紧密地协作

除了上帝，数据驱动还需要数据文化，任何人都必须用数据说话。在互联网公司中，数据文化可能是一种基本常识，但在互联网金融行业，特别是在传统金融转型的互联网金融行业，数据文化是一件非常需要实施的事情。所以我今天分享的第一部分是数据驱动需要数据文化。1.数据驱动是一种顶级文化。如果你想在公司实现数据驱动的增长，你必须需要基本的数据基因，而实现数据驱动最重要的是公司创始人或最高级别的认可。如果没有创始人或最高管理层的认可，数据驱动就很难在一家公司实施。举个简单的例子，如果我们比较等级、声音或工作年限，而不是真实的数据，那么公司就很难使用数据来推动增长。在这种情况下，数据只能起到衡量业绩的作用，而不能为业务增长提供价值。因此，我们必须打破经验主义和官僚主义，认同数据的价值和权威。2.数据是裁判，但不是武器。即使数据文化得到了高级管理层和大多数同事的认可，我们也需要继续创造一个真正的数据氛围：数据是裁判，但不是武器。大多数公司在成立初期反对办公室政治，但随着公司规模的增长，数据往往扮演着武器而不是裁判的角色。数据本身是中立的，关键在于人们如何应用它。3.数据只能解决战术问题。作为一个大数据从业者，我从来不认为数据是万能的，它有自己不可避免的局限性。我们应该认识到数据的价值，但我们不能夸大数据的意义。数据无法解决战略问题，公司的战略只能通过对行业的深入洞察和对用户真实需求的理解来完成。在此基础上，数据可以帮助你实现你的想法，做得更好，但早期的方向数据不能告诉你，事实上，早期没有数据。这三点构成了一个公司非常重要的数据文化。有了这三点，数据部门和业务部门可以通过数据密切合作，创造一些价值。然而，大数据能力不仅是数据部门所独有的，也是整个公司所做的。例如，在上图中，公司的大数据能力建设只能通过跨部门合作来完成，因为它将涉及业务、产品、研发和数据等部门。这就是为什么许多公司正在建立一个增长团队，将各部门的人整合到一个小团队中，并使用数据来实现公司的增长。2、在许多公司的早期阶段，大数据只是一个辅助角色，支持业务部门监控工作效果。更先进的可能会实现一些业务洞察，但这绝对不是数据的全部价值。在想象中，数据驱动非常高大，就像最新的苹果手机一样；但在现实中，这可能只是诺基亚的旧版本。今天，我们有很多关于大数据的会议和活动，看起来很热闹，但事实上，正是因为公司数据的声音很弱。正如我们今天很少举行移动互联网会议一样，由于这一理念早已被公众所接受、实践并成为常识。那么，在互联网时代，大数据对企业的长远意义是什么呢？我认为这一部分将激励一些企业的高管。1.中国经济的五个阶段实际上经历了五个典型的阶段：关系密集型的第一阶段我称之为“关系密集型”，当时最具竞争力的是联系人，劳动力、资本、技术、数据等非常次要，最富有的人或最强大的群体。劳动密集型接下来进入了“劳动密集型”。在这个阶段，联系人的作用减少了。能否获得低价但高质量的劳动力已成为创业成功的关键。资本、技术和数据仍然是相对较低的因素。资本密集型，然后我们经历了资本密集型的时代，互联网在这个时候开始崛起，许多风险投资公司让大量的基层创业成功，获得了大量的财富。在门户网站时期，知识密集型网站的结构非常简单，技术的作用并不明显，但到目前为止，技术的作用越来越重要。互联网 互联网只是一种形式或思维。它之所以能与制造业、房地产业、金融等众多传统产业相结合，是因为大数据发挥了价值。因此，在互联网时代，大数据对企业具有重要的长期价值。2.对于企业来说，大数据的价值体现在哪里？我认为它至少体现在链接/显示、洞察/分析、服务和实现三个方面。连接/显示公司可能有很多业务，数据可以连接每个业务岛形成闭环，使公司能够整合每个业务，形成合力。这就是为什么数据部门需要构建数据平台、定义指标系统、构建分析系统等，都是为了连接业务孤岛。在洞察/分析连接业务后，我们可以快速洞察问题和增长点。此时，数据就像一个中立的解释者，可以帮助业务人员解决业务问题，及时改进，使结果达到预期。服务/实现的前两点其实是很多公司都在做的，但第三点只有数据策略和视角都很好的公司才会做。我认为这种价值可以在许多行业数据中提供，就像亚马逊一样，它最初从事零售业，但已经成为云计算的巨头。这就是创始人对数据的深刻理解所能带来的价值。凤凰金融是一个一站式的智能投资和金融平台。我们拥有许多金融产品，包括在线贷款、基金、保险、海外等。我们通过网站/应用程序为用户提供金融服务。通过建立和应用大数据平台，我们在数据方面创造了公司的核心竞争力。数据可以支持我们的业务决策、精细操作、智能投资/投资研究、复杂的金融风险控制等。到目前为止，我们的累计交易金额已经达到550亿 ，总共有500万 用户累计为用户赚取26亿 收益。那么，我们如何通过数据驱动实现如此大的交易规模呢？因此，下一部分主要围绕“洞察/分析”展开，与大家分享凤凰金融数据驱动的应用场景和案例。1.解释：我同意评估操作效果的观点。在数据驱动业务带来价值的过程中，数据解释的意义往往比数据存储、计算和显示更重要。假如一个数据团队对业务有很深的了解，那么数据解读也会做得很好。我从来不认为数据洞察只是业务团队的问题，而应该从需求出发。谁有数据分析的业务需求，谁就应该做好数据洞察。以下是一个关于数据解释的简单例子：2017年1月，分析报告称，周末签到红包推动投资1.2亿元，成本效率低于历史平均水平。从这个数据来看，这个操作活动效果很好。但是，如果我们进一步拆解这些数据，我们会发现这些用户的质量并不是特别高。例如，拆解后，我们发现77.1%的用户投资产品不到一个月，61.2%的用户被标记为羊毛党，56.6%的用户被标记为低潜力用户。拆卸的数据表明，该活动具有良好的新效果，但该渠道带来的用户质量可能相对较低，因此从整体投资回报率的角度来看，不一定是一个很好的操作活动。这就是为什么我一直强调数据应该是客观中立的裁判，而不是攻击其他部门的武器。我们应该更客观、全面地判断一个活动或一个渠道的质量，然后通过拆解的数据进行相应的改进和改进。2.预测：众所周知，共同黄金行业的客户获取成本非常高。我们的市场运营商将通过营销渠道的推出、运营活动的制定和电话营销来获得一些用户，这些方法的成本非常高。特别是对于渠道的推出，我们通常需要花1-3个月的时间来观察各种渠道的用户投资行为，然后判断这些渠道的质量。然而，在这1-3个月的时间里，营销人员的费用是不断花费的。我们开始思考是否可以通过其他数据快速判断每个交付渠道的质量？所以我们做了以下几件事:对用户平均累计投资金额的深入洞察。我们将收集与用户相关的信息，哪些信息与用户的投资潜力密切相关？我们认为有两个，一个是银行卡的会员级别，另一个是手机设备的价格。在投资金融产品中，用户必须在投资前绑定银行卡，绑定银行卡的比例远远超过实际投资的比例。用户绑定银行卡后，我们可以通过用户的银行卡会员级别来推出用户的日均余额。后来，我们发现用户的银行卡会员水平越高，未来的投资潜力就越好。通过验证我们的历史数据，我们发现用户的手机设备价格也是一个非常重要的信息，与用户累计投资金额的平均相关性高达91%。因此，我们通过银行卡和手机设备的标签构建潜在用户识别系统。通过该系统，我们的业务人员可以在两三天内确定一个交付渠道的质量，后续数据确实证明了该系统的有效性。我认为这个案例是数据驱动业务增长的先进案例之一。如何在没有用户行为数据或数据质量低的情况下，通过其他方案构建高效的数据工具，提高业务人员的工作效率。一个数据团队应该拥有这样的数据思维和给业务带来的巨大价值。3.创新：我想谈谈凤凰金融在智能咨询产品部分的经典案例，以解释我们如何通过数据推动业务创新。投资理财领域用户的痛点是什么？综上所述，有三件事:专业/个性化投资理财是一件非常专业和个性化的事情。与普通大众相比，这件事的门槛很高；对于有投资理财需求的用户来说，每个人的需求差异都很大。透明/聚合在当前的市场环境中，信息不对称严重。对于普通投资者来说，他们的信息往往是片面的。奇怪的是，信息不是太少，而是太多。对于普通投资者来说，获取信息非常容易，但如何有效地筛选真实有用的信息却太难了。对于互助黄金公司来说，与用户建立信任和定量评估你对用户的建议是一个巨大的挑战。凤凰金融对这些痛点做了什么？我们做了一个智能信息产品——凤鸣引擎，你可以把它理解为金融领域的“今日头条”。综上所述，我们做了以上三件事:海量信息聚合、深度专业分析、评价和个性化。那么这个智能平台是如何通过数据分析给普通投资用户带来好处的呢？以下是一个简单的例子：对于一个新闻事件，例如『国务院:2017年底前启动税延养老保险试点』。许多普通用户在阅读后忘记了它，但对于专业分析师来说，他们会立即意识到这一事件实际上对保险业有很大的影响。因此，通过我们的平台，我们将立即将这一事件与保险业联系起来『金融标的池』给保险业贴上标签，进一步分析这一事件的影响。我们将定位到此时发生的前后三天，从时间维度判断影响水平。这三种分析包括相关性分析、影响大小分析和多空分析。通过这三个维度的分析和简单的交互，我们可以给用户一个非常直观和可量化的评估数据，并与用户建立良好的信任感。目前，客观地说，互联网金融行业真的缺乏创新；这并不是说这个行业不能创新，而是说这个行业的人们的思维已经被监禁了太久。事实上，许多共同黄金公司的人应该忘记他们以前的经验。在对金融充满敬畏的前提下，拥抱时代和用户的需求，拥抱行业的趋势，这是“数据驱动增长”真正发挥作用的现实条件。今天的分享到此为止，谢谢大家！

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