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企业要需要注意数据,不同阶段的各种差异

2020-12-12 11:44:27 阅读(144 评论(0)

中美数据分析差距较大。只有在BAT等国内一些特别大的企业中,数据分析才能得到高度重视;当然,这是由于他们的长期积累,数据和操作的良好结合。这是我回国后的总体感受。国内企业对数据本身和数据所能提供的价值的理解不如美国深入,差异很大。问题1:什么样的公司需要注意数据?不同阶段有什么区别?一般来说,目前国内更注重互联网金融、电子商务、交易平台等高客户单价、重转化的公司,SaaS、在线旅游公司。这类客户单价高,不能完全拼流量,这样创业者才能有动力提升转化率。从宏观上讲,企业家将经历产品的四个生命周期。第一阶段叫冷启动。此时公司特别早,天使轮或A轮,甚至融资还没有成功。由于客户数量有限,样本性不足,现阶段的公司使用大数据驱动是一个伪命题。他们需要更多地了解潜在客户的需求,并“寻求”客户使用该产品。第二阶段,早期增长。即冷启动即将完成。经验丰富的企业家将开始布局一些与增长有关的核心指标,如日/月活跃和保留。这些指标的目的不是衡量产品当前的性能,而是为了在未来的增长中有一个可比的基准。第三阶段,增长期。在这个阶段,我们可以看到好的初创公司和普通初创公司之间的巨大差异——效率。PR和活动都需要人力和时间成本。如何在增长中找到最有效的渠道?在我看来,这是创业公司PK的核心竞争力。假如不做数据驱动,靠直觉,一两次就可以了,但是没有人能进赌场连赢一万次。因此,直觉需要与数据相结合,使企业能够快速优化各种渠道,提高单位时间的转化效率。第四阶段,实现期。实现业务需要很高的用户基数。一般来说,一小部分高活跃度和良好体验的互联网产品将转化为付费用户。类似于漏斗,不断筛选,这是为了争取操作效率。比如电商用户的转化漏斗一般是:访问-注册-搜索-浏览-加入购物车-付款,或者以后退货。这是一个非常非常长的漏斗。要做好数据操作,就要不断跟踪漏斗的每一个环节。一个好的企业,尤其是未来要做收入的企业,一定要注意各部门、各环节的转化效率。通过市场营销、产品改进甚至客户运营,可以实现这种转化效率的手段。而且每一个环节都略有提升,加在一起就是倍数的提升。这种倍增,如果没有做过数据操作的人,很难意识到会有多大。问题2:好的数据分析应该是什么?好的数据分析可以让公司里的每个人都受益。这不是一种特权,不仅仅是给公司里的一两个人看,而是让公司里的各个运营部门,尤其是前线作战部门,都能直接受益。一般只讲战略,只讲大方向,只给CEO看,只给VP或者操作看——这还不够。需要给在一线工作的员工,让他们使用。我认为这是一个数据驱动型企业的区别,与非数据驱动型企业的区别很大。提高效率是每个人的提高,而不是一两个人的提高。公司要建立完整的数据分析机制,首先要从业务入手。所有的数据分析操作或数据系统都应该从业务和客户开始。该数据分析系统不应只解决一个或两个非常狭隘的问题,而应具有系统性和整体性。然后,事实上,在数据分析中,最困难的部分是数据收集和数据整理。这个过程是最耗时的,可能是因为最初的计划不够全面。因此,在数据采集和数据整理方面,要有计划地重视。后来,数据分析不能仅仅停留在报告的基础上,价值仍然不够。最后,这些数字出来后,告诉别人该怎么做是对的,是有效的。在这种情况下,有很深的知识,需要很强的操作能力。因此,一个企业既要有大局观,又要注重可执行性。我建议一般企业要想自建,首先要从单点突破,找到转化点,看到价值,然后通过这次实践学习下一次实践的方法。这也是一个学习过程。不要上来就建立一个庞大的系统,上来就把50个数据圈整合在一起,想建立一个科学的数据框架。我认为如果你想这样做,除非你有很多资源,否则你会失败。问题3:企业数据分析可分为哪些阶段?第一阶段,什么都没有;第二阶段,公司需要回顾历史:知道产品发生了什么,这是最基本、最原始的阶段;第三阶段,内部产品、运营、营销人员需要问为什么:这个阶段是预测,即预测人群,以下会做什么,以便更好地开发产品;第四阶段,有一个解决方案:我预测这群人会这样做,所以我给它一个更好的解决方案,让它有更好的转换,保留,带来更好的新效果;第五阶段是优化,如何找到各种产品线的最佳平衡:价格、营销、产品设计、销售的平衡,这是企业家利益的最大化,也是用户最喜欢的产品。这五个阶段,需要时间不断积累,不跳跃,跳跃往往失败,从基础开始。这五个阶段,需要时间不断积累,不跳跃,跳跃往往失败,从基础开始。问题4:为什么许多公司的数据分析只是一种形式?这主要是因为许多企业在数据价值、数据分析方法论和实际操作方法三个方面缺乏认知。1、价值认知许多公司正处于疯狂增长的时期,人们的决定可能产生了很多价值;在这种情况下,他们很难意识到数据决策比暴力增长更有价值。2、基本方法论的认知意义是核心但简单的方法论。目前国内对基本方法论的认识不多,可能是因为国内发展时间短,而美国已经发展了几十年。3、国内一线员工利用数据指导工作运营,如产品、客户、销售等实际操作经验相对较少。一方面,由于发展时间短,另一方面,数据使用概念的积累也相对较少。然而,国内公司已经迅速提高了这种认知能力。但这种认知,是一个循序渐进的过程。在美国,认知和方法论在技术和业务之间逐渐统一,数据被整合。许多国内企业家一开始并没有意识到数据的价值;当他意识到数据的价值时,他的期望往往很高。这种巨大的差距,也不能让价值真正落地,甚至让人们产生“这个价值是否真的能实现”的质疑,缺乏耐心。问题5:中国公司对数据有哪些共性的迷思?我认为国内公司对数据分析的理解分为两个极端:一个认为这是纯技术,另一个更迷信,认为只要大数据,它就会成为一家高公司。我认为这两种方法都有一定的误解。核心的话,我觉得你做的这件事能有价值,有效果吗?用效果来衡量是最直接的。其他公司想建立自己的平台,建立一个大团队,效率和产出相对较低,我建议你要小心。随着生态系统的不断发展,现在很多工具都很容易使用,你必须学会使用工具。这是企业家成功的一些很好的帮助——不能说你创业成功是因为你可以使用工具;但是好的企业家必须能够使用这些工具来实现他们的目标。问题6:如何打破数据不能“物尽其用”的怪圈?在过去的几个月里,我们与客户打交道,发现有些企业用我们的产品很好,有些企业一般。一般内部有核心负责数据的企业,会用得很好;有些企业没有核心人员来追逐这件事,做得比较一般。因此,在运营部门,至少要有一个人有一定的数据分析概念。就像我们把一套先进的手术仪器搬到公司一样,如果没有人能操作。我认为获取知识的最好方法是实际操作。实际操作的前提是最好有一个稍微懂一点的人,能做几次。然后转身学习,这是获取数据分析知识最快最有效的方法。我不认为纯粹的阅读或阅读一些教科书,阅读一些外部大数据指导书籍,可以有这种效果。有了这个人,我们可以从了解这方面的人和公司的产品中获得方法论的支持,建立这种学习机制。这个挺重要的,不然系统虽然强大,但是没人能操作,物尽其用。

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