為什麼數據化運營如此重要？

大數據的真正價值在於數據驅動決策——通過數據來做出的決定，要優於常規決策。當你的想法有更多的證據(即數據)來支持業務決策時，這一點當然聽起來不錯,但是如何讓這個想法真正落地，是一件非常不容易的事。

數據驅動是什麼意思?

想要成為一家數據驅動型公司,這可不僅僅是收集數據、定期查看數據這麼簡單的。真正的數據化運營指的是,企業在做每一個決策之前,都需要分析相關數據,並讓這些數據結論指導公司的發展方向。

每一位員工也應收集、分析並定期學習數據。數據應該共享,並用於規劃、報告、在內部監控自己的目標和方向。

為什麼數據化運營如此重要?

為什麼數據化運營如此重要?答案很簡單, 相比基於本能,假設,或認知偏見而做出的決策,基於證據的決策更可靠。通過數據驅動的方法,你將能夠判斷趨勢,從而展開有效行動,幫助自己發現問題,推動創新或解決方案出現。麻省理工學院一項針對數字業務的研究發現,那些在大多數情況下都進行數據驅動決策的企業,它們的生產率比一般企業高4%,利潤則要高6%。

數據還可以為員工提供一個良好的標準,將自己的工作和業務結果聯繫起來,從而發現一些可以改進的新機會。績效評估可以建立在一些可衡量的標準上,管理者也可以瞭解整個公司的狀態,以及公司的優勢和劣勢所在。

Salesforce的創始人兼CEO Fred Shilmover在一次採訪中說:“你要麼利用數據,做出更好決策,要麼你就忽略這些數據,讓別人超過你。”

數據驅動決策的六大步驟

得到儘可能多的數據

數據驅動決策的第一步是,你要有數據。現在基於雲的軟件平臺成本相當低,你真的沒有藉口不收集和存儲儘可能多的數據。這些數據也許有用,也許沒用,但你永遠不會知道,除非你真的去分析這些數據。

在收集數據的過程中,你應該注意兩類數據,內部數據(搜索引擎指數、網站轉化率和已有客戶數據),外部數據(社交媒體、競爭對手數據、市場數據等)。今天的數據收集和分析工具允許您將任何東西變成數據,所以你可以盡情讓你的想象力自由馳騁。

制定可衡量的目標

制定一些可衡量的目標(比如增加20%收入),迫使自己去分析為什麼沒能達到這個目標。找到原因的唯一方法就是查看數據,這將幫助你發現哪些變量影響了業務的哪些環節。你做的每件事都應該有一些可以去測量的成果。這些“目標”不僅僅適用於高層,也應該被用於單個項目和個人目標設定。這不僅能幫助你評估你的表現,還可以讓你的員工瞭解自己對公司帶來的貢獻。

確保每個人都能使用數據

一旦你收集並存儲所有的數據,你需要確保公司的每個人都能使用這些數據。數據不應該侷限於數據科學家或IT部門。為了培養一個數據驅動的文化,每個部門都要有使用數據的權力,以做出相關決策。因此培訓員工瞭解數據非常重要。

很多國際領先的企業都意識到,成功意味著給人們提供處理數據的機會。讓數據為所有員工變得簡單可用,這足以改變一個公司的文化。這有助於企業成功。

為了讓每個人都能使用數據,你需要一個c級別的人負責你的數據策略。這個人要帶領公司推動數據驅動決策,並通過自上而下的命令和指導,來推動公司文化的轉變。

僱傭數據科學家

你應該將數據融入到公司的每一個角落,但是要想深入瞭解你的數據,你還應該僱傭一些數據專家。你的員工應該瞭解數據,但你不能指望他們會掌握複雜的算法和數據挖掘技術。你需要自己找一些數據科學家。你應該找一個非常懂業務,又十分了解數據科學、數據洞察、數據營銷和策略的人,這個人不僅可以將非結構化數據轉換為結構化數據並進行定量分析,還幫助公司決定要對哪些數據源進行分析,客戶真正需要什麼樣的數據和分析需求,以及如何最好地把基於數據的產品和服務轉變成行之有效的商業模式。

挑選合適的數據分析工具

有了數據科學家以後,你應該搭建一個完整的數據分析平臺。如果你的IT部門人手有限,你可以選擇一款敏捷型的數據分析工具,例如永洪BI,基於這些工具再進行定製化開發,打造出最滿足自己分析需求的數據平臺。目前市面上的數據分析工具既有免費的,也有收費的,一些領先工具已經可以做到實時、自服務、動態可交互的分析。你可以用免費的流量監測網站,來判斷自己官網的搜索指數,監測APP運營狀況。當分析需求變多時,你也可以挑選如永洪BI、Qlikview這樣的大數據分析工具,進行多維度的自服務的數據分析。

讓數據變成優先級

成為一個數據驅動公司的最好方法就是使數據成為一個優先級的任務,從最高層的管理者開設。公司的每個人都需要了解數據驅動的方法。這意味著你需要培養一種數據驅動決策的文化。

有遠見的公司已經把數據驅動決策融入到他們的日常工作中。他們幾乎所有重要決策的核心都是數據。他們在做決策時可以容忍疑問,甚至異議,只要這些質疑是基於數據和分析的基礎上。這才是真正的數據驅動型企業。因此,一些專家甚至放出豪言,3-5年之內,如果你的企業還沒有開始構建數據化運營體系,那麼你的企業很可能將因為失去數據打造的核心競爭力而苟延殘喘。

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