作者 | 橙子
审核 | gongyouliu
编辑 | auroral-L
阿里巴巴数据化运营的内三板斧之‘晒’
在前两期的内容中,我们为大家介绍了阿里巴巴数据化运营的内三板斧中的“混”和“通”,今天我们来讲第三板斧“晒”。
“晒”是一种在“混”和“通”的基础上产生出的最终的数据表现,是基于人、商业和数据结合后的一种看数据和用数据的方法论。在“晒”数据层面上,通常是通过数据来回答这几个问题:业务好还是不好?数据如何改变可以让业务更好?如何利用数据帮助业务发现机会,甚至产生出新的商业价值?这些问题看起来是递进关系,其实不然,因为具体应该用数据解决什么问题,要根据业务的场景来决定。每一个问题都有不同的回答方法,接下来具体讨论一下这些方法。
第一点,数据需要有框架可。数据如何来证明业务好还是不好,这个问题用更专业的语言来说,就是如何搭建数据的框架,并通过数据框架来解答业务水平的好坏。所谓的框架就是对一个业务进行指标化的分解,并通过有限多个指标来客观描述业务的状况。指标化的分解是为了能够快速的定位到问题。举例来说,每个人一生中都可能因为感冒去医院看病,很多医生一般都会先让病人验血,再从化验单里判断是病毒感染还是细菌感染或者其他感染因素,然后根据化验单的指标来对症下药。而数据框架的作用正是如此。
第二点,数据如何改变可以让业务更好。这一过程就是通过数据发现问题,并解决问题。就如之前说到的化验单的例子一样,通过数据的分析找出问题的症结,并进行有针对性的优化。除了搭建数据框架之外,好的展现形式也必不可少,最典型的就是图和表。一个好的分析师,不论是设计数据产品还是做图表,都需要有很好的晒的意识,而且要让“晒”出去的数据能够吸引到更多人的注意。
第三点,如何利用数据帮助业务发现机会。利用数据帮助业务发现机会就涉及具体数据在业务场景中的应用了。这里最核心的价值点就是使数据变成人人都要用,而且是人人都必须用。也就是说让公司的业务人员都能够通过数据去做决策,让数据来驱动业务,以实现真正的数据化运营。比如有一个团购网站就做的非常好,这个网站的运营领导和一线运营主管都有非常好的数据意识,他们和数据分析师“混”和“通”了之后,非常清楚的知道数据能够解决什么问题,并和数据分析师一起对网站的主流程序进行了剖析,定位了一些问题之后,便开始着手解决,进行数据模型建设等等。
数据能不能做到在获取、使用、分享、协同、连接、组合之上让自己变得超级简单和便捷,这是数据化运营里面非常重要的一点。也正是“晒”的内容。数据分析师一定要让数据变得简单,只有这样才不会出现前面所说的——收集数据的不知道怎么用,用数据的不知道数据是怎么来的。也正是因为数据很复杂,假如数据分析师无法将之变得简单,管理和运营的人员自然会产生困惑,也就不能真正做到“通”和“晒”。
阿里巴巴的“混、通、晒”三板斧,其实是配合了数据、方法论与人的修为,能做到借事修人,让用数据的人在数据中成长,循序渐进的让每个人都成为数据分析师。
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