6月6日,騰訊媒體研究院旗下芒種特訓(xùn)營運營季在北京舉辦,神策數(shù)據(jù)創(chuàng)始人&CEO桑文鋒老師在課上進行了分享,騰訊媒體研究院將部分內(nèi)容整理成稿,以下為具體內(nèi)容。
穿越歷史看數(shù)據(jù)思維
我們談到數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)這些東西,大家的直觀感受肯定是“這種東西是從國外來的”。國內(nèi)相關(guān)歷史文章提到數(shù)據(jù)兩個字的基本沒有,因為沒有形成這樣一種概念。我們很多時候講數(shù)據(jù)驅(qū)動,都是從美國、硅谷那邊引進來的。
在我看一些歷史資料的時候,我會研究中國人之前到底有沒有數(shù)據(jù)意識,會不會考慮到這些點。最近這半年我都在研究黨史,因為我覺得創(chuàng)業(yè)一定要去學(xué)習(xí)更成功的創(chuàng)業(yè)者。在地球上最大的創(chuàng)業(yè)莫過于此了。這些創(chuàng)業(yè)者中也有乘風(fēng)而起自成體系的開山創(chuàng)業(yè)者,這其中毛主席絕對具有獨特性,因此我年前也把毛選看了一遍。
毛為什么這么厲害?研究來研究去,最重要的一點就是毛擅長做數(shù)據(jù)分析。
80后肯定都學(xué)過這篇文章——《反對本本主義》。這篇文章講清楚了調(diào)查的重要性,而調(diào)查就是做數(shù)據(jù)搜集——“沒有調(diào)查就沒有發(fā)言權(quán)”。文中還有另外一句話“調(diào)查就像十月懷胎,解決問題就像一朝分娩”——把調(diào)查做好了,這個事兒就非常明白了。毛選前面講的都是調(diào)查研究,比如湖南農(nóng)民的調(diào)查報告等,毛思想的起點就是做調(diào)查,通過調(diào)查了解實際情況。
網(wǎng)上經(jīng)常會出現(xiàn)一些段子,講KPI怎么怎么不好。但是在現(xiàn)實工作中,如果想把大家的精力放在一起去、讓大家的方向是朝一個點努力,KPI不失為一種有效的手段。所以數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)理念對一個國家來說是有益的,對一個小的公司來說更加成立。
因為中國歷史上缺乏數(shù)理化,于是我們小時候習(xí)慣了拍腦袋憑感覺去做決斷,在數(shù)據(jù)上利用率不是特別高。更多的時候講人文、講政治,可能你文章寫得好,你當(dāng)丞相了,不是你生產(chǎn)搞得好。但是現(xiàn)在講科技是第一生產(chǎn)力,思路必須完全不一樣。
數(shù)據(jù)價值:驅(qū)動決策與產(chǎn)品智能
回到現(xiàn)在,數(shù)據(jù)分析到底有什么樣的價值。我總結(jié)有兩點:
一點是數(shù)據(jù)是驅(qū)動決策,幫助你“拍板”。這里面包括做一些產(chǎn)品的大的戰(zhàn)略規(guī)劃,或者做一些商業(yè)決策,比如在北京開一個餐館開得挺好,下一步準(zhǔn)備在哪開分店等,這些都需要有數(shù)據(jù)支撐。
第二,數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品和運營。產(chǎn)品迭代的過程并不是由你拍腦袋來決定,只有通過數(shù)據(jù)才能證明怎么改較為合適。也不是上了一個新版就有可能帶來業(yè)務(wù)的增長,新版很可能讓用戶加速流失。運營同樣如此,大家主要做內(nèi)容創(chuàng)業(yè),關(guān)心的是內(nèi)容。那么這個內(nèi)容是哪些用戶喜歡的?公眾號可以通過哪些數(shù)據(jù)來看運營情況的好壞?這是可以做運營的。
另外這些不拉過來的不同的用戶看你這一篇文章,他是否被你黏?。恐笏欠裼至粼谶@個平臺里面關(guān)注你?或者成為你的一個核心付費用戶?這個過程也得依靠數(shù)據(jù)。
還有就是管理,管理用數(shù)據(jù)說話。一是做得好不好,看你KPI完成的情況,完成得好就是做得好,我們就是用一些數(shù)據(jù)指標(biāo)評判考核。
但在我看來在這些只能發(fā)揮數(shù)據(jù)20%的價值,數(shù)據(jù)更大的價值是驅(qū)動產(chǎn)品智能。
產(chǎn)品智能是什么?我們有了數(shù)據(jù),套上一定的策略算法,讓產(chǎn)品本身具有一種學(xué)習(xí)能力。我拿輸入法作為一個例子,2001年的時候我在讀大學(xué),那時我們用的智能ABC還有微軟輸入法來打字,打得速度又慢性能也不行。2006年,搜狗輸入法出來了,我相信大家對它都有很直接的感知,它甚至具備了糾錯能力。
為什么這些輸入法變得越來越強大?背后靠的是數(shù)據(jù)。到搜狗輸入法的時候,它本身已經(jīng)是一個搜索引擎,它將網(wǎng)上大家經(jīng)常搜索的檢索詞收錄起來了,然后把這些信息都搬到輸入法的詞庫里,這就是過去一年多比較火的AI。AI的核心就是用數(shù)據(jù)讓產(chǎn)品本身具有學(xué)習(xí)能力,而不是一個傻瓜思想。
所以現(xiàn)在這些可能還不夠普遍,但是勢頭已經(jīng)起來了,再過三五年會更加明顯。
如何讓數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品、驅(qū)動運營?
首先,對一個公司來說,不是有了幾張報表或者有幾個核心指標(biāo)就叫數(shù)據(jù)驅(qū)動、就實現(xiàn)全面的數(shù)據(jù)分析了。更系統(tǒng)地考慮這個問題,一定要考慮“全角色”,不同的角色,不管是產(chǎn)品、運營、市場、銷售、分析師各個決策,都應(yīng)該引用數(shù)據(jù)。
比如一個便利店里面一個店員,是不是他也是掌握數(shù)據(jù)的。我去年的時候看一本書,講7—11便利店的零售哲學(xué),里面講了一點,7—11便利店里面每個店員都能夠決定進什么貨,他會搜集這個店里面賣了哪些商品、哪些商品賣得好。這就是讓每一個人都用數(shù)據(jù),工作比較有效。
另外就是全渠道,要把線上線下打通結(jié)合起來,大家雖然做內(nèi)容創(chuàng)業(yè)的,但有些不止做內(nèi)容,后面還有賣貨賣服務(wù)。這些信息是不是能夠打通起來,把它關(guān)聯(lián)起來去做溝通。
第三點就是全流程。任何公司做的事情都是一個業(yè)務(wù)流程,從最開始市場、銷售到后面去服務(wù),整體就是流程,這個流程里面各個環(huán)節(jié)是否都能引入數(shù)據(jù)?或者引入數(shù)據(jù)之后讓它變得更加智能?這都是數(shù)據(jù)能夠起到作用的點。
實際情況當(dāng)然沒有那么理想了,真正在實際業(yè)務(wù)里面對數(shù)據(jù)的運用、對數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)意識反差是很大的。大家可以回想一個問題,最近你做的決策里面有多少是基于數(shù)據(jù)的?還是憑你的直覺,你的直觀感受比較準(zhǔn),然后用它去做的?然后你的直覺里面,你的直覺判斷里面有多少是對的?可能大部分是對的,但是更多可能是錯的,你會發(fā)現(xiàn)很多結(jié)果與你想的不太一樣,那就是因為你沒有數(shù)據(jù),定性憑感覺作判斷的精確性是不夠高的。
另外你也可能只是看了一些宏觀的資料,比如看到昨天用戶活躍度這個指標(biāo)跌了4%,然后你就想知道為啥跌了4%,假如你只有一個宏觀日活的統(tǒng)計,沒有具體的數(shù)據(jù),那該怎么去做宏觀分解?光有一些數(shù)還不夠,還要精細化維度的東西。
大數(shù)據(jù)之“大、全、細、時”
如何把數(shù)據(jù)做好?這就牽扯到你對數(shù)據(jù)的理解,大數(shù)據(jù)的概念已經(jīng)很久了,我分享一下我所理解的大數(shù)據(jù)。
首先說“大”,大是更宏觀、更系統(tǒng)的概念。比如我們把全國各個地級市今天的蘋果價格拿過來,這個數(shù)據(jù)可能只有2M大小,但是如果我們?nèi)?nèi)蒙古風(fēng)力發(fā)電機,一臺風(fēng)機振動數(shù)據(jù)拿過來大家有多大,估計有50GB。這一天哪個產(chǎn)生的數(shù)據(jù)更大?肯定是風(fēng)機產(chǎn)生的數(shù)據(jù)更大。但是風(fēng)機叫不叫大數(shù)據(jù)?在我看來就不叫,因為物理量是很大的,只是采了某一個節(jié)點。相反我們搜集全球各個地級市的蘋果價值,根據(jù)這個做蘋果的智能調(diào)度系統(tǒng),這個就是一個很牛的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)了,它的價值就不一樣了。很多時候因為我們掌握了全局整體系統(tǒng)的信息,判斷的時候就是高屋建瓴了,能夠?qū)@個事情作一個更好的判斷。
第二點就是“全”。各種數(shù)據(jù)我們都應(yīng)該把它搜集起來,而不是自己抽樣。抽樣就會有問題,因為很容易會造成偏差。比如去年的時候美國大選,大家在開始之前都認為是希拉莉獲勝,獲勝率是80%,川普不靠譜只有20%的支持。但是結(jié)果一開是川普贏了,大家都在分析到底問題在哪。
其中一個原因是美國中部有很多農(nóng)民,農(nóng)民是比較贊同川普的,因此調(diào)查只是基于網(wǎng)絡(luò)上的統(tǒng)計偏差,最終得到了一個錯誤的結(jié)論。每個人去做調(diào)研的時候都會存在這樣的問題,像快手這樣的產(chǎn)品冒出來的時候,很多人覺得挺驚訝的,我怎么就沒有想到這個需求?因為采樣的標(biāo)準(zhǔn)一出來,基本上需求是什么就出來了。
第三個是“細”,也就是多維度。比如我問在座的各位,你們的產(chǎn)品中不同身高的客戶在閱讀時間上有什么差異,你可能很難回答,因為你可能沒采集身高這個維度,那后面就沒有辦法作分析了,這其實就是細,細就是強調(diào)維度。
不是你這個維度的用戶來了,但量很小,就不需要做這個分析。量雖然小,但是同樣有價值,可以通過不同的維度不同的視角看這些數(shù)據(jù),同樣可以得到非常有價值的分析。
最后是“時”,時就是強調(diào)時效性?,F(xiàn)在的信息獲取跟以前不一樣,現(xiàn)在一旦出了事兒,當(dāng)天全世界就都知道了,信息時效性與原來有根本差別。同樣,2008年金融危機的時候,如果你比大家都提前半年知道這個信息,你就可以做空或者做多一些股票。同樣一條信息,告訴你的時間不一樣,價值也不一樣。
這就是我理解的大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)從物理層面來說數(shù)據(jù)既大,也包含全體系。我們在做數(shù)據(jù)采集的時候,要把更大、更細、更全地做出來、搜集出來。
文:騰訊媒體研究院(TencentMRI)
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