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數(shù)據(jù)驅(qū)動決策，是大家天天掛在嘴邊的時髦詞匯。可到底數(shù)據(jù)是如何驅(qū)動的？很少有同學(xué)真正看到過全流程。更有同學(xué)總疑惑：“自己被人追著屁股要數(shù)，感覺自己才是被驅(qū)著動的“。今天系統(tǒng)講解一下，拒絕跟風(fēng)。

一、最原始的決策流程

首先，做事情是否一定需要數(shù)據(jù)，答：完全不需要。理論上，做事情只要兩橫一個豎：干就完了奧力給！所以最簡單、無腦的做事方式就是（如下圖） 

但是大家都知道，這么空洞的打雞血喊口號，是種除了逼死員工以外沒屁用的方法。因?yàn)閷?shí)在太無腦了。干什么？怎么干？干成啥樣？都不知道。

二、科學(xué)決策的雛形

因此這種原始的決策很快進(jìn)入到第二階段：三拍階段（如下圖） 

這種三段式?jīng)Q策，已經(jīng)具備了科學(xué)管理的雛形，并且隨著80年代末、90年代初承包制的普及，大放異彩。以至于很多50、60后的領(lǐng)導(dǎo)以及受他們影響的70、80后領(lǐng)導(dǎo)，都還喜歡沿用：干什么，怎么干，干啥樣這種三段式說法。在文章、書籍里也很普遍。 

然而，這并不是真正意義上的科學(xué)管理。因?yàn)樘植诹恕?/strong>特別是干什么，往往是領(lǐng)導(dǎo)自己拍腦袋定，他們最喜歡的口頭禪是：“你先達(dá)成個小目標(biāo)，掙它1個億”至于為什么是1個億，為什么非得掙錢而不是占領(lǐng)市場，從來沒有深入分析與解釋。決策拍腦袋的結(jié)果，就是當(dāng)面拍胸脯，出事拍大腿。因此才有了“三拍”的戲稱。

三、從粗放到精細(xì) 

想要提升決策的精細(xì)化程度，就得引入數(shù)據(jù)度量和數(shù)據(jù)分析，可以說，數(shù)據(jù)分析天生是為科學(xué)管理服務(wù)的。有了數(shù)據(jù)的支持，能夠做大量精細(xì)化管理。

到了這個階段，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)驅(qū)動決策和數(shù)據(jù)化管理。這個階段最經(jīng)典的就是PDCA理論。它將決策過程分為PDCA四個階段：

● Plan計劃

● Do執(zhí)行

● Check檢查

● Act處理

通過循環(huán)迭代，確保目標(biāo)落地，逐步提升質(zhì)量（如下圖）

聽起來似乎到這里，數(shù)據(jù)驅(qū)動決策已經(jīng)做到頭了。在原理上確實(shí)如此，很多經(jīng)典的管理理論都是建立在這個階段。后續(xù)的主要進(jìn)化，體現(xiàn)在技術(shù)方面。因?yàn)?strong>獲取數(shù)據(jù)，本身是一件非常艱難，且非常需要技術(shù)支撐的工作。因此技術(shù)手段的高低，直接決定了管理理論能否落地，能否創(chuàng)新。 

相當(dāng)多的經(jīng)典管理模型，比如AIDMA、PSM、雙盲測試（ABtest）都是建立在調(diào)研問卷的基礎(chǔ)上的。雖然理論上調(diào)研問卷能問回來一切數(shù)據(jù)，但是調(diào)研有天生的局限：

1、人記憶力有限，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度不高

2、人精力有限，問題不能太多，選項不能太復(fù)雜

3、人有惰性，A選項永遠(yuǎn)選的最多，3分、5分的比例永遠(yuǎn)最高

受以上限制，好問卷成本高，周期長，獲取數(shù)據(jù)速度賊慢賊慢。

因此，后續(xù)的管理方法進(jìn)步更多是伴隨著數(shù)據(jù)采集方法的進(jìn)步，越做越精細(xì)。

四、更精細(xì)的數(shù)據(jù)驅(qū)動流程 

更精細(xì)的數(shù)據(jù)驅(qū)動手段，都是技術(shù)驅(qū)動的：

1、有了OMS/CRM系統(tǒng)，可以更即使采集交易+用戶數(shù)據(jù)

2、有了APP/小程序+數(shù)據(jù)埋點(diǎn)，可以采集用戶行為數(shù)據(jù)

3、有了豐富的數(shù)據(jù)，可以完善用戶畫像，可以做預(yù)測模型

4、通過CDP/ECRM等工具，可以直接把數(shù)據(jù)推給業(yè)務(wù)執(zhí)行 

有了技術(shù)支持，在管理上細(xì)節(jié)也更豐富（如下圖） 

交于上個階段，主要增加的內(nèi)容包括：

1、從整體目標(biāo)分解到各部門、各環(huán)節(jié)子目標(biāo)，逐級落實(shí)

2、更清晰地區(qū)分指標(biāo)與判斷標(biāo)準(zhǔn)，引入綜合評估方法

3、增加了CDP（選老辦法），與ABtest（測新辦法），更容易選出好辦法

整體過程，可以看下圖的詳細(xì)描述：

這階段最流行的就是OSM方法，通過逐級分解/量化指標(biāo)，推動決策落地（如下圖）

注意：想實(shí)現(xiàn)驅(qū)動效果，需要的是在決策過程每個環(huán)節(jié)，配置合適的數(shù)據(jù)工具，分別發(fā)揮作用。是一套工具的組合，而非一個超厲害的模型或者公式，計算出超厲害結(jié)果。在整個工作過程中，技術(shù)上最大難點(diǎn)在于數(shù)據(jù)采集，要保障高質(zhì)量、多維度的數(shù)據(jù)收集且不拖項目整體進(jìn)度，是個非常麻煩的事。業(yè)務(wù)上的最大難點(diǎn)，在于共識。如何避免爭吵，爭取認(rèn)可是關(guān)鍵（如下圖）

到這里就介紹完了。但是肯定有同學(xué)好奇：這管理理論看起來也不復(fù)雜呀，為啥我在現(xiàn)實(shí)中就看不到呢？那是因?yàn)槔碚摵同F(xiàn)實(shí)總有差距，具體到企業(yè)里，各種奇葩人和事層出不窮。

五、為什么你感受不到數(shù)據(jù)驅(qū)動決策 

▌ 問題1：人/制度/系統(tǒng)落后。

● 相當(dāng)多的企業(yè)不重視數(shù)據(jù)建設(shè)，特別是數(shù)據(jù)采集與流程規(guī)范。

● 相當(dāng)多的企業(yè)制度還停留在原始階段，大干快上。

● 相當(dāng)多的企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)還在用野蠻管理方法。

時代變了，人/制度/系統(tǒng)不變，一切還是不會變。 

▌ 問題2：私心太重，刻意扭曲數(shù)據(jù)。 

很多領(lǐng)導(dǎo)也就是嘴上喊喊數(shù)字驅(qū)動，實(shí)際上只是拿數(shù)據(jù)當(dāng)牌坊，好看的數(shù)字多寫，不好看的數(shù)字變著法改好看，實(shí)在不行就甩鍋給“我司沒有人工智能大數(shù)據(jù)分析能力”，這樣鐵定實(shí)現(xiàn)不了數(shù)據(jù)驅(qū)動，而是在玩數(shù)字游戲。

▌ 問題3：盲目迷信人工智能大數(shù)據(jù)。  

注意：從數(shù)據(jù)驅(qū)動的演化過程可以看出，想實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動，需要的是前中后期的分工，是報表、管理模型、算法模型、測試平臺、專題分析的相互配合，不是一個“超牛逼智能模型”Duang！一聲就模出來的。然而總有人不信，總有人以為電腦里住著一個無所不知的“模型”能一模定乾坤，最后自然各種悲劇收場。

▌ 問題4：過于重視指標(biāo)，忽視標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)。   

這是數(shù)據(jù)分析師們常犯的問題。一講分析，張嘴就是幾十個數(shù)據(jù)指標(biāo)，可到底哪個是主指標(biāo)，哪個是副指標(biāo)，哪個是參考指標(biāo)。到底哪幾個指標(biāo)組合起來看，到底指標(biāo)數(shù)值是多少算好，多少算差。沒有清晰的標(biāo)準(zhǔn)，沒有和業(yè)務(wù)共識。最后只知道羅列數(shù)據(jù)，無法下判斷結(jié)論。 

▌ 問題5：與業(yè)務(wù)脫節(jié)，對業(yè)務(wù)流程缺少數(shù)據(jù)積累。    

這是數(shù)據(jù)分析師們常犯的問題。每天就知道盯著GMV，流量，DAU，MAU，轉(zhuǎn)化率幾個指標(biāo)，對業(yè)務(wù)流程一竅不通，對不同業(yè)務(wù)手段的效果沒有觀察積累，最后除了翻來覆去啰嗦幾個指標(biāo)，就只會說：要搞高，要保持，全是廢話，更無法驅(qū)動決策。

六、小結(jié) 

數(shù)據(jù)驅(qū)動決策,需要的是業(yè)務(wù)流程與數(shù)據(jù)緊密配合，領(lǐng)導(dǎo)層參與推動，才能實(shí)現(xiàn)的事。

落后的人、落后的系統(tǒng)、落后的流程，都會讓數(shù)據(jù)浮于表面。因此即使短時間內(nèi)看不到成果也不要失去信心，這些落后的人和事，最后都會被淘汰在歷史里。作為從業(yè)者，我們要多鍛煉的是自己的能力，才有機(jī)會加入更好的平臺，做出更好的項目，與大家共勉。

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