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作者:產品杰哥
互聯網行業(yè)里,“數據思維”常被提及,比如在某些產品或運營崗位的招聘說明上,會要求應聘者具備數據思維;比如面試過程中,面試官經常會就數據問題展開追問;比如大廠的晉升答辯,在對候選人能力模型進行評估時,經常會有數據思維或數據能力項的評估。
具備數據思維是個挺重要的事,但數據思維到底是什么?以及要做些什么怎么才算具備?聽起來就很抽象,好像一直也缺乏明確的答案。
下面結合我的一些從業(yè)經歷和思考,說下我對數據思維的理解,以及有哪些方法能幫助提升數據思維,希望盡量能說的接地氣一些。
數據思維的內核,是通過數據來幫助看清楚問題,進而提升決策質量,本質上是一種在互聯網時代比較好用的思維方法或者工作方法。
那么,如何具備數據思維?可以拆成3步:建設數據、解讀數據和運用數據。
1)建設數據
評估一個事做的怎么樣,最直接有效的方式,就是通過一張數據表量化來看,這樣更容易達成共識。
比如電商業(yè)務,常見的一些大指標,收入、流量、轉化率、客單價這些,就是業(yè)務層面的重要指標,一般是由業(yè)務或者商業(yè)分析負責人來建設,通過日會或周會機制觀察數據變化和解讀業(yè)務進展,隨著業(yè)務不斷發(fā)展,指標數量也越來越多。
同樣的,具體到個人,也需要有意識地用數據來評估自己的工作,這個就是具備數據思維的第一步。
有了意識,還需要能力,自己建一張數據表,有時候并不是件容易的事,一般會遇到兩個難點,一個是想不清楚用什么指標來評估,另一個是想清楚了指標但是取不出來數。
先說第一個,想不清楚用什么指標來評估,背后的深層問題是對于業(yè)務邏輯的理解不夠,因為從本質上來說,數據指標是業(yè)務邏輯的一種顯性化表達。那么,要怎么理解業(yè)務邏輯呢?總結來說要做兩件事,一個是理解全局業(yè)務邏輯,另一個是理解個人工作方向和全局業(yè)務邏輯的關系。
舉個例子,比如業(yè)務全局看用戶增長,A同學負責新客增長,A同學需要理解全局用戶增長的業(yè)務邏輯,除了新客增長還有老客增長;同時也需要理解自身負責的新客增長和全局用戶增長的關系,即新客增長是全局用戶增長的一部分。此外,業(yè)務全局指標關注交易用戶數,A同學關注交易新客數,指標就是業(yè)務邏輯的自然延伸。
當然,這是個最極端最簡單的例子,具體到實際情況會復雜很多,但萬變不其宗,本質是要有這個思考問題的視角,這也說明,數據思維的底層,有一部分是業(yè)務思維,這個是數據思維的第二步,即充分理解業(yè)務邏輯,知道看什么指標。
如果想清楚了看什么指標,理論上就可以按照邏輯去取數出數了,這個時候有可能出現第二個難題:取數難,常見于某些線下場景比較重的業(yè)務,因為沒有線上化導致就沒有數,如果非得要出數,可能還有前置的大量基建工作要做,很多人會在這個時候選擇放棄算了。
這個時候就非??简灈Q心了,如果認定是長期的重要指標,正確的做法是再困難也得做,這個是數據思維的第三步。
過往我自己實際工作中就數次碰到過這個問題,聽公司某個大佬說,你衡量什么,就得到什么。你無法衡量,就壓根不知道發(fā)生了什么。也只有觀測,才知道發(fā)生了什么,要改善什么。
如果想清楚了指標,也能順利取數,那么建設數據的工作也就做完了。
總結來看,這個環(huán)節(jié)的數據思維,并不是取數建表這些技能項,而是知道該用數據評估工作,深刻地理解業(yè)務邏輯來幫助判斷用什么指標來評估,并且堅定地克服困難去推進數據建設。
2)解讀數據
建設完數據后,下一步就是解讀數據了,即通過數據表現來看清事情的進展和問題,比如目標完成的怎么樣,哪里做的好,哪里做的不好等等。
這個環(huán)節(jié)的數據思維體現,主要是以下3點:
第一個是“看的多”,這是個容易被忽視的基本功,數據看的越多,理解才會深刻,大到一個業(yè)務,可能會有日會周會這樣的機制來看解讀數據,小到個人,也需要主動對自己負責的方向或項目進行高頻次的數據解讀,這是個日常要做逐步積累的事,不是匯報前臨陣磨槍的事。
第二個是“看的深”,不僅是看數據表現,更要看到數據背后所傳遞出的深層信息,怎么看到深層信息?比較常用的有找錨點,找因果,做細分三個方法:
首先是找錨點,就是給數據表現找“參考線”,一類跟設定的目標比,比如目標完成率達到多少,另一類是跟自己的過去比,同比環(huán)比多少等。
其次是找因果,如果做的好,是哪里好,做的不好,又是哪里有問題。數據只是一個結果,是輸出,因的部分才是輸入,也只有明確了因果關系,才能為下一步調整提供基礎。
當然,這個因,有可能是天氣、政策等不可控的外部因素,也有可能是可控的運營要素如補貼、投放導致,但不管怎樣,都先要看清楚“因”,然后去調整可控的“因”。
最后是做細分,從周看到天再看到小時,從全國看到省看到城市,從用戶看到新老客再看到更細用戶分層表現,是隨著業(yè)務發(fā)展把事情看的更細的一個過程。
舉個例子,某天訂單漲幅達到30%需要去解讀,它可能的解讀問題如下:
30%訂單漲幅是否達成預期?這個問題是在找錨點;
是節(jié)假日帶來的需求變化,是流程優(yōu)化帶來的體驗變化,還是補貼的帶來的變化?這是在找因果;
30%的訂單,所對應的新老客用戶結構發(fā)生了什么變化?流量和轉化分別發(fā)生了什么變化?這是在做細分。
第三個是“記得住”,解讀數據后,會有些確定的結論,也會有些模棱兩可的事情還有待繼續(xù)去驗證,這個時候要盡量把重要的顯性結論明確提煉出來,并且記得住。經常會出現一個問題,就是大家一通討論后,感覺好像都收獲了很多信息,但仔細一問發(fā)現并沒有啥明確的結論,也沒有人記住了啥。
除此之外,當某些數據所體現的結論并不顯性,可能只是個推測時,還需要配合做些用戶調研用于夯實結論。
3)運用數據
解讀數據后,如果有了清晰的結論,下一步就是利用這些結論幫助決策了,這是數據思維的最終價值所在,不僅是帶來認知層面的變化,更多的收益是在指導行動上。這個環(huán)節(jié)的數據思維體現,就是運用數據來提升決策質量。
當然,也會存在很多時候并沒有明確結論,也很難指導下一步行動,建設數據、解讀數據本身也是一個需要持續(xù)迭代的事。
除幫助決策之外,這個環(huán)節(jié)還有個重要的事,在對外的匯報文檔、晉升文檔等書面材料上,要把數據做充分的展示,重要的結論項一定需要數據來支撐。有數據的材料不一定是好材料,但沒有數據的材料一定不是好材料。
以上,就說完了三個環(huán)節(jié)所需要具備的數據思維,簡單總結為以下8點:
第一,有意識地通過數據來評估自己的工作;
第二,通過充分理解業(yè)務邏輯,明確評估指標;
第三,認定是長期重要的指標,排除萬難也要取到數;
第四,要看得多,將看數作為平時的基本功去對待;
第五,要看得深,看到數據背后所傳遞出的深層信息,日積月累逐步精進;
第六,要提煉和記住關鍵的數據結論;
第七,運用數據結論,提升決策質量;
第八,對外的匯報材料要做充分的數據展示。
如果能堅持做到這8點,大概率會在很多工作場景發(fā)生以下變化:
決策質量更高了,事情更容易做對,更容易拿到結果;
匯報材料里能充分展示數據,會議更高效,更容易通過評審拿到資源;
跟老板抽煙或者閑聊時,老板突然問到,最近某個項目怎么樣啊?不再是支支吾吾,而是能快速清晰的說出關鍵結論和支撐結論的數據,更容易得到領導的認可;
晉升答辯的時候,當評委問到工作目標指標是什么,為什么是這些指標等類似問題時,能給出較為清晰的回答;
面試的時候,面試官詢問到數據相關的問題時,不太會出現大面的硬傷。
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