现在你所在的公司,面对的3大问题是什么?公司未来3个月中,要解决的问题是什么?在过去的1个月中,你做对了什么,做错了什么?
每个人都知道在收集消费者数据时最好是观察直接用户,但如果没有这个数据,你观察什么数据?答案就是,去观察行业内对这个数据最敏感的那些人。
● 这是什么问题?● 这是谁的问题?● 这个问题现在必须马上解决吗?● 这个问题我们能解决吗?● 我们有足够的数据来解决吗?
首先,报告的前3页一定要吸引人,让人有欲望继续看下去;其次,当别人看到一个数据,心里在猜测数据背后的各种原因时,我的下一页报告就要解答他心中的疑问。
收集数据的人不知道将来的人怎么使用数据,创建模型的人不知道自己所采用的数据在未来是否稳定,使用模型的人不知道整个数据的来路或加工过程。
在做了很多测试后我们发现,动态的观察数据更能准确地反映出用户的信息和需求。
一个好的工匠必然对各种材料的性质及使用方法了如指掌,而一个好的数据从业者则必须要对各个数据的价值和稳定性洞若观火。
数据价值1:识别与串联价值
假定数据是“脏”的来处理数据,在大数据时代将是一个非常重要的趋势。
第一阶段用数据,第二阶段养数据,第三阶段从看数据到用数据。
我们不能假定用户最终会知道数据的好处,而是要一边宣传理念,一边教授技巧,让用户知道怎么用数据、怎么用好数据,知道数据的价值。
一是做对外的数据产品,即生意参谋,同时也逐步把集团中其他对外数据产品例如数据魔方及量子报告等综合到生意参谋上;二是建立数据公共层,数据公共层是结合了集团各业务群的共享资源而成的数据服务,希望可以成为内部的DaaS模型。
“大数据”的意义就在连结,数据公共层就是跨业务群的精华,让所有人能把其他人的数据冗余利用起来,这时“大数据”才算做了起来。
在数据的自循环中,有两个核心的关键点:一个是“活”做数据收集,另一个是“活”看数据指标。所谓“活”做数据收集,就是指企业不要局限于只收集自己用户产生的数据,还要把“别人”的数据收集过来进行综合分析;“活”看数据指标,就是指企业不要局限于已有的数据框架,而应该结合用户需求的不同场景来灵活应用收集到的“活”数据。
如果你想知道香港的某家酒楼生意好不好,你问问门口卖报纸的人就知道了——香港人喜欢去喝茶的时候买一份报纸。
描述数据最好的一种方式就是分析数据的框架。
数据价值3:时间价值
数据价值5:产出数据的价值
但是如果收集数据的出发点不是为了解决问题,那么收集再多的数据也没有什么意义。
我们要学会真正坐下来盘点那些对公司最有价值、对用户最有价值的数据,这是一个非常重要的趋势。
信息化和数据化的区别在于,信息化为我们提供了参考,而数据化让我们可以直接行动。
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