企业数据化运营的致胜之道

作者: 永洪科技  来源: 原创  时间:2019年12月16日

“流量为王”的时代已经结束,而在这个瞬息万变、竞争激烈的移动互联网时代,越来越多的企业开始向精益化运营的方向转型。数据化运营被很多企业当作制胜法宝,但眼观当下,确实有不少先锋企业在数据化运营上的成功实践,但更多的是很多企业在数据化运营上的困境,投入巨大,却收效甚微。

为何会出现如此大差距?企业数据化运营之路的关键又在何处?

其实,数字化转型是一场关于认知的竞赛。今天,永洪科技将为大家深度剖析一些企业在数据化运营上的偏颇实践,结合数据化运营的重要性和必要性,总结出最适用的企业数据化运营建议,让企业真正实现数据驱动的业务增长模式。干货较多,建议大家先收藏。


一、企业为何要做数据化运营

想要了解企业为何要做数据化运营,首先我们要清楚企业竞争的本质是什么?企业竞争的本质就是资源配置效率的竞争。在当今时代,客户需求和竞争环境在不断变化,如何提高资源配置效率,适应和跟上这一快速变化,在不确定性的环境中进行决策是企业面临的巨大挑战。以往基于经验的决策给企业经营带来了巨大的风险,而数据化运营能够帮助企业从经验驱动决策迈向数据驱动决策,实现更加精准、高效、可靠、科学地决策,以大数据技术化解复杂系统的不确定性,优化资源配置效率,构建企业新型竞争优势。


二、数据化运营建设的难点

1、认知偏差,缺乏大数据思维

企业各层级人员对数据化运营建设没有统一的认知,甚至有些觉得只要有一套大数据平台,企业就具备数据化运营的能力了,熟不知数据化运营的建设是个长期的过程,需要经历平台建设、组织架构调整、运营机制建立及用户赋能等多个阶段。

而且,过去“拍脑袋的经营决策“思维定式还在延续,业务人员站在自己的视角上看常规报表,比如周报、月报、通报报表,然后再结合自身经验做决策,没有系统化的数据思考意识,缺乏大数据分析的思维。如何改变业务人员的工作习惯及思维方式是数据化运营工作中要解决的一大难题。

2、数据孤岛严重,缺乏数据管理机制和保障

企业虽然已经积累了一定量的历史数据,但由于前期缺乏数据管理机制的规划,导致数据来源复杂、数据质量参差不齐、基础数据分散、数据不一致、统计口径不统一等。举例来说,大部分企业的数据来源主要包括业务人员自有的Excel数据表格、ERP、财务、人资、CRM等多个业务系统,各信息系统之间数据口径、分析粒度、字段细致程度各异,难以汇总,且缺乏统一的平台对数据进行关联、整合及联通,导致产销存等各环节无法协同工作,难以完全释放数据的真正价值。

3、报表不成体系,无法指导业务增长

一些企业早期也上过数据报表系统,并在上面做了几百张报表页面,但从结果反馈来看,对业务指导的价值并不明显,甚至有些报表做出来后基本没有用户去查阅。造成以上问题的原因主要是以下两点:

  • 缺少过程指标

企业大多都具备了比较完整的指标体系,但是往往过多的强调结果,缺乏过程类及动作类的指标,导致在报表中只反应结果的好坏而无法深入分析问题的原因。

  • 报表内容零散,分析功能缺失

报表内容和结构分割严重,几百张报表仅依靠目录编排整合,各数据报表之间相互独立多,业务逻辑关联少,统计数据多,分析内容少,使得整个报表分析体系实际上缺少完整数据分析必要的交互功能,缺失从分析结果到业务提升的指导。

对业务部门来说缺乏成体系的分析方法和业务指导,会极大影响年度业务目标的达成。因为他不知道今天、明天或后天做的工作对业务目标的完成有哪些影响或帮助,不知道今天工作做的好坏,对绩效KPI的完成到底有什么影响,有多大的影响?


三、如何建设数据化运营体系

数据化运营的战略意义和目标是让企业自上而下的决策层、管理层、执行层等成员,全员参与到数据化运营中来,回归管理与业务本质。

相信很多企业都已经认识到数据化运营带来的价值,但对如何真正用好数据,做好数据化运营,打造驱动业务增长的数据应用依然有很多疑惑,不知该如何下手,下面将向大家分享数据化运营体系建设的四大原则。

1、领导关怀,全员参与

由于数据化运营项目的特殊性,长期的坚持与落地才能逐步体现其本身的价值,因此整个过程离不开高层领导的大力支持,领导层的认可是项目成功与否的保障和推进的动力。

在得到高层领导的认可和支持后要做好企业内部的宣传工作,提高自上而下的重视程度,让企业所有人都认识到数据化运营不只是某个团队或部门的事,而是需要每个人都贡献一份力量,人人都参与到大数据分析中才是推动项目成功的最好的驱动力。

2、小步快跑,试点先行

企业数据化运营体系的建设需要各层级人员管理思路、工作习惯和方式的改变,但管理思路的转变不是一蹴而就的,习惯的养成也不是一朝一夕的,因此在建设过程中如果急于求成反而不容易快速见成效。小步快跑是希望企业不要追求大而全,是稳步渐进的探索过程,在这个过程中最重要的是找准试点方向,在企业中树立成功的标杆,吸引更多的业务部门和人员主动参与进来。

在选择试点方向时需要结合企业实际需求和当前痛点,从数据的获取难易度和业务价值两个维度来综合评估考虑,选择试点部门和业务应用场景,规划项目的优先级。一般建议选择业务价值高、数据获取难度低、基础数据环境完备的应用场景作为试点,这样项目开展的阻力小、风险低且可以让领导快速看到数据价值,加强企业内部各部门的信心,让业务人员愿意主动投入参与到实际的建设中来。

3、平台易用,体验为王

企业级业务自助式分析平台是数据化运营中必不可少的一部分,平台的搭建也是企业走向数据决策的第一步。好的自助式分析平台可以解决数据分析与业务需求割裂的问题,让数据分析对业务需求负责,真实客观的反映业务,实现数据的价值驱动。

在人人参与的数据化运营体系中对平台的易用性是一大考验,平台是否易用、敏捷且功能完备强大是企业的选型和建设中需要重点考虑的,因为数据价值的挖掘主要依赖业务用户,而业务用户对体验的要求是高标准的,平台的易用性可以帮助业务用户快速掌握,有助于数据价值的快速发挥。如果平台能够满足企业不同层面的数据分析需求,且具备良好的用户体验,就可以增强用户与数据化运营的粘性,对数据化运营快速推广起到事半功倍的作用。

4、用户赋能,行业咨询

对业务用户培训赋能是数据化运营体系能否在企业内部持续运转的关键,业务人员能否改变工作习惯,基于大数据思维去思考决策是数据化运营成功与否的标志。好习惯的养成需要正确的引导与教学,数据分析方法论的掌握需要专业指导,因此企业要在内部长期提供大数据讲堂的赋能培训机制,建立人人都是数据分析师的学习氛围。通过技能教学、案例分享和实操练习等多种培训形式的结合,制作贴合业务场景的分析演示教学,培养业务人员数据分析思维,协助业务人员发现数据中的异常问题并做数据探索,解决业务不知如何分析难题,逐步构建行业内的数据分析应用。

在培训课程的制定及数据分析应用构建的过程中,如果企业缺乏相应的能力和经验,建议初期从外部引入行业数据咨询服务提供商进行专业指导,将数据分析方法论、指标体系构建方法及最佳数据应用实践等给到内部用户赋能,帮助企业平稳走上数据化运营的轨道,建立长效成熟的内部培训机制。

永洪科技基于为上千家企业做数据化运营服务的经验,已把共性的方法做了抽象和总结,形成了一套数据化运营体系建设的方法论,致力于为企业提供自助式分析平台搭建、数据咨询到项目实施落地等一站式的数据应用建设服务。

目前,永洪科技发布的国内首款自主研发的轻量级桌面智能数据分析工具——Yonghong Desktop,已经上线。

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