埃森哲：数据分析如何不再“后知后觉”？

于拥有海量消费者数据的快消品行业而言，数据分析是助其获取商业优势的一大利器。例如一些领先的快消品企业在运营总部设有“作战室”，实时监测销售等经营数据，就像宝洁公司（P&G）著名的“业务水晶球”电视墙那样，通过大屏幕上关键绩效指标的图形化呈现，随时为新的市场决策提供依据。

但埃森哲最近开展的一项针对快消品行业的研究却发现：尽管很多企业纷纷投资与数据挖掘和数据分析相关的人才、工具、数据和系统，但他们却很难从这些投资中获得最大价值。其重要原因在于，企业尚未采取上下协调一致的策略，同时缺乏清晰的运营模式为数据分析提供支持。

主要体现在三个方面：

1. 很多企业目前仍处于应用数据分析的初期，他们将数据分析纳入决策和运营核心领域的进展缓慢，大大限制了从数据分析中获得商业优势。

2. 很多时候，企业有关数据分析的投资过于零散，相互间没有得到很好的协调，同时也缺乏全局视角和运营模式为数据分析提供有力支持。

3. 很多快消品企业的数据分析只能对已发生事件进行“事后诸葛亮式”的描述，根本不具备预测能力，因此无法获得前瞻性的洞见。

快消品企业该如何发挥数据分析的最大价值，让其不再“后知后觉”？埃森哲给出了三大建议：

【一、价值优先】

所谓“价值优先”，就是着眼于整个企业在竞争中最急需解决的问题，投入资源开发最能带来回报的解决方案。

过去，快消品企业通常在单独的职能部门内发展数据分析能力，各自为政，因此数据分析的工作重心无法涵盖整个企业的广泛需求。这样往往导致大量重复工作，并最终将分散各处的预算耗费一空，得到的回报却非常有限。

相比之下，能通过数据分析创造业务价值的企业，通常会从确定数据分析愿景和企业全局战略着手，对机遇优先排序，首先抓住高价值且能快速收效的数据分析机遇，创造可测量的收益。例如知名调味品企业味好美建立了一个“口味指纹”网站，请消费者对调味品口味打分，了解他们的口味偏好，并据此形成独特的口味偏好档案。而将这些数据汇集就创造了大量个性化口味的数据价值，并形成准确的市场洞察和产品决策。

【二、架构完善】

适合的架构能帮助企业建立数据分析创新文化，并将资源和战略目标对应起来，从而制定出有效的流程和标准，帮助企业将数据分析融入决策过程。这正是目前多数快消品企业所欠缺的。我们的研究显示，受访企业中只有25%能够依靠基于数据分析获得的结果进行决策。

设计合适组织架构的关键在于建立数据分析型运营模式。但埃森哲的调查发现，只有54%的受访快消品企业拥有非常明确的数据分析型运营模式，40%只是部分定义了这一运营模式。

【三、人才蓝图】

快消品行业所需的数据分析专家，不仅要具备高超的数据分析能力、扎实的数据挖掘技能以及深刻的洞察力，还要能够为管理层提供有价值的见解。他们不仅需要深刻理解消费品行业的动态和发展趋势，了解客户的需求、行为以及内部业务流程，还必须掌握所有形式的数据，并不断地利用这些数据资源推动业务进展。但调研发现，快消品企业在数据分析人才方面正面临两大挑战：

1）人才难得：10名合格的大学毕业生里，只有1名愿意接受数据分析的职位，而这些人又多数投奔了投资银行、咨询公司或软件企业。

2）大材小用：62%的快消品企业的数据分析专家只是制作报告和图表，或寻找解释数据来源；只有5%的企业的数据分析专家从事了开发和应用先进数据分析理念的工作。

在招募和培育数据分析人才方面，谷歌的经验或许值得企业借鉴。例如，谷歌采用“70-20-10”法则，鼓励员工在日常职能上花费70%的工作时间；同时每周投入一天时间参与其他项目，以拓展有益于公司的其他技能；再有每周半天时间用于探索产品和业务创新的点子。这种做法不仅帮助谷歌从公司内部培养出数据分析人才，而且吸引了大量这一领域的优秀人才。