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神策数据CEO桑文锋:以数据思维与数据价值驱动增长

6月6日,腾讯媒体研究院旗下芒种特训营运营季在北京举办,神策数据创始人&CEO桑文锋老师在课上进行了分享,腾讯媒体研究院将部分内容整理成稿,以下为具体内容。

穿越历史看数据思维

我们谈到数据分析、数据这些东西,大家的直观感受肯定是“这种东西是从国外来的”。国内相关历史文章提到数据两个字的基本没有,因为没有形成这样一种概念。我们很多时候讲数据驱动,都是从美国、硅谷那边引进来的。

在我看一些历史资料的时候,我会研究中国人之前到底有没有数据意识,会不会考虑到这些点。最近这半年我都在研究党史,因为我觉得创业一定要去学习更成功的创业者。在地球上最大的创业莫过于此了。这些创业者中也有乘风而起自成体系的开山创业者,这其中毛主席绝对具有独特性,因此我年前也把毛选看了一遍。

毛为什么这么厉害?研究来研究去,最重要的一点就是毛擅长做数据分析。

神策数据CEO桑文锋:以数据思维与数据价值驱动增长

80后肯定都学过这篇文章——《反对本本主义》。这篇文章讲清楚了调查的重要性,而调查就是做数据搜集——“没有调查就没有发言权”。文中还有另外一句话“调查就像十月怀胎,解决问题就像一朝分娩”——把调查做好了,这个事儿就非常明白了。毛选前面讲的都是调查研究,比如湖南农民的调查报告等,毛思想的起点就是做调查,通过调查了解实际情况。

网上经常会出现一些段子,讲KPI怎么怎么不好。但是在现实工作中,如果想把大家的精力放在一起去、让大家的方向是朝一个点努力,KPI不失为一种有效的手段。所以数据分析、数据理念对一个国家来说是有益的,对一个小的公司来说更加成立。

因为中国历史上缺乏数理化,于是我们小时候习惯了拍脑袋凭感觉去做决断,在数据上利用率不是特别高。更多的时候讲人文、讲政治,可能你文章写得好,你当丞相了,不是你生产搞得好。但是现在讲科技是第一生产力,思路必须完全不一样。

数据价值:驱动决策与产品智能

回到现在,数据分析到底有什么样的价值。我总结有两点:

一点是数据是驱动决策,帮助你“拍板”。这里面包括做一些产品的大的战略规划,或者做一些商业决策,比如在北京开一个餐馆开得挺好,下一步准备在哪开分店等,这些都需要有数据支撑。

第二,数据驱动产品和运营。产品迭代的过程并不是由你拍脑袋来决定,只有通过数据才能证明怎么改较为合适。也不是上了一个新版就有可能带来业务的增长,新版很可能让用户加速流失。运营同样如此,大家主要做内容创业,关心的是内容。那么这个内容是哪些用户喜欢的?公众号可以通过哪些数据来看运营情况的好坏?这是可以做运营的。

神策数据CEO桑文锋:以数据思维与数据价值驱动增长

另外这些不拉过来的不同的用户看你这一篇文章,他是否被你黏住?之后他是否又留在这个平台里面关注你?或者成为你的一个核心付费用户?这个过程也得依靠数据。

还有就是管理,管理用数据说话。一是做得好不好,看你KPI完成的情况,完成得好就是做得好,我们就是用一些数据指标评判考核。

但在我看来在这些只能发挥数据20%的价值,数据更大的价值是驱动产品智能。

产品智能是什么?我们有了数据,套上一定的策略算法,让产品本身具有一种学习能力。我拿输入法作为一个例子,2001年的时候我在读大学,那时我们用的智能ABC还有微软输入法来打字,打得速度又慢性能也不行。2006年,搜狗输入法出来了,我相信大家对它都有很直接的感知,它甚至具备了纠错能力。

为什么这些输入法变得越来越强大?背后靠的是数据。到搜狗输入法的时候,它本身已经是一个搜索引擎,它将网上大家经常搜索的检索词收录起来了,然后把这些信息都搬到输入法的词库里,这就是过去一年多比较火的AI。AI的核心就是用数据让产品本身具有学习能力,而不是一个傻瓜思想。

所以现在这些可能还不够普遍,但是势头已经起来了,再过三五年会更加明显。

如何让数据驱动产品、驱动运营?

首先,对一个公司来说,不是有了几张报表或者有几个核心指标就叫数据驱动、就实现全面的数据分析了。更系统地考虑这个问题,一定要考虑“全角色”,不同的角色,不管是产品、运营、市场、销售、分析师各个决策,都应该引用数据。

神策数据CEO桑文锋:以数据思维与数据价值驱动增长

比如一个便利店里面一个店员,是不是他也是掌握数据的。我去年的时候看一本书,讲7—11便利店的零售哲学,里面讲了一点,7—11便利店里面每个店员都能够决定进什么货,他会搜集这个店里面卖了哪些商品、哪些商品卖得好。这就是让每一个人都用数据,工作比较有效。

另外就是全渠道,要把线上线下打通结合起来,大家虽然做内容创业的,但有些不止做内容,后面还有卖货卖服务。这些信息是不是能够打通起来,把它关联起来去做沟通。

神策数据CEO桑文锋:以数据思维与数据价值驱动增长

第三点就是全流程。任何公司做的事情都是一个业务流程,从最开始市场、销售到后面去服务,整体就是流程,这个流程里面各个环节是否都能引入数据?或者引入数据之后让它变得更加智能?这都是数据能够起到作用的点。

实际情况当然没有那么理想了,真正在实际业务里面对数据的运用、对数据分析的数据意识反差是很大的。大家可以回想一个问题,最近你做的决策里面有多少是基于数据的?还是凭你的直觉,你的直观感受比较准,然后用它去做的?然后你的直觉里面,你的直觉判断里面有多少是对的?可能大部分是对的,但是更多可能是错的,你会发现很多结果与你想的不太一样,那就是因为你没有数据,定性凭感觉作判断的精确性是不够高的。

另外你也可能只是看了一些宏观的资料,比如看到昨天用户活跃度这个指标跌了4%,然后你就想知道为啥跌了4%,假如你只有一个宏观日活的统计,没有具体的数据,那该怎么去做宏观分解?光有一些数还不够,还要精细化维度的东西。

大数据之“大、全、细、时”

如何把数据做好?这就牵扯到你对数据的理解,大数据的概念已经很久了,我分享一下我所理解的大数据。

神策数据CEO桑文锋:以数据思维与数据价值驱动增长

首先说“大”,大是更宏观、更系统的概念。比如我们把全国各个地级市今天的苹果价格拿过来,这个数据可能只有2M大小,但是如果我们去内蒙古风力发电机,一台风机振动数据拿过来大家有多大,估计有50GB。这一天哪个产生的数据更大?肯定是风机产生的数据更大。但是风机叫不叫大数据?在我看来就不叫,因为物理量是很大的,只是采了某一个节点。相反我们搜集全球各个地级市的苹果价值,根据这个做苹果的智能调度系统,这个就是一个很牛的大数据系统了,它的价值就不一样了。很多时候因为我们掌握了全局整体系统的信息,判断的时候就是高屋建瓴了,能够对这个事情作一个更好的判断。

第二点就是“全”。各种数据我们都应该把它搜集起来,而不是自己抽样。抽样就会有问题,因为很容易会造成偏差。比如去年的时候美国大选,大家在开始之前都认为是希拉莉获胜,获胜率是80%,川普不靠谱只有20%的支持。但是结果一开是川普赢了,大家都在分析到底问题在哪。

其中一个原因是美国中部有很多农民,农民是比较赞同川普的,因此调查只是基于网络上的统计偏差,最终得到了一个错误的结论。每个人去做调研的时候都会存在这样的问题,像快手这样的产品冒出来的时候,很多人觉得挺惊讶的,我怎么就没有想到这个需求?因为采样的标准一出来,基本上需求是什么就出来了。

第三个是“细”,也就是多维度。比如我问在座的各位,你们的产品中不同身高的客户在阅读时间上有什么差异,你可能很难回答,因为你可能没采集身高这个维度,那后面就没有办法作分析了,这其实就是细,细就是强调维度。

不是你这个维度的用户来了,但量很小,就不需要做这个分析。量虽然小,但是同样有价值,可以通过不同的维度不同的视角看这些数据,同样可以得到非常有价值的分析。

最后是“时”,时就是强调时效性。现在的信息获取跟以前不一样,现在一旦出了事儿,当天全世界就都知道了,信息时效性与原来有根本差别。同样,2008年金融危机的时候,如果你比大家都提前半年知道这个信息,你就可以做空或者做多一些股票。同样一条信息,告诉你的时间不一样,价值也不一样。

这就是我理解的大数据,大数据从物理层面来说数据既大,也包含全体系。我们在做数据采集的时候,要把更大、更细、更全地做出来、搜集出来。

文:腾讯媒体研究院(TencentMRI)

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