什么是“数据驱动”？

“数据驱动”的定义：基于精益分析和数据闭环理念，通过业务数据化和数据业务化，采集数据并将数据作为生产资料，通过数据分析和挖掘方法提炼规律、获取洞见，再应用到业务过程中，循环做出正向反馈，促进业务优化，实现以数据为中心进行业务决策和行动。

在以上定义中，精益分析和数据闭环是理念，数据是生产要素，数据采集、数据分析、数据挖掘都是实现数据驱动的方法和手段，“以数据为中心进行决策和行动”是数据驱动的目标和结果。

理念：精益分析、数据闭环

精益分析的核心内容包含四项：产品契合市场需求PMF、最小化可行性产品MVP、唯一关键指标OMTM、小成本快速测试AB test。概括来说，即基于对市场需求和用户需求的理解，投入最少的资源，对包含的核心功能的雏形产品进行不断测试，根据测试结果来不断总结优化，使产品状态能够不断接近预设的目标。

数据闭环包含两个方面：数据分析闭环和业务决策闭环。

数据分析闭环是指从业务的数据表现到新策略落地到业务上的过程。将数据分析的过程与业务决策和执行过程紧密结合，形成一个完整的循环，通过不断地收集、分析和优化数据，以实现更高效的决策和更好的业务成果。

具体包含以下三个阶段：

首先，建立全面的数据采集系统和业务评估体系，通过多维度、高质量的数据评估业务状态，发现业务异常表现和预期落差。在这个阶段，在这个阶段，企业从各种来源（如内部系统、外部数据源或第三方服务）收集所需的原始数据。收集到的原始数据通常需要进行预处理，包括数据清洗、去重、缺失值处理等，以提高数据质量，为后续分析奠定基础。将来自不同来源的数据进行整合，形成一个统一、一致的数据集。这个过程可能涉及数据映射、转换和融合等操作。

其次，基于对业务的理解认知和对执行层的调研沟通，全面分析业务问题，通过反复的数据验证假设，诊断数据表现背后的业务原因，并思考解决问题的业务策略。在这个阶段，主要是对整合后的数据进行分析，提取有用的信息和洞察。这个过程可能包括描述性分析、探索性分析、预测性分析等，以满足不同的业务需求。然后，将数据分析的结果以可视化图表、报告等形式呈现，使决策者和相关人员能够更容易地理解和利用分析结果。

最后，推进业务策略的落地执行，并持续监控执行过程和数据反馈，根据落地效果及时调整或迭代业务策略，直到问题被解决，业务发展达到预期。在这个阶段，基于数据分析的结果，相关人员制定相应的策略和行动计划，并将其应用于实际业务场景。在实施策略和行动计划后，相关人员需要对实际效果进行评估，以了解数据驱动决策的成果。根据评估结果，可能需要对数据分析过程、策略或行动计划进行优化。将评估与优化的结果反馈到数据收集和分析阶段，形成一个持续迭代和优化的闭环。

业务策略闭环主要指策略逻辑环和业务执行闭环。

逻辑闭环指数据分析思路、过程和结论在逻辑上要合理、自洽，作为论据的数据要能够支撑分析结论。

业务闭环指业务策略在业务上的落地执行要实现闭环，根据数据表现和业务反馈不断调整优化，产生新的问题要及时跟进诊断分析并输出更新后的结论和策略，形成一个可持续、可迭代的循环回路。

生产要素：数据

“数据驱动业务”、“数据驱动决策”、“数据驱动增长”……这些含有“数据驱动”的句式在商业环境中很常见，仿佛“数据”能作为一切商业动作的引擎，驱动商业中的一切活动不断向前，导致很多人都认为数据是万能的。

我认为，对，也不对。对的是数据确实很重要，是“数据驱动XX”中的核心要素之一，也是最基本的要素，没有数据沉淀，数据驱动也无从谈起；不对的是数据本身没有意义，仅仅是通过数字化沉淀下来一堆数字、表格和代码，真正盘活数据、使数据产生驱动作用的，是数据从生产到加工再到消费的整个体系化过程。这个体系化的过程就是一个完整的系统，保证了数据的质量、数据的标准、数据分析应用的合理性和科学性。整个数据驱动系统中，不仅仅包含了数据，还包含了保障数据质量的规则流程和实现数据价值的必要场景和手段。

手段：数据采集、分析、挖掘、应用

作为数据驱动的主要手段，核心内容是运用数据科学、统计分析和可视化技能，将数据转化为有价值的洞察和建议。通过数据找到问题，准确地定位问题，准确地找到问题产生的原因，为下一步的改进，找到机会点。

具体内容覆盖了多个领域：指标体系、标签体系、实验研究、分析思维、分析方法、数据挖掘、数据产品等等。关注本公众号“Z先生数域”，后续内容将有序输出。

目标：以数据为中心进行决策和行动

数据驱动的直接目标，就是围绕数据进行决策。以数据覆盖决策链路，实现可量化、可迭代、可复用的闭环精益数据运营体系。

在决策、策略制定、优化和创新过程中，依赖对大量数据的收集、分析和解读，而非仅依赖人们的直觉、经验或偏见，这种决策方式就是数据驱动的精神所在。

为什么要“数据驱动”？

“数据驱动”、“数字化转型”、“数据运营”……归结到动机和原因上，内容维度都差不多。无非就是对效率、体验、增长等方面的积极影响。

在效率维度上，落实数据驱动，可以提高决策效率和准确性，企业通过数据分析可以更客观地评估各种策略和方案的优劣，消除人为偏见和错误，从而做出更明智的决策，例如，通过对过往销售数据的分析，企业可以预测未来的销售趋势，从而合理安排生产和库存，避免浪费资源；也可以提高运营效率，帮助企业发现运营中的瓶颈和问题，揭示组织中的低效流程，从而优化资源分配和业务流程，降低运营成本、提高收入，实现更高的投资回报率，例如，通过对物流数据的分析，快递公司能够发现某些区域的派送效率问题，基于此问题的分析结果去调整派送路线和资源分配，提高派送效率。

在体验维度上，数据驱动可以帮助企业更好地了解客户需求，从而优化产品和服务，提供个性化服务和产品，提高客户满意度。例如，互联网公司通过分析用户在使用其应用过程中的行为数据，能够发现应用中存在的痛点和不便之处，从而对应用进行改进，降低用户使用门槛，提升用户体验。

在增长维度上，数据驱动有助于企业预测趋势、市场变化和客户需求，发现潜在的市场机会和创新领域，推动组织的创新和发展，从而实现增长；例如，通过分析用户行为数据，电商公司能够发现用户在特定时间段的购买需求，从而针对性地推出促销活动，提高销售额；也可以帮助企业识别和预测潜在的风险，从而采取措施进行规避，例如，金融公司通过对客户信用数据的分析，建立风险评估模型，从而降低贷款违约风险。

哪些场景需要“数据驱动”？

数据驱动的场景非常广泛，实际应用取决于组织的需求、目标和行业特点。

从外部行业角度看：

智能城市和公共政策：利用城市数据、如交通、能源、环境和社会经济数据，为政府和公共部门提供智能决策支持，优化资源分配和政策制定；

金融科技：通过分析金融数据、如信用记录、交易行为和市场情报，为金融机构提供精确的信用评估、投资建议和风险管理；

教育：通过对学生数据的分析，为教育机构和学生提供个性化的教学方案、评估学生进度和优化教育资源；

医疗保健：通过分析患者数据、疾病特征和治疗效果，为医生和患者提供更精确的诊断、治疗建议和预后评估……

从内部职能角度看：

比如销售与市场分析：通过分析消费者数据、市场趋势和竞争对手情况，制定更有效的营销策略、定价策略和产品定位；

比如客户关系管理：通过分析客户行为、偏好和满意度，提供个性化服务、定向营销活动和优化客户体验；

比如产品开发和创新：基于用户需求和市场机会的数据分析，发现潜在创新领域，指导新产品的设计和开发；

比如人力资源管理：通过对员工数据的分析，优化招聘、培训、绩效评估和激励机制，提高员工满意度和组织效率……

什么时候需要“数据驱动”？

理论上，在商业环境下，每一个策略的制定和执行过程或每一个支持业务的项目，数据驱动的作用都应该贯穿始终。

在决策前，数据驱动相关人员（如数据分析师）承担的是“感知问题、制定目标”的职责：通过业务分析、环境分析、客户洞察等方式，定性或定量的了解业务现状，并梳理符合业务现状的指标体系、设定数据判断标准、建立量化的策略目标……

在决策中，数据驱动相关人员承担的是“拆解目标、监督方案”的职责：分解整体目标，下发细分任务到人或部门；通过专题分析评估方案，将方案转化为可评估的数据指标进行对比评估，筛选最优方案；承担团队协作沟通桥梁，优化任务分配和协作方式，提高团队效率……

在决策后，数据驱动相关人员承担的是“保障执行、复盘经验”的职责：建立执行过程监控指标及阶段性考核指标，监控执行过程与执行动作，保证落实到位；收集和分析策略执行过程中的关键数据和业务表现数据，及时发现问题；针对定位到的问题进行归因，判断影响程度，为产品优化和策略迭代提供方向和目标；分析最终效果、复盘过程、总结经验，评估策略的有效性，做出是否可持续的决策……

如何实现“数据驱动”？

实现数据驱动，需要的是前台、中台、后台的分工，是文化、业务、BI、算法、管理等跨部门、跨职能的相互配合，单纯依靠个人能力和领导力绝不可为，老板也不行。

举一些例子：

鼓励全员参与，推广数据思维，使员工意识到数据在决策、优化和创新中的重要作用，形成以数据为基础的决策文化，这叫数据文化建设；

建立完善的数据收集、存储、处理和分析的基础设施，确保数据的质量、安全性和可用性，这叫数据基础建设；

对企业内外部数据进行整合和管理，消除数据孤岛现象，提高数据的一致性和准确性，为企业决策提供全面、可靠的数据支持，这叫数据整合管理；

培养和引进具备数据分析、数据科学和人工智能技能的专业人才，提高企业的数据分析能力，这叫数据分析能力建设；

将数据驱动应用于企业的各个领域，如市场分析、产品开发、运营管理、客户服务等，挖掘数据价值，推动企业发展，这叫数据应用场景拓展……

在宏观层面上（企业层面），达成数据驱动目标的前提是建立一套完整的围绕数据生命周期的建设系统。这里提供一套我在过去实践得出的解决方案，如下：

在微观层面上（策略层面），以发现问题-分析问题-解决问题的逻辑思路制定数据驱动的SOP，如下所示：

后续会围绕数据驱动相关解决方案专门撰文，这里由于篇幅原因不再展开讲解。

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