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觀點

劉春雄:數據分析師,數字解碼器
2021/02/23  admin 

01

 

數據不會思考,會思考的是人。所謂算法,不過是按照人的思考邏輯,按照編程計算。即便是AI,算法邏輯也是人的。人工智能是【人的智能+機器計算】,機器勝在計算。

 

數據分析師,是數據商業價值的解碼器。阿里原副總裁,數據委員會會長車品覺說,數據分析師是業務的“軍師”。
 

 

一家早幾年就做數字化運營的老總跟我說,數據分析人員是他的寶貝。據他說,培養一名合格的數據分析人員,需要數年時間,比培養一名營銷管理人員難度更大。

 

02

 

數據分析的目的是什么?大致有3種:

 


 

第一,數據洞察,發現機會


這是中高層對數字化的需求。機會在外部,發現機會需要深入一線。過去,發現機會需要高層到一線,利用高層的洞察力。

數字化給了企業另一個洞察機會的能力:數據洞察。

數據洞察怎么做?這是個難題。任何洞察都是難以模仿的,是難以程序化的。程序化的都不是洞察。

洞察無法替代,即使是大數據洞察也是如此。現在大數據能發現原來沒有關聯的因素之間是有關聯的,但還不是洞察層面。
 

第二,判斷和把握業務的整體狀況


每個層級、每個人都需要數據把握整體狀況,包括老板和一線業務員。過去通過一線拜訪和統計數據把握。拜訪需要時間,統計數據有滯后性。

 

數據化,可以通過實時數據判斷、把握整體狀況,減少不必要的拜訪。比如,一線業務員可以通過實時數據,實時判斷哪些終端有問題,然后精準拜訪。原來一個業務員只能負責150-200個終端,現在可以成倍增加。

 

數字化現在已經以能做到“可視化”,這給把握業務整體狀態提供了方便。

 

第三,改善業務流程

 

傳統營銷沒有2C,只有2B,業務流程相對簡單。2C的業務流程更復雜,一般用AARRR表示。拉新、激活、成交、裂變,上述過程的每項環節,都有數據可依,銷售政策有針對性。
 

 

03

 

依托數據的商業分析,有三種類型:

 

第一種分析:模型編程,自動分發。按照確定的商業分析模型,編輯成固定的程序。2C的即時響應就是如此。每次點擊電商平臺、抖音、今日頭條,系統立即按照算法,千人千面、每次不同的內容推送。這種推送必須“瞬間”完成,用戶無感。這個過程,稱為營銷自動化。

 

第二種分析:慣例化分析,人工判斷。由系統提供分析模板,按模板分析數據,但最終交由人工判斷。2B數據通常如此,系統提供給業務員拜訪終端的數據,就要由區域經理和業務員結合線下場景判斷,并與終端老板進行溝通。比如,終端數據“不正常”,可以由業務員到終端”核查“。

 

第三種分析:定制化的一次分析。比如市場機會、市場洞察。

 

04

 

最后說一下數據分析師。

 

會說話的不是數據,而是人。數據是死的,人是活的。
 


 

不是人為數據服務,而是數據為人服務。

 

不是業務為數據服務,而是數據為業務服務。

 

大數據比的不是數據大小,不是計算能力,而是對數據的解讀能力。機器運算,不能脫離人的思考邏輯。

 

用戶畫像,建模、編程,即使與C端用戶的交互是通過程序自動完成的,程序反映的仍然是人的思考邏輯。

 

在數據中臺,有一類人,稱為數據分析師。他們是兩棲人才,既要懂銷售業務、流程,又懂計算機和大數據。

 

只有懂銷售業務,才能提出問題,提出數據化的思考邏輯。只有懂互聯網和大數據,才能知道大數據能干什么,什么樣的問題大數據能解答。

 

數據運營,要有數據分析師。阿里原數據委員會會長車品覺在《決戰大數據》中說,數據分析師要有三大“內功”:混、通、曬。

 

混,數據分析人員要與業務員混在一起。混在一起,才能了解業務。

 

通,要全面打通數據與業務的關系。

 

曬篩,即曬出成果。

 

混、通、曬,這是一個數據中臺與業務結合的過程。

 

 

05

 

曾經與人有過爭論,營銷數字化到底是先搞頂層設計,還是先把業務模式走通?業務模式不通,再好的頂層設計都是豪華的擺設。業務模式走通了,頂層設計自然好做了。

 

數字化之所以需要中臺,就是中臺與一線天然結合。既然是兩個組織,結合就有障礙。誰應該更主動結合呢?我認為應該是中臺的數據分析師。

 

數據分析師的人員不多,是經過精心挑選的雙曬人才。我們不能要求一線業務是雙曬,這就要求分析師更主動。數據分析師要主動與業務混在一起,而不是被動服務。

 

 

數據分析師還要分級,有的是數據分析的設計者,有的是業務分析人員。數據分析的設計者,這是數據分析的“種子”,很珍貴。如果內部有苗子,就內容培養;沒有的話,就要到外部去挖。

 

我們見到一些企業的數據化推動慢,主要問題不在數據系統,而是缺乏“第一推力”,沒有人與一線結合,主動推動營銷數據化,大家都在等一個“上帝”出現,然后一切都搞定了。

 

06

 

數據分析師現在很稀缺。

 

電商平臺經過多年的摸索,已經有分析師了。甚至現在都在講“人人都是分析師”,逐步普及化了。

 

傳統企業的營銷數字化,前提是懂深度分銷。有人問我,深度分銷過程能否“速成”,我認為很難。而且現在已經深度分銷的環境已經沒有了,即使想體驗,也回不到最初的環境了。

 

未來幾年,數據分析師將會很吃香,數據分析師培訓可能也會火一陣子。
 




作者:劉春雄

文章來源:劉老師新營銷


 

 

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