武汉会所招聘公关

 知乎负面     |      2021-12-25 09:55

  欧洲、日韩。所以在国内创业,发挥的空间非常大,而且国内对A/B测试越来越认可。于我而言,回国创业是一个契机。

  吆喝科技目前发展现状如何以及未来是怎么规划的?

  吆喝科技虽然还处于创业初期,但却有近500家企业已经在用我们的A/B测试工具。其中包括很多非常知名的企业成为了我们的付费用户。我们的服务已经深入到金融、电子商务、游戏、健康、教育等各种行业。另外,除了服务好国内的市场,我们还会考虑扩张到海外,如日韩、东南亚以及欧美市场。

  王晔

  吆喝科技CEO、创始人;

  清华大学电子工程硕士,耶鲁大学计算机科学博士;

  曾在Google美国总部负责广告产品的创新和研发

  前百度数据专家分享企业如何利用数据创造营销价值

  图2-10-1 本期专访嘉宾毕然

  编者按:

  你也许知道数据分析价值巨大,但你一定不知道它能力的边界有多大。想要更好地做传播?想要成为一个更聪明的营销人?这篇文章是前百度资深数据技术专家毕然分享的企业如何利用数据创造营销价值。

  数据分析的价值

  企业为什么要做数据分析,公司的业务哪些方面可以跟大数据进行接合?

  有人认为:“数据分析不是一项有难度和价值的技术工作。”我认为这是非常严重的误解。在我的视野中,目前国内很多企业的技术团队不太重视数据分析。主要原因在于数据分析的能力很难评价,数据分析的能力不只是掌握统计知识和算法模型,更多是对业务产品的认知、看法与判断,这是很难量化的。据我所知,著名咨询公司做一个数据分析项目,如果是3人力×3个月的投入规模,平均市场价格在千万左右。而他们主要产出只是一份100页左右的分析报告(PPT),在报告中也仅用简单的统计,从多个角度解读业务和数据,并提出建议方案。如果数据分析真的是那么简单,市场价格为何如此之高,并且有这么多企业愿意花钱做数据分析项目?可见数据分析是物有所值。

  图2-10-2 本文概要

  上面的市场价格,可以从侧面看出数据分析被企业认可。那么,数据分析价值具体体现在哪里?

  数据技术有两个分支:数据分析和数据建模。这两点是很多企业“数据驱动业务”发展模式的核心,在业务发展的不同阶段提供不同方面的价值(见图2-10-3)。

  图2-10-3 数据分析对企业的价值

  数据分析对企业的巨大价值体现在业务发展的前期(探索期)或阶段性改进期(颠覆期)。

  当探索和变革业务模式时,企业需要数据分析去明确业务中的问题、机遇及解决方案。

  企业最大的成本是决策成本,而数据分析是提高企业决策能力的关键。

  当业务模式相对成熟时,企业则需要数据建模来提升业务效率,减少运营成本等。

  两者在不同阶段的互相配合,才能使业务的发展实现良性的循环,不断上升(见图2-10-4)。

  企业最大的成本是决策成本,而数据分析是提高企业决策能力的关键。

  图2-10-4 业务推进的两大动力

  搭建数据分析的框架、建立方法论

  如何快速搭建数据分析的框架,建立方法论,数据分析的常用工具有哪些?

  《红楼梦》一书中有一段“黛玉教香菱写诗”的篇章十分经典,它道出了做好数据分析的“个中三味”(见图2-10-5)。

  图2-10-5 写诗的立意与辞藻

  黛玉道:“词句究竟还是末事,第一是立意要紧。若意趣真了,连词句不用修饰自是好的,这叫做‘不以词害意’。”香菱道:“我只爱陆放翁的‘重帘不卷留香久,古砚微凹聚墨多’,说的真切有趣。”黛玉道:“断不可看这样的诗。你们因不知诗,所以见了这浅近的就爱,一入了这个格局,再学不出来的。你只听我说,你若真心要学,我这里有《王摩诘全集》,你且把他的五言律一百首细心揣摩透熟了,然后再读一百二十首老杜的七言律,次之再李青莲的七言绝句读一二百首。肚子里先有了这3个人做了底子,然后再把陶渊明、应、刘、谢、阮、庾、鲍等人的一看,你又是这样一个极聪明伶俐的人,不用一年工夫,不愁不是诗翁了。”—摘自《红楼梦》

  黛玉提出了学诗的一个重要观点,要先学立意(格局)而不是辞藻(技巧)。陆游的诗不是不好,而是他早期的风格偏“藻绘”(注:色彩华丽)。这并不是贬低陆游,每个人的诗作都有自己的风格和美感。但如果初学者专看这样的诗句,很容易过于追求修辞技巧,而忽略了诗的本质是为了抒发思想和情感。黛玉推荐的王维、杜甫、李白,无一不是以诗言志、诗句中有深刻内涵的典范。

  同理,做好数据分析与学写诗文一样,真正的关键在技巧(统计技术)之外,而在于对业务的观察、思考与感悟,即分析的思路(见图2-10-6)。

  四者的关系如图2-10-7所示。“业务调研”是数据分析的起点,也是获取分析思路的基础,但需要兼具深度和广度的“创新思考”,才能获取更独到的分析思路。分析思路也可以认为是统计数据的角度,完成数据统计后,需要“逻辑推理”来保证从数据到结论判断的正确性。最后,用“可行建议”来保证分析结论的落地执行,产生可量化的业绩。这就是数据分析从业务中来,回业务中去的完整过程。

  图2-10-6 企业做好数据分析的4个关键点

  图2-10-7 数据分析4个关键点的关系

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