当前位置: 主页 > B彩生活 >【Gipi数位思维】为什幺有数据策略的企业拥有更强的竞争力? >

【Gipi数位思维】为什幺有数据策略的企业拥有更强的竞争力?

2020-06-12 01:28:56 作者: 572
【Gipi数位思维】为什幺有数据策略的企业拥有更强的竞争力?

继 上一篇 用三国志为引,谈完商业数据管理的重要性后,在各个场合中总会有人问我:「我已知道数据很重要,但我对于如何开始做数据管理仍是毫无头绪,gipi 你怎幺看?」,我的回答是:「你需要建构公司的数据策略。」

本文,我将跟各位分享何谓数据策略?以及如何建构数据策略。

何谓数据策略?

所谓的数据策略,顾名思义就是企业如何採集、储存、管理、使用数据,并对企业整体带来助益。而在这个前提下,我们可以说数据策略是衍生自企业策略,而且数据与企业策略间的关係愈来愈紧密,企业不该只盯着落后指标看,而是从数据中挖掘出洞见,并採取行动。

建构数据策略的 4 个步骤Step1. 依据企业目标设定数据目标

任何的计画一定都有一个目标,而数据策略的目标必须衍生自企业策略,因为数据管理的目的是为了改善企业营运绩效,若数据管理未对企业带来任何助益,那一切都是白搭。

不论你是用五力分析、竞争策略、价值链、SWOT 或者策略地图来展开公司策略,你最终都该有几个明确且必须执行的策略目标要达成,例如 A 产品的业绩比例提升、客户满意度提高、市占率拉升、行销的精準度提升等。

为了达成策略目标,我们会设定一些对应的行动方案,并依据行动方案展开专案,确保行动方案完成时,策略目标也同时达成。

在企业目标之下,你对数据的期待是什幺?或换个问法,你希望数据可以帮上你什幺忙?以下我援引《大数据,从概念到运营》书中所提到的五级成熟度索引,希望让各位对数据的用途先有一个宏观的了解。

做数据策略前必然得先回答这个问题,因为有了期待,目标明确了,策略才得以展开。这个问题对老闆或高阶主管来说或许困难了点,我建议你找商务分析师与数据专家们一块讨论吧!

Step2. 盘点数据,检视落差

Step1 我们先设定期待,希望数据可以帮上什幺忙,而 Step2 就要来检视现阶段所拥有的数据是否能满足我们的期望了。

举个例子,如果今天的策略目标是要「提高用户满意度」,一般我会透过以下的步骤去盘点我所需要的数据。

这是我第一个会问的问题,得到的答案可能是服务使用频率、回购率、推荐率、客诉状况、退款纪录、服务满意度调查等等指标。如果你无法提出你的衡量指标,数据就很难帮得上忙,在此请再次回顾我前一篇文章所提到的观念:数据不会完全精準,但是可以比之前更好,就值得做。

所谓的完备指的是正确、完整且可取得。此问题得到的答案可能如下表,各个指标的数据完备状况可能略有不同,其中可能涉及彙整、合併、扩展、加工与採集的需求,而这些就是数据的落差,必须衍生对应的数据行动方案。

【Gipi数位思维】为什幺有数据策略的企业拥有更强的竞争力?

到上面这个步骤,我们已经盘点完衡量客户满意度相关的数据,只要这些数据完备了,我们就能做好业务监督的工作,但我们的策略目标是提高用户满意度,这已是业务洞见与业务优化的层次,所以我会进一步问:

要回答这些问题,会需要做一些统计分析与模型建立,同时涉及一些自动化机制,例如对潜在回购或推荐的客人推送合适的 eDM 或广告,鼓励他们採取行动,或对潜在高退款风险的客人,自动推送关怀讯息,或告知客服人员必须立刻介入关怀等。

Step3. 规划数据行动方案

设定目标,检视落差设定方案,这是策略规划中的典型作法。一般策略规划中,行动方案结构大致如下:先选定一个企业策略目标,说明用来衡量策略目标完成的基準为何,并描述相关限制,接着展开将採取的行动方案,以及行动方案的细节,包含成员、目标、专案执行计画、里程碑等等。

【Gipi数位思维】为什幺有数据策略的企业拥有更强的竞争力?

而在 Step2 时,其实已经挖掘出相关的数据落差,差别只在行动方案的细节仍未展开,当我们把数据行动方案加到策略行动方案的结构时,看起来就会像下图这个样子,数据策略正式与企业策略挂勾了。

【Gipi数位思维】为什幺有数据策略的企业拥有更强的竞争力?
Step4. 让数据策略成果回归「商业数据管理」机制

透过反覆执行 Step1 ~ Step3,就能将每个企业策略相关的数据工作展开来,公司的短期数据工作就有了个全貌,如下图,就可作为这个策略週期内数据团队所要执行的相关工作。

【Gipi数位思维】为什幺有数据策略的企业拥有更强的竞争力?

有别于传统的数据管理,这边我特别加上了商业两个字。这意味着我们谈论的数据管理,不仅仅限于技术层次的管理工作,而是建基于商业目的之上,例如针对业绩、客户、行销、服务、财务等主要营运流程所需数据的管理,企业需要有个长期的数据策略去採集、储存、管理与使用各种商业数据。

以客户的数据为例,原先我们不清楚哪些客户是潜在高退款风险的,但随着模型的建立始能找出这些客户,而模型比对后,自动将这些客户标示并推送到服务人员手中,要求服务人员对客户做关怀,透过数据管理将相关工作自动化,也提升了营运效率。

你可以逐一将各主要业务领域在数据上能做到的事情盘点出来,这可用来呈现该业务领域的商业数据成熟度。老话一句,高价值的事都不会容易做,但万事起头难,请从今天开始思考公司的数据策略吧!这将会大幅提升公司在商业上的竞争力,因为当别人都还在土法炼钢,你做什幺决策其实已经都比别人更有依据了。

上一篇: 下一篇:
申博太阳城_澳门永利app下载地址|集衣食住行需求|以及生活百科|网站地图 宝马娱乐登录网址_金沙集团APP 宝马娱乐登录网址_sunbet安卓下载