你老想著數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)，但發(fā)現(xiàn)有力無處使，或者沒人鳥你，我也有同樣的經(jīng)歷，下面有18條策略錦囊，望你笑納。

第一條

數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)中的“數(shù)據(jù)”廣義來講不僅僅是指存儲在大數(shù)據(jù)平臺的那堆數(shù)據(jù)(反映客觀事實)，也包括戰(zhàn)略、組織、機制、流程、人性、認知、客戶的想法、一線人員的技能等等，即使它們還沒有被量化或者無法量化，也不能當成看不見，否則就會得出每天看K線的股民比憑經(jīng)驗決策的老板更懂數(shù)據(jù)的謬論。以下如非特別說明，都指狹義的那個數(shù)據(jù)定義。

第二條

數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)中的“業(yè)務(wù)”不僅僅指產(chǎn)品或業(yè)務(wù)線，還包括公司戰(zhàn)略制定、組織優(yōu)化、機制變革、流程優(yōu)化、商業(yè)模式重塑、規(guī)劃投資、精細運營、精準營銷、精準建設(shè)等等，因此不要總在一個方向猛干，適當?shù)奶痤^，俯瞰下全局，也許能找到更合適的驅(qū)動對象。

第三條

數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)的策略制定來源于直覺與客觀事實(數(shù)據(jù))兩個方面，驅(qū)動的策略應(yīng)該依賴【直覺驅(qū)動】還是【數(shù)據(jù)驅(qū)動】取決于企業(yè)所處的階段，業(yè)務(wù)開展早期，【直覺驅(qū)動】成功率更高一點，但隨著業(yè)務(wù)發(fā)展，好的直覺不再足以驅(qū)動業(yè)務(wù)繼續(xù)增長，這個時候【數(shù)據(jù)驅(qū)動】的價值就會變大，但不能因此否定直覺。

第四條

數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)有二種情況，驅(qū)動自己的業(yè)務(wù)與驅(qū)動別人的業(yè)務(wù)，驅(qū)動自己的業(yè)務(wù)由于一切數(shù)據(jù)(廣義)都在掌控中，因此比較容易實現(xiàn)，驅(qū)動別人的業(yè)務(wù)則相反，沒一定的策略往往頭破血流，當然有一種情況例外，即公司領(lǐng)導(dǎo)親力親為頂你，但這種機會可遇而不可求，恰好大魚碰到過一次。

第五條

數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)有其不可克服的弱點，如果把數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)比作開飛機，那么數(shù)據(jù)就是傳感器、儀表盤、報警燈，傳感器獲取數(shù)據(jù)，儀表盤展示數(shù)據(jù)、報警燈進行預(yù)警，但飛機主要還是靠發(fā)動機驅(qū)動，數(shù)據(jù)僅僅是個輔助角色，當然你說驅(qū)動也勉強可以，但很多業(yè)務(wù)的開拓跟數(shù)據(jù)真沒關(guān)系，比如從0到1的產(chǎn)品創(chuàng)新，因此不要神化數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)。

第六條

用數(shù)據(jù)驅(qū)動別人業(yè)務(wù)的不二法則：幫助其完成KPI，即使你胸懷天下，也要很謙卑的從幫助別人完成KPI開始，大致可以分為四步：

• 做好KPI和過程指標，讓別人看得見；
• 做好報表或BI，讓別人看得爽；
• 找到KPI指標的痛點，產(chǎn)生共情，與別人共生；
• 對痛點進行分析，給別人提升的建議，讓別人獲益。

天下熙熙皆為利來，天下攘攘皆為利往，用數(shù)據(jù)驅(qū)動他人業(yè)務(wù)，最后玩的還是人性和利益。

第七條

數(shù)據(jù)分析的方法有四步：

• 第一步：業(yè)務(wù)理解，就是確定業(yè)務(wù)目標，理解業(yè)務(wù)流程，分析每個業(yè)務(wù)節(jié)點;
• 第二步，量化指標，就是從業(yè)務(wù)節(jié)點中定義衡量指標，明確分析維度;
• 第三步，指標對比，就是在抽絲剝繭的層層指標比較中發(fā)現(xiàn)異動;
• 第四步，假設(shè)建議，就是針對末端葉節(jié)點的指標異動給出假設(shè)，一般要基于業(yè)務(wù)的常識進行推斷，然后給出針對性建議。

第八條

理解業(yè)務(wù)要有三大格局：

• 中觀：業(yè)務(wù)對象、業(yè)務(wù)流程、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)問題
• 上觀：行業(yè)、戰(zhàn)略、愿景、組織、機制和流程
• 下觀：圍繞中觀對象刨根解牛，拆解拆解再拆解，直到拆解到常識能理解的程度。

我們習(xí)慣于在下路猛干，往往事倍功半。

第九條

掌握一些分析模型讓我們理解業(yè)務(wù)事半功倍，這些分析模型包括PEST、5W2H、SWOT、波士頓矩陣、SMART原則、波士頓五種競爭力分析模型、價值鏈模型、邏輯樹方法、魚骨圖等等。

第十條

現(xiàn)代管理學(xué)之父彼得·德魯克說：如果你不能衡量它，那么你就不能有效增長它。對于業(yè)務(wù)也一樣，如果你不能用指標描述業(yè)務(wù)，那么你就不能有效增長它。

第十一條

好的指標有兩個特征：

• 第一是具有核心驅(qū)動的特點，一般從戰(zhàn)略開始，然后識別到關(guān)鍵成功因素，再推斷出核心指標，比如用戶數(shù)和活躍用戶數(shù)兩個指標，顯然后者于業(yè)務(wù)成功更有價值。
• 第二是比率或者比例，因為有比較才有鑒別。我們經(jīng)?？吹浇^對值指標也會屬于企業(yè)的核心指標，一方面是因為其也是比對的結(jié)果，只是老板把這個比對過程隱藏了，另一方面是宣傳的需要，在任何數(shù)據(jù)分析中給出一個絕對值而不作特別說明，會讓老板覺得莫名其妙。

第十二條

指標體系的構(gòu)建也是有模型可參考的，這里提供5個：

• PLC模型，指產(chǎn)品的市場壽命，即一種產(chǎn)品從開始進入市場到被市場淘汰的整個過程。產(chǎn)品的生命周期有探索期、成長期、成熟期、衰退期；
• OSM 模型，是指標體系建設(shè)過程中輔助確定核心的重要方法，包含業(yè)務(wù)目標、業(yè)務(wù)策略、業(yè)務(wù)度量，是指標內(nèi)容橫向的思考；
• 指標分級模型，根據(jù)企業(yè)戰(zhàn)略、企業(yè)組織及業(yè)務(wù)進行自上而下的分級，對指標進行層層剖析，比如一級指標：公司戰(zhàn)略層，二級指標：業(yè)務(wù)策略層，三級指標：業(yè)務(wù)執(zhí)行層；
• AARRR模型，就是海盜模型，也是用戶分析的經(jīng)典模型。它反映了增長貫穿于用戶生命周期的各個階段，即獲取(Acquisition)、激活(Activation)、留存(Retention)、變現(xiàn)(Revenue)、自傳播(Referral)；
• RFM模型，該機械模型通過一個客戶的近期購買行為、購買的總體頻率以及花了多少錢3項指標來描述該客戶的價值狀況。

第十三條

數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)就是將復(fù)雜的數(shù)據(jù)分解到0或1(代表人的常識能判斷的對或錯)的建模過程，與機器學(xué)習(xí)不同的是，這個過程是人主導(dǎo)的、結(jié)構(gòu)化的，線性可理解的。

第十四條

優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師要有二個執(zhí)念：

• 第一，業(yè)務(wù)是我的生命線，在一個企業(yè)內(nèi)，最容易拉開數(shù)據(jù)分析師差距的，往往是獨特的業(yè)務(wù)理解力。
• 第二，我既要理解他人的需求，更要理解他人的問題。平庸的數(shù)據(jù)分析師則用效率來掩蓋自己思維上的惰性，取數(shù)機器就是這么來的，好比一頭拉磨的騾子，每天在那里轉(zhuǎn)同一個圈。

第十五條

要想成為一個好的數(shù)據(jù)分析師，可以問自己五個問題，認知有沒有差別?技能有沒有差別?效率有沒有差別?信息有沒有差別?資源有沒有差別?隨著數(shù)據(jù)開放和基礎(chǔ)設(shè)施的普及，數(shù)據(jù)分析師在操作技能、工具使用、信息獲取、數(shù)據(jù)資源上的不對稱優(yōu)勢逐漸消失，唯一的差異化就是認知，這也是你讀這篇文章的原因。

第十六條

一般的數(shù)據(jù)分析師用狹義的數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)，但廣義的數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)需要戰(zhàn)略、組織、機制、流程、業(yè)務(wù)等等能力的加持，因此數(shù)據(jù)分析師的職場最終歸屬一般是業(yè)務(wù)和管理，如果你執(zhí)著于做狹義的數(shù)據(jù)分析師，那BI總監(jiān)也許就是天花板了。

第十七條

數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)的四個階段：

• 第一階段：從零到一，直覺驅(qū)動業(yè)務(wù)野蠻生長;
• 第二階段：增長放緩，實驗評估助力業(yè)務(wù)小步迭代;
• 第三階段：增長遇到瓶頸，數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)找到新目標體系與增長發(fā)力點;
• 第四階段：數(shù)據(jù)持續(xù)驅(qū)動細分人群的差異化策略迭代。

第十八條

趙括有那么多的數(shù)據(jù)，信息甚至知識，但他還是無法打勝仗，因此，數(shù)據(jù)本身無法驅(qū)動業(yè)務(wù)，信息不行，人工智能也不行，事實上，數(shù)據(jù)只有轉(zhuǎn)化為智慧才能驅(qū)動業(yè)務(wù)，上面的十七條也許有助于你找到智慧之路。