有系统支持和对应的管理流程,任何行业都能做到像互联网行业一样的分析!
但实际上,常常是这个鸟样
所以,B2B类业务的同学说:老师,为什么我分析不深入?答:因为你没数据呀 。甚至数字化程度低到,连客户标签库都没有 。只有一个未经处理的,汉字组成的客户企业名 签约订单 。这要是能分析出个子丑寅卯来就见鬼了 。
类似的情况在B2C业务里也很常见 。比如用的是淘系、抖音的后台,看不到明细数据;比如自建的商城埋点不够(特别是仓促上的活动页),总之没有米,肯定煮不了饭 。
基础数据采集仅仅是第一步,数据质量还受到业务方动作的影响 。原本没有数据的流程,只要业务方肯做,就能一定程度采集上来数据 。因此只要有机会,数据部门应该全力以赴推动业务流程数字化,把短板补上 。
原本正常的指标,业务方做个动作就能把形态扭曲,因此不了解业务方做出的动作,不考虑业务影响,是无法做出准确分析的 。经常是做完了以后落得一句:我早知道了 。
综上,这里要确认的数据质量,不仅仅指的是数据库的脏数据,而是从源头上有下面三者一起努力,才能做到:有数可用,有米下锅 。后边的分析才能做得深入,精确 。
- 业务流程中,有多少数据被采集
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业务流程中,有多少数据被操控,怎么控制的
业务流程中,有多少潜在数据,能被捞回来
以上,我们只是简单分享了一下:具体问题到底咋个具体法,就拖了这么长的篇幅 。实际上,制约很多同学做出深入分析的原因,就是简简单单的:见识太少了 。连别人在做什么都不知道,怎么分析呢?
而相当多分析类书籍或者文章,要么只是在理论层面坐而论道,要么试图用一个大而全的概念去归纳宇宙万物,整什么:核心逻辑、底层思维,最后试图用几个很简单的词(什么对比思维、分解思维)解释万事万物 。这种东西看多了,只会越来越虚化,更没法具体问题、具体分析了 。
我总结的数据源可分类三类:
(1)一方数据:用户事实数据
例如用户在某金融机构购买的理财产品,时间,哪个出单口,姓名,电话等,或者运营数据,例如某互联金融app,用户操作行为数据
(2)二方数据:其实这部分叫做广告投放数据
例如,广告展示量,活动页点击量,广告来源等 。也有公司将这部分数据作为第三方数据,因为有些广告监测公司会利用此数据和人群数据整合构建自己dmp这样的公司一般宣称为第三方公司,三方数据
(3)三方数据:行业数据,也叫公开数据
例如行协的数据,或者互联网行为数据,例如某互联网公司用户在此网站的行为数据,或者嵌入sdk的app后我们能采集到的安装活跃列表,以及可采集到线下数据 。