數據運營還是運營數據?

數據應用因小而美

從去年年底，我開始思考怎么從“用數據”轉變為“養數據”(即數據運營轉變為運營數據)，這一段時間我特別為收集什么樣的數據而煩惱(more data, more problem)。而且，我也曾經想做一個特別大的適合多數人使用的數據應用出來(虛火上升)，可是后來發現這在數據應用的起步階段幾乎是不可能的，一是找到可以解決大部分人需求的數據應用不容易，二是支付寶的數據非常豐富，需要考慮的因素很多，因素之間的聯系又很復雜。

所以，我總結，當做數據應用的時候，數據就是等于原材料，當原材料一直處于變化的情況下，做出來的產品很容易出問題。體會數據和應用的關系之后，我最后決定從小角度切入，先做小應用出來(很好的瞄準器)。

這里說的“小”指的是應用的目標很具體。打個比方來說，對于一款數據應用，如果我的目的是分辨兩種決策誰更好，差異在哪里，是很具體的問題。但如果我的目標是想知道如何讓公司贏利，就是一個空泛的目標。

還請注意，“小”不是指數據量。許多人在沒有獲取足夠數據，并且缺乏對數據理解的情況下做判斷，其實是在享受自己的無知。

經過一番周折之后，也是按照小角度切入的想法設計數據應用，小角度切入設計產品可以做到具體和快速，而且可以避免因原材料的變化而導致的問題。

把數據放進“框”之中

此外，還不得不說到一個話題，在大數據的背景下，必須考慮數據之間的關聯性。一個單獨的數據是沒有意義的，要把數據放在一個“數據框架”(情景)里面看才能看出問題。

為了把問題說得很明白，這里我拿前陣子一家電商公司找我討論的問題舉例子。這里不太方便公開這家公司的名稱，暫以A公司代替。

A問我，要不要撤去導航網站的廣告?因為懷疑許多老客戶是從導航網站訪問官網，而不是直接訪問官網。

把這個問題說得再直白點，就是要弄清楚在導航做廣告與A公司的業務關系。

那么，接下來要觀察用什么“數據框架”，有助于做決策?

一、A公司當前的投入產出比

1、明確導航網站引進來的新、老用戶占比如何?

2、引入的新、老用戶的投入產出比和轉化率如何?

3、推斷撤去導航網站，對流失新老用戶的影響?

二、與競爭對手的博弈

有一個問題可能會忽略，那就是你不做導航網站廣告，你的對手就會立馬進來。做數據框架的時候，要特別注意框架不是靜態的，而是博弈的，需要把競爭對手因素算進來。

三、考慮時間因素

建立框時要考慮時間因素：

1、 用現在、過去和未來的眼光來審視導航網站，看看導航的質量是不是越來越好

2、 需要注意的是時間有延遲性，引進來的流量會有一些延遲，在兩三個月后才能知道新用戶的價值(life time value)。

總之，“數據框架”是商業分析師的靈魂所在，從框中找尋問題的關鍵因素及答案。不同的問題有不同的框，不能完全在此全部闡述。

數據是越多越好嗎?

過去，有一個問題一直令我很困惑，現在的企業獲取數據很容易，并且數據的增長速度非常之快，那么對于公司來說，到底要收集什么數據呢?收集多少數據?收集數據的邊界在哪里?

后來在美國遇到Patil，他認為過去收集數據很難，而現在獲取數據資源變得更容易。但是如果收集數據的出發點，不是為了解決問題，那么收集再多的數據有什么意思呢?

可是許多公司還有一個疑問是，現在收集數據不難，成本也不高，為什么不先收集數據再說呢?等以后需要數據來解決問題時再拿出來用也可以。Patil的答案我也很認同，他勸大家千萬別這么想，用這樣的理念來設計數據應用肯定會失敗的。數據是沒有邊際的，我為此也痛苦了好一段日子。比如收集一個人的生日，可以精確到幾分幾秒，但這么精確的數據有什么應用,能產生什么價值呢?

事實上，數據是有生命周期的，比如從中國身份證號碼是可以推斷出性別的，但是過幾年如果這個規則變了，導致我們基于數據所做假設和決策依據也就失去了意義(Data Broken)。更何況保存數據及其收集時的背景(Context)也是一件不容易的事情。所以說，在收集數據的同時，我們必須知道未來可以用來做什么，今天都想不出來的話，日后就更不容易想出來了。

打一個比方，今天很多電商老板會問重復購買率是多少，于是我們收集數據來計算重復購買率，卻很少想到需要重復購買率來做什么決定。這就好比刻舟求劍這個故事，他告訴我們世事在變，我們不能只是機械的套用方法或指標。就像重復購買率有不同的定義，而做不同的決策需要不同定義的重復購買率。如果從一家投資公司的角度來看重復購買率，它想收購A公司，那么會從重復購買率來看整個A公司的健康程度或用戶質量等。如果從A公司本身運營的角度來看重復購買率，那么它更關注的是日、周級別的重復購買率的變化趨勢，或者當月新增客戶有多少人在三個月后的重復購買，從而可以衡量每個月新增及存量客戶的忠誠度和質量，找出改善的空間。知道了以上的背景之后才去選擇用什么數據不是更靠譜嗎?

如何用框架來做決定?

對此，我總結了四步走的方法：

第一，首先確定有什么問題，從解決問題的角度出發收集數據;

第二，把收集的數據整理好，放入一個“數據框架”內(這個框架是用來幫助決策者做決定的)。讓決策者用框更清楚地看到數據與決策之間的關系，比如A公司在框架內要知道競爭情況、新老客戶比例情況等因素，以及多種因素互相的關系。

第三，看框架與決策的關系，比如A公司與導航網站有三種選擇，完全不合作，部分合作，全面合作。根據數據框架告訴A公司該怎么決策。如果發現數據框架與決策不能匹配，就必須返回到第二步。

第四，根據決策做出行動，檢查行動是否達到了目的。如果行動了發現根本沒達到目的，就要檢討整個鏈條，看問題出在哪里。是數據有問題嗎?還是因為框架不對?或者是決策不對?是否還有數據沒考慮進去?

所以，又回到之前我老說的話題，不懂商業就別談數據。想要解決的問題越復雜，框架也越復雜。而對于現在多數還沒有開始做數據應用的電商公司來說，一開始框架千萬不要太復雜，一定是針對某個需解決的問題開始搭框架，令框架與決策之間的關系非常清楚。你的問題是什么，你的decison是什么，反過來你的框架又該怎么樣。從小角度切入，從“小”做起。