Pekin Üniversitesi Profesörü: Temel talepler açık olmalı, aksi takdirde şirket gelirleri karmakarışık olur
Bu makale, Pekin Üniversitesi Guanghua Koleji'nden Profesör Wang Hansheng tarafından 17 Şubat günü öğleden sonra Pekin Üniversitesi Guanghua İdeoloji sınıfında paylaşıldı. Zhenghe Adası'na yayınlama yetkisi verildi.
Sözlü: Wang Hansheng, Guanghua Koleji Profesörü, Pekin Üniversitesi
Editör: Yang Yuting
Kaynak: Zhenghe Island Business Insight
Bugün paylaştığım içerik yalnızca bir şeyle ilgili: İş verileriyle ilgileniyor musunuz, Verileri makul bir şekilde analiz ettiğiniz sürece, daha fazla iş değeri yaratabilecek ve hatta ürünleştirmeyi gerçekleştirebilecek ve böylece şirkete daha fazla gelir getirebileceksiniz. ?
Size çok özel bir gerçek durum göstermeme izin verin. Bir keresinde üst düzey bir otomobil üreticisi, hangi müşterilerin yüksek değere sahip olduğunu ve hangi müşterilerin düşük değere sahip olduğunu bilmek istedi, bu yüzden ona bir puanlama sistemi sağlamamı istedi.
Bu basit değil mi? Geçmişte, her müşteri birkaç araba satın aldı, onarım ve bakım, ne kadar sigorta satın aldıkları ve toplamı elde etmek için diğer gelirler için bir 4S mağazasına gitti. En yüksek gelire katkıda bulunan kişi en yüksek değere sahip müşteridir.
Sonunda, karşı taraf bunun yanlış olduğunu söyledi, bu böyle değildi. "Deneyimlerimize göre, müşteri aynı 10.000 yuan'ı bir araba satın almak için harcarsa, değer o kadar yüksek değildir, ancak müşteri bir 4S mağazasında sigorta için harcarsa değer çok yüksektir."
Kafam karışmıştı. Aynı şey 10.000 yuan, neden bir araba satın almanın ve sigorta satın almanın değeri hala bölünmüş durumda?
Diğer taraf kafa karışıklığımı gördü ve bana şöyle dedi: "Müşteri bir araba satın almak için gittikçe daha az 10.000 yuan harcıyor. Bu, gelecekteki tüketim davranışını anlamamıza yardımcı olmayacak. Ama eğer 4S için 10.000 yuan harcamaya istekli ise Mağaza sigorta satın alırsa, büyük olasılıkla gelecekte 4S mağaza sistemimizde bir dizi bakım işlemi gerçekleşecektir. "
Şimdi anlıyorum, anlıyor musun bilmiyor musun? Otomobil üreticisinin bahsettiği şey, önceki dönemde ne kadar para harcandığı ve hangi kısmın gelecekteki gelirleri için daha ilham verici olduğunu bulmak için ne yaptıkları gibi tüketici verilerinin nasıl analiz edileceğidir.
Verileri analiz etmeden önce açıkça sorun:
İşletmenin temel talepleri nelerdir?
Değer yaratmak için verileri yalnızca belirli iş senaryolarında analiz edebiliriz. Bu nedenle, verileri analiz etmek istiyorsak, sadece verileri analiz etmemeliyiz, veriyi analiz etmek için çok düşük, bu sadece teknik bir iş; Önce işi analiz etmeli ve işletmenin temel taleplerini ve temel talepler ile veriler arasındaki ilişkiyi anlamalıyız.
Yaptığım spesifik ve gerçek durumları birleştirerek, sizinle ayrıntılı olarak tartışacağım: Lojistik şirketlerine hizmet veren bir Araçların İnternet şirketi, kamyon sürücülerinin iyi veya kötü sürüş davranışını vermek için Araçların İnternetini kullanıp kullanamayacağımı sordu. Puan, "Hangi sürücünün iyi bir sürücü olduğunu ve hangi sürücünün biraz yakın olabileceğini bilmek istiyorum."
Herkes bu ticari temyizin çok belirsiz olduğunu görüyor. İyi sürücü nedir? Kötü sürücü nedir? Kendimize söyleyemezsek, o zaman herhangi bir veri analizi başarısız olmaya mahkumdur; mümkün olduğunca açık bir şekilde tanımlamak ve soyut ve genel iş sorunlarını görselleştirmek için bir gösterge kullanabilirsek, sonraki veri analizinin doğru hedefleri olacaktır. çok net.
Bu, herhangi bir veri analizinin, İş değeri yaratmak istiyorsanız, önce işi analiz etmelisiniz . İş analizi, verilerin kendisini analiz etmekten daha da önemlisi, en önemlisidir.
Bu nedenle, bu araba ağı şirketine, lojistik şirketleriyle iyi bir konuşma yapmak, birbirimizin işini anlamak ve bir veya iki temel talebi soyutlayıp soyutlayamayacağımızı görmek için bir öneri vereceğim.
Otomobil ağı şirketi geri döndükten kısa bir süre sonra, bana iki önemli iş talebinden bahsettiklerini söylediler. Birincisi, yakıt tüketiminin lojistik için çok önemli olduğu, farklı sürücülerin farklı yakıt tüketimlerinin olduğu, ikincisi ise sürüş güvenliği konularını içeren ihlallerin kaydı.
İkincisi anlaşılması kolay Güvenlik çok önemli, ancak ilk iş gereksinimi konusunda şüpheliydim. Güvenli tarafta olmak için, ortaklarımızdan ilk iş talebinin önemli olup olmadığını belirlemek için lojistik şirketi ile tekrar iletişime geçmelerini rica ediyorum. Bu soru çok önemli. Bu iş gereksiniminin açıklaması yanlışsa, sonraki tüm analizler yanlış olacak, ilgili ürünler yanlış olacak ve kimse kullanmayacaktır.
Bir süre sonra araba ağı şirketinin amiri yanıma geldi ve ilk iş gereksiniminin önemli olduğunu doğruladığımı söyledi. İşbirliği yaptıkları lojistik şirketi merkezi olarak yönetiliyordu, kamyon lojistik şirketi tarafından kredi ile satın alınmış, satın alma işleminin ardından şoför kiralanmıştır. Sürüş öncesi bir gaz kartı aldı ve gazı doldurup yolda çalıştıktan sonra geri döndü ve gaz kartını lojistik şirketine iade etti.
Şu anda, lojistik şirketi çok ilginç bir fenomeni keşfetti: aynı kamyon, aynı mesafe, aynı rota (A mal sahasından B mal sahasına, B mal sahasından C mal sahasına, C mal sahasından A mal sahasına geri dönmekten başka bir şey değil), aynı Aynı kargo için bile, farklı sürücülerin yakıt tüketimi büyük ölçüde değişebilir.
O zamanlar kamyon sürücülerinin ani frenleme veya bazı sürüş alışkanlıkları gibi sürüş davranışlarının yakıt tüketimi üzerinde bu kadar büyük bir etkisi olabilir mi diye düşündüm. Ortaklarımız gülmeye başladı ve "Öyle görünmüyor. Lojistik şirketleri az sayıda sürücünün yakıt çalma alışkanlığına sahip olduğunu söylüyor. Tabii ki yakıt çaldıklarında yakıt tüketimi artacak."
Sürücülerin çoğu dürüst ve iyi sürücülerdir. Yakıt tüketimi düzenli. Daha sonra ne tür yol koşulları için, ne tür bir güzergah, ne tür bir kamyon ve ne kadar kargo yüklü olduğu için makul yakıt tüketiminin ne kadar olması gerektiğini görmek için bir model yapabiliriz. Kötü sürücülere dikkat etmeli, onlara neler olduğunu görmeli ve iyi sürücülerin değerli deneyimlerini teşvik etmeliyiz.
İş hayatında sık sık birçok talebimiz oluyor, bunu istiyoruz, istiyoruz ve üçüncüyü istiyoruz. fakat, Birçok talep, talep olmamasına eşdeğerdir. Veri analizi en iyisidir, yalnızca bir temel talebe sahip olmaktır. Hedefler özellikle açıktır. En fazla iki tane vardır. Önemli ve ikincil talepler vardır ve birden fazla iş talebi yönetilemez.
Örnek olarak. Küçük kız bir erkek arkadaş bulmak istedi ama birisi ne aradığını sordu? "Yüksek, zengin ve yakışıklı" dedi. Görüyorsunuz, üç iş talebi var, ilki yüksek, ikincisi zengin ve üçüncüsü güzel. Bu üçünün kesişme noktası muhtemelen boş bir kümedir. Bu nedenle, gerçek hayatta biraz ödün vermeliyiz.
Hangisinin daha önemli olduğunu nasıl anlarsınız? Sadece bazı basit karşılaştırmalar yapın: Farz edin ki uzun boylu ama görünüşte ortalama bir adam var ve başka bir adam nispeten iyi ama boyu daha kısa ... Hangisini en çok seviyorsun? Küçük kız hala daha uzun olanları seçtiğini söylüyorsa, o zaman en önemli şeyin boy olduğunu biliyoruz.
Bu nedenle, birden fazla talebi olan bir işle karşılaştığımızda, bazı farklı senaryolar hayal etmeye çalışabiliriz. Rekabetçi ve alternatif bir ilişki oluşturduklarında, kalbiniz size hangi temel çekicinin en önemli olduğunu söyleyecektir.
Ticari çekiciliği etkileyen faktörler:
Şirket bunda ustalaştıysa, rekabet avantajı var
Verilerin nasıl değer üretmesi sağlanır? Öncelikle işletmenin temel talepleri açıkça belirtilmeli, ikinci olarak işletmenin temel taleplerini etkileyen tüm ilgili faktörler arasında çok iyi olanları bulmak gerekiyor. Bu faktörleri ne kadar alakalı toplayabilirsek, ölçüm o kadar doğru olur ve geleceği ve değeri kavrayışımız o kadar yüksek olur.
Bir sahnenin tahmin doğruluğunun iyileştirilmesinin esas olarak modelin boyutuna bağlı olduğunu düşünebilirsiniz. Bu büyük bir hata. Dünyadaki modeller benzerdir. Veri kaynakları ve teknik araçlar göz önüne alındığında, tahmin doğruluğunun üst sınırı temelde aynıdır.
Bu üst sınırı kim aşabilir? Benzersiz etkileyen faktörlere sahip kişi. Kim daha iyi etkileyen faktörlere sahipse, daha iyi tahmin yeteneğine sahip olacaktır; bu etkileyici faktörlere sahip olanın rekabet avantajı olacaktır. Basit bir örnek verin.
Wuhan'ın kapatılmasından önce, Wuhan'da mahsur kalan birçok yerli ve yerli olmayan, haberi olmadan ülkenin dört bir yanına dağıldı. Zamanda o noktaya geri dönerseniz, risk taşıyıcılarının akını nedeniyle hangi yerlerin daha ciddi salgınlara neden olabileceğini ve hangi yerlerin daha zayıf olabileceğini bulmaya çalışın, tahmine dayalı bir yargıya varın ve öneride bulunun, tahmin edelim hangi şirket Daha kesin?
Belki de bu şirketin yalnızca en yüksek risk döneminde Wuhan'da mahsur kalan ve bu bölgeye giren taşıyıcıların sayısını sayması gerekiyor. Size bir soru bırakmak için buradayım: Tüm yerel internete, finansa ve diğer çeşitli işletmelere bakarsanız, bu tür verileri kimler toplayabilir?
İyi etkileyen faktörleri genellikle nerede buluruz? Kafalarımızı ve kafamızı okşuyoruz ve muhtemelen fazla ateş edemeyeceğiz. ve bu yüzden, İyi sistem tasarımı .
Ne tür bir sistem tasarımı? Veri bilimcilerin, istatistikçilerin ve ön saflardaki iş personelinin kendi ana dallarında veya işlerinde farklılıkları bırakıp birlikte yakın çalışabilmeleri için işin bitmesine ve veri analizi sonunun mümkün olduğunca entegre olmasına izin verin. Herkese başarılı bir örnek verin.
Birçok şirketin dahili bir e-pazarlama ekibi var ve sihirli bir yasa bulacaklar, yani satış şampiyonu istikrarlı ve sadece birkaç kişi, Xiao Wang veya Xiao Li, ya Xiao Zhang ya da Xiao Wang. Sıradan tele-pazarlamacılar bir satış şampiyonu bulmak için koştu ve onlardan deneyimlerini tanıtmalarını istediler ve sonra şöyle diyebilirler: "Açıkça söyleyemem ve söyleyemem."
Birkaç olasılık var: Birincisi, gerçekten doğuştan mükemmel bir satış elemanı ve bunu net bir şekilde söyleyemiyor İkincisi, eğer herkes rekabet ortamında ise, size satış şampiyonu olmadığını söyledi. Ama yine de bu insanların neden bekar şampiyon olduklarını anlamayı umuyoruz? Bir satış şampiyonunun performansı genellikle ortalamanın 4-5 katıdır, deneyimlerini tüm ekibin deneyimine çevirebilir miyiz?
Şu anda, bazı girişimciler buna benzer bir şey yaptı: veri analizi ekibindeki kişilerin satış şampiyonuna yardım etmesine ve ondan öğrenmesine izin verin. Veri analizi yapanlar, bu satış şampiyonunun sektörde bir seçeneği olup olmadığını merak edecekler mi? Satış dili diğerlerinden farklı mı? Fiyat daha mı iyi yoksa daha fazla özelliğe sahip olmak daha mı iyi?
Bunlar özetlenebilirse, değerli etkileyen faktörler haline gelecek ve bir puanlama göstergesi haline gelecektir. Bu göstergeye göre, özellikle düşük başarı olasılığı olan satış fırsatları, gelecekte tüm ekip için savaşmaya değmeyebilir; yüksek kaliteli satış fırsatları en iyiye ve ikinci en iyiye bölünür.Satış uzmanlarına en iyisi verilmeli ve bırakılmalıdır Hepsini alın ve gerisini diğer satışlara verin.
Bu, sistem garantisi ve sistem tasarımı yoluyla çok iyi etki faktörlerinin istikrarlı bir akışını sağlamak içindir. Bize çok fazla etkisiz insan gücü kazandıracak.
Herkese hatırlatmak istiyorum. İşletmenin temel taleplerini etkileyen iki faktör vardır, biri kontrol edilebilir, diğeri kontrol edilemez. Örneğin, veri analizi, kızların e-ticaret sayfalarına daha fazla para harcadığını ve cinsiyetin özellikle önemli olduğunu gösteriyor. Bunu öğrendikten sonra, tüm erkekleri kıza dönüştürmek ister misin? Bu imkansız. Cinsiyet kontrol edilebilir bir faktör değildir, onu yalnızca pasif bir şekilde kabul edebilirsiniz.
Ancak, analizde bazı kontrol edilebilir faktörler bulursanız, bunlar işletmenin temel taleplerini iyi etkileyebilir ve doğrudan uygulanabilir ve kısa vadeli sonuçlar elde edilebilirse, bu kontrol edilebilir faktörler çok değerlidir ve değer verilmelidir.
Hangi faktörler kontrol edilebilir? Ürün fiyatları, promosyon çabaları, tanıtım yöntemleri vb. Hepsi kontrol edilebilir faktörlerdir. Kadın giyimine yönelik aynı reklam tasarımı için ister önden ister yandan görünüm olsun, üzerine bir model veya iki model koysak, işi etkileyebilir.
Sonuç
Kısaca özetlemek gerekirse. Veri analizini önemsiyoruz, neden önemsiyoruz? Herkesle yemekten sonra uzun bir şey hakkında konuşabileceğimden değil, ancak bu veri analizinin basit bir hedef yaratma değeri var.
Verilerin değer üretmesini sağlamak için iş senaryolarını anlamalıyız. Bu nedenle, veri analizi yapmak için kişinin kendi prestijini düşürmesi, işe en büyük saygıyı göstermesi ve işletmeye sınırsız saygı göstermesi gerekir.
Veriden değere dönüştürmeyi başarmak için, böyle bir düşünme yöntemine ve soyut iş sorunlarını somut veri analizi sorunlarına dönüştürmek için böylesine sihirli bir yeteneğe sahip olmamız gerekir. Veri analizi sorunu nedir? İşletmenin temel talepleri ve temel talepleri etkileyen çeşitli faktörler açıkça tanımlanmıştır.
Ancak bunları bir araya getirdiğimizde, veriden değere "iki sorumluluk ve denetim atımı" açabilir, veri ve değer arasında sorunsuz iletişime izin verebilir, verileri değere dönüştürebilir ve hatta iş senaryolarında ürünler oluşturabilir ve onları sağlamlaştırabiliriz.
Bugün sizinle paylaşmak istediğim tek şey bu. hepinize teşekkür ederim.
