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神策數據副總裁張濤丨作者
9分鐘丨時間
【導讀推薦】
張濤曾任豌豆莢、豬八戒網等知名互聯網公司產品負責人，擁有10年互聯網產品設計運營經驗，擅長把新興技術與業務做融合，為業務創造價值；在如何利用數據資產提升企業運轉效率，以及挖掘數據收益方面有獨特的見解。
本次課程，張濤將結合他10年的互聯網產品設計運營經驗，從三個方面講解如何利用數據資產提升運作效率？
▌▌業務和數據必須實時關聯在一起！
一般在開例會的時候，會有很多報表，比如財務報表、客戶分析報告、銷售流水等等，這些報表就是數據。根據這些數據，企業決策者或者部門管理者就需要做決策，選擇具體的方法應用到市場上去面對消費者，然後市場就會給我們反饋，從市場的反饋裡再去觀察，然後做出下一個決策。
所以說，數據是一個很簡單的東西，你做一個動作，然後讓這個動作的對象產生一些數據，通過觀察這個數據，再決定下一個動作該怎麼做，即決策——反饋——決策的循環。但這是理想中的循環，在現實中，我們會發現數據反饋回來的速度是遠遠跟不上決策速度的。
過往的數據分析場景，往往著重於歷史數據的收集、整理和計算，是對已經發生的事實的再次描述。這也是為什麼很多公司裡做數據的人地位不高的原因，他們只是在描述歷史，而業務決策者需要決定企業當下該怎麼走，哪怕不知道這條道路是否正確。
那作為一家數據驅動的公司，應該如何去打破這個現狀？我認為，基於當下的商業現實，整個數據分析的從業者要把自己變成業務實操的一部分，成為真正的業務因素，將業務和數據實時的關聯在一起。
我就採用了一個新的方式，把這四個資源位劃分成15分鐘一個段落，兩個小時就有8個段落，總共就有32個位子。這32個位子讓13個頻道輪流去坐，通過實時的數據系統，觀察每一個資源位的點擊率以及觀看時間。通過這樣的方式，我們馬上就能知道哪個頻道的數據反饋最好，也就證明了哪個頻道的資源更好，而首頁資源位當然就是給反饋好的頻道來做。所以，首先這就解決了頻道之間的長期不認可，避免了無謂的爭吵。
通過這件事，我還發現了一個特別有趣的現象。有一個頻道叫體育頻道，體育頻道有一個糙爺們兒，從來不管觀眾的喜好，覺得自己的東西一定好，觀眾一定愛看。但是採用了新的方式之後，體育頻道一次首頁都沒上過。剛開始，體育頻道覺得特別不公平，但是慢慢的，體育頻道也上首頁了。所以我發現，最關鍵的是整個機制本身，因為樹立了一個標杆，可以讓其他人每天都去學習、不斷迭代自己的產品，這就促成了產品的不斷優化。這個系統上線之後，首頁資源位的利用效率得到了明顯的提升。
所以說一個完善的數據驅動循環應該是：
首先，企業決策者基於現實反饋做出決策；
然後，在市場上進行有效的商業動作；
再之後，實時全面的將數據採集回來；
最後，對數據進行
實時的觀測和分析。只有落實了這個循環，數據驅動才能為企業帶來真正地落地價值。
▌▌如何對不同需求的用戶做精準推送？
在建立了完善的數據驅動循環之後，我們就需要基於數據重新構建企業工作流。工作流程數字化之後，可以讓每一個工作環節變得透明，並且互聯起來。我們可以從兩個角度來看這個問題。
一個是自下而上，從員工的角度來看，可以讓數據平臺不再只是一個報表系統，每個崗位都能將數據平臺作為工作平臺。
講一個我們客戶的案例，時下最火的健身類APP Keep。Keep作為一個健身平臺，其用戶需求很不一樣。有每天堅持鍛鍊的健身達人，有為了減肥而健身的，也有完全不健身，只是看一些健身、養生的文章的。而Keep的運營部門每天要給用戶推送一條消息，那它自然而然就產生了一個需求，就是針對不同特色的用戶群體去推送不一樣的營銷信息。
但是，Keep的用戶數量非常大，隨便設一個條件來分區，都意味著巨大的計算量。其次，有這個想法的人，往往是運營的員工，並不具備技術能力，只能求助研發部門幫忙。所以，這個工作就非常的費時費力，還不能獨立完成，那慢慢地運營的員工就不會再去做這個工作了。
而神策數據主要就是幫助企業蒐集用戶行為數據的，運營部的員工可以直接使用我們的用戶分群功能，選擇篩選的條件，就可以跑一個分群出來。Keep的推送系統和神策的業務分群系統結合後，員工可以根據自己的業務洞察，通過簡單的條件篩選，獨立完成內容的精準推送。
目前，Keep把用戶分成三十多個群體，每次推送的時候只需要選擇推給哪個群體就可以了。而Keep的每一個運營小組，比如運營健身客戶的、運營減肥客戶的，運營電商客戶的，每一個小組都可以獨立優化自己的推送機制。這大大提升了員工的工作效率，從企業的角度來看，推送內容被打開的概率大幅度提升了。
這就是自下而上的把數據平臺變成了一個工作平臺，把業務產生的數據撈出來，讓它變成業務決策的一部分。
另一個就是自上而下，從管理者的角度來看，工作流程數字化之後，管理者就可以宏觀的瞭解每項工作的具體情況，比如工作量多少、運行情況如何。同時，也可以微觀的瞭解每項工作的細節，比如某一個客戶的目標是什麼？這就讓整個工作環境變得透明，從而建立起有效的管理手段。
一則價值播報：
▌▌人工智能如何輕鬆標記上萬數據？
第三個方面，我覺得大數據、人工智能這些新興技術把大家都洗腦了，以為這些東西特別高大上，大數據公司往往給人一種遙不可及的感覺。但其實發展到現在這個階段，大數據公司就是一個很簡單的工具。
給大家分享一個很簡單的案例，我之前在某直播平臺，平臺的一塊主營業務是遊戲直播，大家都知道，最近兩年最火的手遊是《王者榮耀》，它裡面有90多位英雄。而觀看直播的觀眾，肯定最關心自己經常玩的那兩三個英雄，所以就會去看關於這兩三個英雄的直播。
那個時候，實時就有一兩千個主播直播《王者榮耀》，他們每個人玩的英雄都不一樣，所以就產生了一個需求，就是標記這一兩千個主播正在玩哪個英雄，然後再做分類，這樣觀眾就可以通過英雄的名字快速地找到自己感興趣的直播內容。
這個訴求提煉的非常準確，但是這項工作的工作量太大了。一開始，我們安排六個人三班倒，去標記累計過萬的遊戲直播。但是實際做起來，發現很難滿足這個需求，基本不可能通過人力實現。
所以後來我們做了一個東西，只要你把遊戲的任何一楨畫面發給我，就可以告訴你這個英雄是誰。我們是如何實現這一點的呢？我們發現在遊戲畫面中右下角的技能欄是基本固定不變的，所以就可以利用這個地方來做識別。
我去視頻網站下載了這90多個英雄戰鬥的視頻，然後把技能欄單獨截出來，讓機器去學習這個數據，在學習完成之後，你只需要不斷地把圖片扔給機器，它就能告訴你這個英雄是誰，大大提高了效率。通過這種方法，我只用了幾天的時間做了一些開發和截圖收集數據的工作，但是卻節省了後期大量冗雜的重複性工作。
通過這個案例，我們發現人工智能可以幫助企業節省大量人力成本。傳統意義上認為人工智能很高大上，必須頂級公司才玩得起。可事實上，數據本身就是人工智能的基石，常見業務中有很多場景已經可以用機器學習來解決，這是可以讓企業已有數據大放異彩的應用場景。
▌▌總結
回過頭我們來看一下今天講的這三個點：
第一個點是說，報表永遠是關注過去的，作為公司決策者和數據工作者，應該學會用數據響應當下的決策。
第二個點，如何用數據重新構建企業的工作流程，提升員工的工作效率。
第三個點，如何通過大數據把企業現有的一些流程和業務優化。
End
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