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數(shù)據(jù)從哪來？怎么發(fā)揮數(shù)據(jù)真正的價值？CRM 系統(tǒng)的產(chǎn)品經(jīng)理對待數(shù)據(jù)的正確姿勢是什么？

前一篇文章重點梳理了 CRM 的本質(zhì)，即客戶的定義以及客戶與品牌的關(guān)系。原本的計劃是接著探討粉絲運營以及用戶畫像。但最近正在做數(shù)據(jù)分析相關(guān)的產(chǎn)品設(shè)計，覺得應(yīng)該趁熱打鐵總結(jié)一下自己在工作中的收獲。從另一方面來說，在現(xiàn)今的客戶關(guān)系管理中數(shù)據(jù)正起著相當關(guān)鍵的作用。

在正式開篇之前我想重點強調(diào)的是我們需要保持空杯心態(tài)去理解數(shù)據(jù)真正的意義。

之所以這么說，是因為我自己就曾陷入一個誤區(qū)，理所當然的認為知道哪些是關(guān)鍵性指標（通常是一些業(yè)務(wù)的 KPI ）、應(yīng)該使用什么類型的圖表呈現(xiàn)就夠了。但當被人問到：“看到這個指標，然后怎么做？”“對比了這兩個指標的變化趨勢，然后怎么做？”，這才意識到指數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)并不是數(shù)據(jù)分析的結(jié)束而是開始，數(shù)據(jù)分析是一個過程。

數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)

“數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)學與計算機科學相結(jié)合的產(chǎn)物?！?/p>

“數(shù)學是一門關(guān)于數(shù)字（numbers）、模型（shapes）、規(guī)律（patterns）和變化（change）的學科?！?/p>

結(jié)合以上兩句話，我認為已經(jīng)足以準確的概括數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘在做的事——理解業(yè)務(wù)，找到關(guān)鍵數(shù)據(jù)，找到合適的分析模型，發(fā)現(xiàn)規(guī)律與變化，預(yù)測未來。

在這我不打算繼續(xù)展開復雜的數(shù)學知識。所謂術(shù)業(yè)有專攻，作為一個 CRM 系統(tǒng)的產(chǎn)品設(shè)計師或者產(chǎn)品經(jīng)理，我們應(yīng)該以什么要的姿勢看待 CRM 的業(yè)務(wù)中數(shù)據(jù)的使用。

數(shù)據(jù)的價值是什么？

1. 數(shù)據(jù)可以揭示真相

心理學里有一種現(xiàn)象叫“鮮活性問題”，指的是當面臨解決問題或做決策的情景時，人們傾向于利用自己身邊真實發(fā)生的或者更容易獲得的信息來做決策，但有限的經(jīng)歷、有限的資源導致這樣的決策模型很有可能會讓我們作出錯誤的判斷。題外話，要知道心理學與統(tǒng)計學是密不可分的，因此心理學中的很多思想都能在數(shù)據(jù)分析中找到影子。

舉個例子，提起“短信營銷”，你的第一反應(yīng)是不是“現(xiàn)在哪還有人看短信啊？大家都在用微信了。”，這個答案是“不”，因為有數(shù)據(jù)顯示短信中的鏈接點擊量可以達到20%左右，而品牌的公眾號圖文的閱讀量一般在3%左右。是不是顛覆了你的認知呢？

用數(shù)據(jù)說話可以避免人們因有限的經(jīng)歷及學習造成的認知偏差，揭示真相。

2. 數(shù)據(jù)可以轉(zhuǎn)化為行動

數(shù)據(jù)可轉(zhuǎn)化為信息，信息可轉(zhuǎn)化為行動，采取行動是數(shù)據(jù)分析的目的。通過對現(xiàn)實世界的理解、對以往工作結(jié)果的度量，使我們可以采取更明智的行動，獲得更好的結(jié)果。

但我更關(guān)心的問題是：握有數(shù)據(jù)就一定能做出明智行動了嗎？

回到“短信營銷”的例子，既然短信中鏈接的點擊率遠遠超過了圖文的閱讀量，那是不是意味著品牌商該放棄公眾號而全部轉(zhuǎn)用“短信營銷”呢？答案依然是“不”。

思考一下以下問題：

• 所有內(nèi)容的短信點擊率都能達到 20% 嗎？
• 什么內(nèi)容的短信中的點擊率才可以達到 20% 呢？
• 品牌商是在怎樣的場景下獲取到短信用戶手機號的？
• 品牌商和短信用戶是怎樣的關(guān)系呢？
• 點擊了短信鏈接到最終目標KPI的轉(zhuǎn)化率又有多少呢？

短信轉(zhuǎn)化率之所以比公眾號圖文閱讀量高，答案可能在于短信用戶和公眾號用戶所處生命周期的不同。

品牌商在什么場景下獲取的短信用戶手機號？或許是從電商平臺的訂單數(shù)據(jù)中獲取的，意味著手機號的主人已經(jīng)是品牌的消費者或使用者，對品牌有一定認可，向成交階段的客戶群體適時的發(fā)送促銷短信可有效刺激客戶復購。

針對公眾號的運營，多數(shù)品牌以品牌建設(shè)和粉絲活躍為主要業(yè)務(wù)，運營目的是為了加深潛在客戶對品牌的認知，鞏固粉絲與品牌的信賴關(guān)系。假如公眾號渠道和短信渠道從運營目的到內(nèi)容定位都不一樣，那指標上的表現(xiàn)就不是唯一參考答案了。

數(shù)據(jù)不會說謊，但數(shù)據(jù)卻會被誤讀，誤讀的原因在于人們的思維盲點。避免思維盲點的辦法是明確數(shù)據(jù)背后不確定的因素，通過“反查”的方法搞清楚哪些我們不知道的事情，才能避免對數(shù)據(jù)的錯誤理解。

源自《精益數(shù)據(jù)分析》

二、數(shù)據(jù)的指導意義

上文已經(jīng)提到數(shù)據(jù)分析的目的是為了指導行動，數(shù)據(jù)對業(yè)務(wù)行動的指導可以歸納為三個方面：度量、理解、預(yù)測。

1. 度量

度量是檢驗之前工作成果必不可少的一環(huán)，最常用的就是 KPI（關(guān)鍵指標）的度量。

KPI 可以分為「目標 KPI 」和「過程 KPI 」。

• 「目標 KPI 」 度量的是業(yè)務(wù)工作最終目標的績效結(jié)果？例如：新增粉絲數(shù)量、新增客戶數(shù)量、復購率、成交金額等。
• 「過程 KPI 」是將為達成最終目標所做的工作進行拆解，在各個流程節(jié)點圈定不同的指標。例如為了拉公眾號新粉開展的一場的裂變活動，其「目標 KPI 」 是新增粉絲數(shù)量，而過程 KPI 包括：活動頁面的PV、UV、分享數(shù)等。

「過程 KPI 」的目的有兩個：

1. 通過「過程 KPI 」可以預(yù)判目標績效結(jié)果，如果只專注于「目標 KPI 」結(jié)果是滯后的，限制了品牌在過程中調(diào)整行動。
2. 「過程 KPI 」可以描述過程，反應(yīng)問題，分析績效結(jié)果的原因，例如常見的漏斗模型。

2. 理解

度量的目的是為了找出「問題」，問題可以是目標未達成的原因，避免在后續(xù)的工作犯同樣的錯誤；也可以是目標成功達成的原因，轉(zhuǎn)化為可被復制的成功模式。

數(shù)據(jù)分析之前首先要確定問題，要將大問題劃分為小問題，通過回答小問題找到大問題的答案。例如：

改進營銷活動的問題

提高績效的問題

在分析數(shù)據(jù)的過程中加入「維度」的分析，可以很好的解答上面這些被拆解的小問題。

常見的維度分析包括：

• 時間維度
• 人口屬性維度
• 行為事件維度
• 客戶價值維度（RFM、活躍度、會員等級等）

3. 預(yù)測

通過對歷史數(shù)據(jù)的理解可以預(yù)測未來。

預(yù)測本身并不玄妙，平常人每天都在進行預(yù)測。某人每日準時7點出門上班，便可以準確預(yù)測到達公司的時間范圍（如果路上不出意外的話）。原因可想而知，因為日復一日的上班路上，都在同一時間到達公司。

在客戶關(guān)系管理中，幾乎所有事務(wù)都可以預(yù)測：

• 哪些客戶可能會流失？
• 客戶下一次購物會發(fā)生在什么時候？
• 客戶會對哪種類型的促銷響應(yīng)最好？

通過包含時間變量的可視化圖表，我們已經(jīng)可以做出一些簡單的預(yù)測，例如銷售的淡季旺季分別在什么事件；但多數(shù)預(yù)測是基于一組混合因素與將來的結(jié)果相關(guān)聯(lián)，就需要一些數(shù)學模型的支持。

客戶信息是品牌的關(guān)鍵資產(chǎn)

互聯(lián)網(wǎng)時代已徹底改變了客戶關(guān)系管理的模式，社交網(wǎng)絡(luò)的崛起使品牌與客戶的互動變的更容易，大量的客戶數(shù)據(jù)正在產(chǎn)生。

品牌采集客戶數(shù)據(jù)，形成客戶畫像，幫助品牌為客戶提供精專服務(wù)，帶來更大的轉(zhuǎn)化率。同樣的，品牌通過分析每個客戶的價值，決定哪些客戶值得投資和努力保留，哪些客戶則允許流失。

收集及使用客戶信息的最大難點在于客戶身份的識別。品牌在各大互聯(lián)網(wǎng)平臺與客戶互動，但由于平臺與平臺之間各有各的賬號體系，導致真實世界中的一個自然人在不同平臺以不同身份在與品牌互動。

舉個例子說明：某客戶在品牌的天貓旗艦店首次購買商品被標記為新客戶，實際上該客戶早在品牌的京東自營店上進行過多次購買，由于無法識別天貓用戶與京東用戶是同一個自然人，品牌同時在京東上給該客戶發(fā)送了新客優(yōu)惠，又在京東上發(fā)放了喚醒回購的優(yōu)惠，直接導致了品牌資源的浪費。

打通客戶數(shù)據(jù)的關(guān)鍵在于統(tǒng)一的身份標示，例如身份證號碼，不過更適合商業(yè)使用的身份標示非手機號莫屬了，手機號的收集可以來自于訂單數(shù)據(jù)，更多的是來自于品牌舉辦的互動活動中引導用戶自行提供其手機號。

數(shù)據(jù)的收集

數(shù)據(jù)分析需要的數(shù)據(jù)量當然是越多越好，但理想和現(xiàn)實是有差距的。除了微信、淘寶這些億萬級用戶量的大廠外，即使是行業(yè)一線的品牌商想要收集到多維度的客戶數(shù)據(jù)也并非易事。

通常品牌會不斷的創(chuàng)造與客戶互動的機會（例如營銷活動、問卷調(diào)查等互動形式），從而收集客戶的基本信息，通過預(yù)先在活動頁面中埋點收集客戶的行為數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)收集很多時候讓人氣餒，這是一個漫長的過程，需要足夠的耐心，我們能做的事：

1. 制造好的互動內(nèi)容吸引客戶心甘情愿的留下他們的數(shù)據(jù)。
2. 做好數(shù)據(jù)埋點和數(shù)據(jù)的存儲規(guī)范，保證不同活動、不同渠道收集的數(shù)據(jù)能以統(tǒng)一的命名存儲起來，方便后續(xù)使用這些數(shù)據(jù)。

相比數(shù)據(jù)量的大小更重要的是收集正確的數(shù)據(jù)。需要收集哪些數(shù)據(jù)是由業(yè)務(wù)需求決定的，比如奶粉品牌需要收集寶寶的出生日期；又比如，洗發(fā)水品牌可以收集客戶的發(fā)質(zhì)特點，從而向客戶推薦更適合他們發(fā)質(zhì)的產(chǎn)品。

數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)

圖表可以用來描述指標的表現(xiàn)。用戶畫像標簽可以用來描述通過數(shù)據(jù)模型得出的客戶特征。數(shù)據(jù)可視化的本質(zhì)是以不同業(yè)務(wù)目的為前提，用最合理的方式描述數(shù)據(jù)，讓人可以更方便的理解數(shù)據(jù)傳達的信息。例如：

• 線圖：用來表現(xiàn)基于時間維度的指標走向
• 柱狀圖或餅狀圖：用來表現(xiàn)指標的維度分布
• 直方圖：用來表現(xiàn)指標的數(shù)據(jù)分布
• 散點圖：同樣是表現(xiàn)分布，用來做回歸分析再合適不過

設(shè)計一款數(shù)據(jù)型系統(tǒng)時，數(shù)據(jù)可視化不僅是在界面上用直觀的方式呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，更需要滿足完整的數(shù)據(jù)分析場景（度量、理解、預(yù)測）。除了選擇合適的圖表外，還有一些準則可以幫助業(yè)務(wù)人員更好的理解數(shù)據(jù)。

1. 數(shù)據(jù)分析在于對比

1. “本月新客戶數(shù)量比上月高出20%”顯然比“本月新客戶數(shù)量為200人”更有指導意義。
2. 「比率」是天生的對比性指標，以活動的“轉(zhuǎn)化率”為例，將客戶的“訪問人數(shù)”和最終的“購買人數(shù)”做對比（購買人數(shù)/訪問人數(shù)%），可以得知該活動的真正效果。

2. 數(shù)據(jù)分析需要聯(lián)動

數(shù)據(jù)分析是一個連續(xù)性的行為，不要孤立的看待一些數(shù)據(jù)點，數(shù)據(jù)需要聯(lián)動起來。

如果兩個指標總是一起變化，則說明它們是相關(guān)的。如果一個指標可以導致另一個指標變化，則說明它們之間具有因果關(guān)系。

3. 提供靈活的多維度數(shù)據(jù)篩選&數(shù)據(jù)對比

提供維度篩選，幫助業(yè)務(wù)人員找到數(shù)據(jù)表現(xiàn)的原因，避免同時存在許多不同解釋。

此外增加維度還可以提防虛榮數(shù)據(jù)。仍以活動“轉(zhuǎn)化率”為例，即使轉(zhuǎn)化率達到了80%，但那些被成功轉(zhuǎn)化客戶多半是“沒有活動也會購買的”客戶，那么這次的活動也并沒有指標表現(xiàn)的那樣成功。畢竟營銷活動的目標是改變行動。

注意事項

即使是業(yè)內(nèi)的通用指標仍需要明確指標的定義以及指標的計算公式。不同的品牌有不同的業(yè)務(wù)場景，對指標也可能存在不同的解釋。例如：在線客服的績效考核，不同品牌的考核標準都不同，對于同一個指標的計算方式也不同。

對于定性的指標，需要兼容后續(xù)對指標進行修正。例如：活躍度、客戶價值，在指標運行了一段時間后隨著市場變化、客戶特性的變化需要重新調(diào)整指標的計算方式。

總結(jié)

• 數(shù)據(jù)分析的過程中有許多陷阱是由于人們的思維盲點造成的，通過反查明確我們不確定的因素。
• 理解業(yè)務(wù)，確定問題，將大問題拆分成可管理、可解決的小問題，使用正確的數(shù)據(jù)與分析模型找出問題的答案。
• 數(shù)據(jù)可視化不僅僅是頁面的呈現(xiàn)，而是是完整的數(shù)據(jù)分析過程。
• 使用比較、聯(lián)動、維度細分等方式分析數(shù)據(jù)，可以管理混雜因素，更準確的解讀數(shù)據(jù)。

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本文由 @圓圈圈圈圈圓 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

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