數(shù)據(jù)從哪來(lái)？怎么發(fā)揮數(shù)據(jù)真正的價(jià)值？CRM 系統(tǒng)的產(chǎn)品經(jīng)理對(duì)待數(shù)據(jù)的正確姿勢(shì)是什么？

前一篇文章重點(diǎn)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(jì)劃是接著探討粉絲運(yùn)營(yíng)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(jì)，覺(jué)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(lái)說(shuō)，在現(xiàn)今的客戶關(guān)系管理中數(shù)據(jù)正起著相當(dāng)關(guān)鍵的作用。

在正式開篇之前我想重點(diǎn)強(qiáng)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(shuō)，是因?yàn)槲易约壕驮萑胍粋€(gè)誤區(qū)，理所當(dāng)然的認(rèn)為知道哪些是關(guān)鍵性指標(biāo)（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(dāng)被人問(wèn)到：“看到這個(gè)指標(biāo)，然后怎么做？”“對(duì)比了這兩個(gè)指標(biāo)的變化趨勢(shì)，然后怎么做？”，這才意識(shí)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(gè)過(guò)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(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)相結(jié)合的產(chǎn)物?！?/p>

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

結(jié)合以上兩句話，我認(rèn)為已經(jīng)足以準(zhǔn)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(cè)未來(lái)。

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

數(shù)據(jù)的價(jià)值是什么？

1. 數(shù)據(jù)可以揭示真相

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

舉個(gè)例子，提起“短信營(yíng)銷”，你的第一反應(yīng)是不是“現(xiàn)在哪還有人看短信??？大家都在用微信了?！?，這個(gè)答案是“不”，因?yàn)橛袛?shù)據(jù)顯示短信中的鏈接點(diǎn)擊量可以達(dá)到20%左右，而品牌的公眾號(hào)圖文的閱讀量一般在3%左右。是不是顛覆了你的認(rèn)知呢？

用數(shù)據(jù)說(shuō)話可以避免人們因有限的經(jīng)歷及學(xué)習(xí)造成的認(rèn)知偏差，揭示真相。

2. 數(shù)據(jù)可以轉(zhuǎn)化為行動(dòng)

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

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

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

思考一下以下問(wèn)題：

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

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

品牌商在什么場(chǎng)景下獲取的短信用戶手機(jī)號(hào)？或許是從電商平臺(tái)的訂單數(shù)據(jù)中獲取的，意味著手機(jī)號(hào)的主人已經(jīng)是品牌的消費(fèi)者或使用者，對(duì)品牌有一定認(rèn)可，向成交階段的客戶群體適時(shí)的發(fā)送促銷短信可有效刺激客戶復(fù)購(gòu)。

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

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

源自《精益數(shù)據(jù)分析》

二、數(shù)據(jù)的指導(dǎo)意義

上文已經(jīng)提到數(shù)據(jù)分析的目的是為了指導(dǎo)行動(dòng)，數(shù)據(jù)對(duì)業(yè)務(wù)行動(dòng)的指導(dǎo)可以歸納為三個(gè)方面：度量、理解、預(yù)測(cè)。

1. 度量

度量是檢驗(yàn)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(biāo)）的度量。

KPI 可以分為「目標(biāo) KPI 」和「過(guò)程 KPI 」。

• 「目標(biāo) KPI 」 度量的是業(yè)務(wù)工作最終目標(biāo)的績(jī)效結(jié)果？例如：新增粉絲數(shù)量、新增客戶數(shù)量、復(fù)購(gòu)率、成交金額等。
• 「過(guò)程 KPI 」是將為達(dá)成最終目標(biāo)所做的工作進(jìn)行拆解，在各個(gè)流程節(jié)點(diǎn)圈定不同的指標(biāo)。例如為了拉公眾號(hào)新粉開展的一場(chǎng)的裂變活動(dòng)，其「目標(biāo) KPI 」 是新增粉絲數(shù)量，而過(guò)程 KPI 包括：活動(dòng)頁(yè)面的PV、UV、分享數(shù)等。

「過(guò)程 KPI 」的目的有兩個(gè)：

1. 通過(guò)「過(guò)程 KPI 」可以預(yù)判目標(biāo)績(jī)效結(jié)果，如果只專注于「目標(biāo) KPI 」結(jié)果是滯后的，限制了品牌在過(guò)程中調(diào)整行動(dòng)。
2. 「過(guò)程 KPI 」可以描述過(guò)程，反應(yīng)問(wèn)題，分析績(jī)效結(jié)果的原因，例如常見(jiàn)的漏斗模型。

2. 理解

度量的目的是為了找出「問(wèn)題」，問(wèn)題可以是目標(biāo)未達(dá)成的原因，避免在后續(xù)的工作犯同樣的錯(cuò)誤；也可以是目標(biāo)成功達(dá)成的原因，轉(zhuǎn)化為可被復(fù)制的成功模式。

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

改進(jìn)營(yíng)銷活動(dòng)的問(wèn)題

提高績(jī)效的問(wèn)題

在分析數(shù)據(jù)的過(guò)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(wèn)題。

常見(jiàn)的維度分析包括：

• 時(shí)間維度
• 人口屬性維度
• 行為事件維度
• 客戶價(jià)值維度（RFM、活躍度、會(huì)員等級(jí)等）

3. 預(yù)測(cè)

通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的理解可以預(yù)測(cè)未來(lái)。

預(yù)測(cè)本身并不玄妙，平常人每天都在進(jìn)行預(yù)測(cè)。某人每日準(zhǔn)時(shí)7點(diǎn)出門上班，便可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)到達(dá)公司的時(shí)間范圍（如果路上不出意外的話）。原因可想而知，因?yàn)槿諒?fù)一日的上班路上，都在同一時(shí)間到達(dá)公司。

在客戶關(guān)系管理中，幾乎所有事務(wù)都可以預(yù)測(cè)：

• 哪些客戶可能會(huì)流失？
• 客戶下一次購(gòu)物會(huì)發(fā)生在什么時(shí)候？
• 客戶會(huì)對(duì)哪種類型的促銷響應(yīng)最好？

通過(guò)包含時(shí)間變量的可視化圖表，我們已經(jīng)可以做出一些簡(jiǎn)單的預(yù)測(cè)，例如銷售的淡季旺季分別在什么事件；但多數(shù)預(yù)測(cè)是基于一組混合因素與將來(lái)的結(jié)果相關(guān)聯(lián)，就需要一些數(shù)學(xué)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(shí)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(dòng)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(lái)更大的轉(zhuǎn)化率。同樣的，品牌通過(guò)分析每個(gè)客戶的價(jià)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(diǎn)在于客戶身份的識(shí)別。品牌在各大互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)與客戶互動(dòng)，但由于平臺(tái)與平臺(tái)之間各有各的賬號(hào)體系，導(dǎo)致真實(shí)世界中的一個(gè)自然人在不同平臺(tái)以不同身份在與品牌互動(dòng)。

舉個(gè)例子說(shuō)明：某客戶在品牌的天貓旗艦店首次購(gòu)買商品被標(biāo)記為新客戶，實(shí)際上該客戶早在品牌的京東自營(yíng)店上進(jìn)行過(guò)多次購(gòu)買，由于無(wú)法識(shí)別天貓用戶與京東用戶是同一個(gè)自然人，品牌同時(shí)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(gòu)的優(yōu)惠，直接導(dǎo)致了品牌資源的浪費(fèi)。

打通客戶數(shù)據(jù)的關(guān)鍵在于統(tǒng)一的身份標(biāo)示，例如身份證號(hào)碼，不過(guò)更適合商業(yè)使用的身份標(biāo)示非手機(jī)號(hào)莫屬了，手機(jī)號(hào)的收集可以來(lái)自于訂單數(shù)據(jù)，更多的是來(lái)自于品牌舉辦的互動(dòng)活動(dòng)中引導(dǎo)用戶自行提供其手機(jī)號(hào)。

數(shù)據(jù)的收集

數(shù)據(jù)分析需要的數(shù)據(jù)量當(dāng)然是越多越好，但理想和現(xiàn)實(shí)是有差距的。除了微信、淘寶這些億萬(wàn)級(jí)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(huì)不斷的創(chuàng)造與客戶互動(dòng)的機(jī)會(huì)（例如營(yíng)銷活動(dòng)、問(wèn)卷調(diào)查等互動(dòng)形式），從而收集客戶的基本信息，通過(guò)預(yù)先在活動(dòng)頁(yè)面中埋點(diǎn)收集客戶的行為數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)收集很多時(shí)候讓人氣餒，這是一個(gè)漫長(zhǎng)的過(guò)程，需要足夠的耐心，我們能做的事：

1. 制造好的互動(dòng)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(diǎn)和數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)規(guī)范，保證不同活動(dòng)、不同渠道收集的數(shù)據(jù)能以統(tǒng)一的命名存儲(chǔ)起來(lái)，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(diǎn)，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(lái)描述指標(biāo)的表現(xiàn)。用戶畫像標(biāo)簽可以用來(lái)描述通過(guò)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(dá)的信息。例如：

• 線圖：用來(lái)表現(xiàn)基于時(shí)間維度的指標(biāo)走向
• 柱狀圖或餅狀圖：用來(lái)表現(xiàn)指標(biāo)的維度分布
• 直方圖：用來(lái)表現(xiàn)指標(biāo)的數(shù)據(jù)分布
• 散點(diǎn)圖：同樣是表現(xiàn)分布，用來(lái)做回歸分析再合適不過(guò)

設(shè)計(jì)一款數(shù)據(jù)型系統(tǒng)時(shí)，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(chǎng)景（度量、理解、預(yù)測(cè)）。除了選擇合適的圖表外，還有一些準(zhǔn)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(duì)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(dǎo)意義。
2. 「比率」是天生的對(duì)比性指標(biāo)，以活動(dòng)的“轉(zhuǎn)化率”為例，將客戶的“訪問(wèn)人數(shù)”和最終的“購(gòu)買人數(shù)”做對(duì)比（購(gòu)買人數(shù)/訪問(wèn)人數(shù)%），可以得知該活動(dòng)的真正效果。

2. 數(shù)據(jù)分析需要聯(lián)動(dòng)

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

如果兩個(gè)指標(biāo)總是一起變化，則說(shuō)明它們是相關(guān)的。如果一個(gè)指標(biāo)可以導(dǎo)致另一個(gè)指標(biāo)變化，則說(shuō)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(duì)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(shí)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(dòng)“轉(zhuǎn)化率”為例，即使轉(zhuǎn)化率達(dá)到了80%，但那些被成功轉(zhuǎn)化客戶多半是“沒(méi)有活動(dòng)也會(huì)購(gòu)買的”客戶，那么這次的活動(dòng)也并沒(méi)有指標(biāo)表現(xiàn)的那樣成功。畢竟?fàn)I銷活動(dòng)的目標(biāo)是改變行動(dòng)。

注意事項(xiàng)

即使是業(yè)內(nèi)的通用指標(biāo)仍需要明確指標(biāo)的定義以及指標(biāo)的計(jì)算公式。不同的品牌有不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，對(duì)指標(biāo)也可能存在不同的解釋。例如：在線客服的績(jī)效考核，不同品牌的考核標(biāo)準(zhǔn)都不同，對(duì)于同一個(gè)指標(biāo)的計(jì)算方式也不同。

對(duì)于定性的指標(biāo)，需要兼容后續(xù)對(duì)指標(biāo)進(jìn)行修正。例如：活躍度、客戶價(jià)值，在指標(biāo)運(yùn)行了一段時(shí)間后隨著市場(chǎng)變化、客戶特性的變化需要重新調(diào)整指標(biāo)的計(jì)算方式。

總結(jié)

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