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未来,只有这样的公司才有机会赢——手把手教你建立数据型公司

02-26 13:40:44

构建科学的产品数据分析过程

数据爆炸之前,产品主要靠直觉构建。

随着数据的爆炸,企业开始寻找有效利用数据来推动影响的方法。产品数据分析学成为一种功能,数据科学数据工程和数据基础设施,成为产品组织中的关键。

早期的数据工作都是关于计数的(例如我们有多少用户?我们的收入是多少?)。

产品数据分析的第二个阶段,是通过构建报表和可视化来实现自动化计数。这是数据基础结构和数据工程功能的本质。

产品数据分析的下一个阶?#38382;?#30830;保交付正确的产品和功能。

实验是这一进化的重要组成部分,原因有两个:增量的力量和直觉的失败。首先,尽管我们倾向于寻求大的胜利,但成功往往是把许多小事做好。随着时间的推移,增量和复合的力量最终推动了大多数产品的成功。其次,我们的直觉很容易出错,在很多情况下,它不?#20154;?#26426;选择好多少。为了让数据型公司保持不断改进,“从测试中学习”的文化是很有必要的。

最后,产品数据分析的价值不仅在于计算数字、构建报表和交付产品,还在于帮助定义目标、路线图和策略。可?#36816;擔?#36825;是分析团队提供的最大价值。Facebook和Instagram就是很好的例子,如果没有分析团队的战略洞察力,FacebookLive、Instagram新闻推荐排名等,就不可能存在。

建立数据型公司的七个核心要素

所有公司都有自己的使命。数据型公司制定可量化的标准和目标,以支持他们完成使命。他们强大的数据型公司文化表现出以下特征:狂热地关注数据的影响,以及建立一种衡量和寻求真理的文化。

定义影响

如果不了解或不定义产品的成功,就很?#35759;?#20041;影响。设定正确的目标?#25237;?#37327;标准有助于量化产品的成功。有了这点,人们?#37096;?#20197;开始客观地量化影响。

一流的数据型公司由统一度量标准规划和推动。统一的度量标准是一个单一的、可操作的、清晰的、概括了产品愿景的度量标准。它应该?#23376;?#27979;量,并且与公司业务的核心驱动力有明确联系。如果没有统一的度量标准和相关的目标,企业很难真正成为数据型公司,也很难实?#21046;?#26368;大潜力。

然而,仅仅有一个统一的度量标准是不够的。如?#38382;?#29992;它同样重要。它必须由高层领导调动,以确定和告知哪些目标?#25237;?#37327;标准比?#29616;?#35201;。

这两点清晰后,公司中的每个人都能优先考虑要做的工作,从而提高生产力,减少不必要的争论。

如果没有测量影响的工具,?#21496;?#20250;盲目前进,不会真正知道他们是否在朝着目标进步。

度量影响

影响一般可分为三类:

●?#35851;?#25351;标:假设你的团队有每月活跃用户(MAU)数量的目标。当团队发现增加MAU的创造性方法,并将这些方法付诸实现,他们就是通过?#35851;?#25351;标来造成影响。

●影响产品或业务变化:假设你的团队通过深入的探索性分析发现,在印度,用户更关注安?#21487;?#30340;短信通知,这将有助于提高MAU的数量,如果这样做,就是通过推动产品变化来造成影响。

●影响流程变化:假设你的团队已经确定了一种新方法来实现自动化或扩大规模,以用更少的?#35797;?#20570;更多事情。这是通过影响流程变化来造成影响。

虽然这些衡量影响的标准并不非常全面,但确实是很好的参考。

创造灵活的基础架构

一个优秀的分析团队,需要具有定量思维的人?#20445;?#20998;析师、数据科学家),也需要数据工程师(DE)和数据架构师(DI)。

工程师构建可扩展的数据基础架构,确保速度、可靠性和可用性。

好的基础架构必须灵活并能适应未来的需求。那些只针对短期需求?#25237;?#22522;础架构进行优化的公司,通常无法实现规模扩张。

如果基础架构不是经过深思熟虑的,不是构建?#24049;?#30340;,最好的情况是,对业务的影响会延迟;而最坏的情况是,他们根本无法理解这些现象。

拥有实验文化

公司需要建立强大的“在测试中学习”的文化,将直觉转化为假设和实验。这种测试和学习方法的基础是:每周的小改进带来的影响之和,要比?#32423;?#30340;巨大进步带来的影响大得多。因为能带来巨大?#25214;?#30340;想法不但更难识别,而且也不具备扩展性。因此,在所有一流的数据型公司中,能推动和影响公司发展的实验文化已经变得很普遍。

亚马逊和Facebook就是很好的例子,杰夫·?#27492;?#26031;和马克·扎克伯格都确立了实验对产品创造的重要性。

我们在亚马逊的成功取决于我们每年、每月、每周、每天做多少次实验。

——杰夫·?#27492;?#26031;

亚马逊创始人兼CEO

我最自豪的事情之一,?#24425;?#25105;们成功的关键,就是这个测试框架......在任何给定的时间点,运行的不仅仅是一个版本的Facebook,而是大概一万个版本。

——马克·扎克伯格

Facebook创始人兼CEO

分析团队要有广阔的视野

要建立一个真正伟大的数据型公司,数据分析必须渗透在产品开发的每个阶段,并且需要嵌入到产品团队中。在开始时,分析团队应该帮助制定产品成功的相关指标,?#20013;?#20272;算进展,并帮助识别业务的风险区域和增长区域。

?#36865;猓?#20182;们由数据驱动的洞见必须?#20013;?#36816;用到产品开发中。通常,核心产品团队负责包括工程、设计、产品管理、分析及用户体验研究。以下是产品团队在许多公司?#22411;?#24120;的运作方式。

●工程人员编?#21019;?#30721;;

●设计让产品使用方便,外观美观;

●产品管理负责企业愿景、战略和执行;

●分析设定目标,创建产品路线图,并决定策略;

●用户体验研究有助于理解用户行为。

重要的是,利用分析团队来解决最重要的问题,并让他们产生最大影响。

**9640;制定严格的流程

迅速的产品发展、测试、迭代,离不开高效的流程路线图。比如,Facebook的发展团队就拥有一套为期10周的产品发展流程。整个过程分为三个阶段:了解、识别和执行。

在了解阶段,分析团队深入分析一系列现象(如广告主流失现象),主要的目的是创建路线图。聚焦于分析是为了?#19994;?#33021;产生最大影响的问题与机遇。

从路线图、计划清单到具体任务,团队最终要进入的是执行阶段,这是最后一个阶段,?#24425;?#32791;时最长的阶段,为期十周。这个过程对快速迭代与优化都非常重要。值得注意的是,团队重点关注的是迅速推进,而不一定非要取得创新。

打造一流分析团队

产品分析正处于初期,并且仍在不断发展之中。即使是?#30340;?#21457;展最好的一些公司,他们的数据科学和数据工程,都还处在不断的适应?#22836;?#23637;中。分析领域的领头者寥寥无几,因为打造世界一流的分析团队比打造其他类型更加困?#36873;?/p>

即使这样,在未来的几十年里,打造世界一流的分析团?#37038;?#25968;据型公司维系下去的唯一途径。大多数公司失败的原因不会只是缺乏志向和愿景,通常他们失败的根本原因是执行力低下。要维系执行力,很重要的一点是打造世界一流的团队。

人、文化和进程,是三个必须考虑的关键因素。公司需要向雇佣的人才清晰阐述目标,把他们当成未来领导人培养,给他们赋能,并制定有责任的、值得信任的、自上而下的文化。永远把公司放在优先级的第一位,其?#38382;?#19994;务、然后是团队,最后才是个人。

通常会遇到的陷阱

高层领导没有很好地?#37038;?#25968;据型公司的文化。

如果企业的资深领导不相信或者不了解数据分析的作用,那么想要打造一家令人称叹的数据型公司基本是不可能的。

分析被误用于服务。

分析需要与产品团队紧密地联系在一起,而不能作为一个咨询部门。分析团队的目标应与产品目标紧密结合,团队的成功和失败应与产品的成功和失败是一致的。最常见的错误有:在多个产品中配置分析员、分散了分析结果,把分析当作工程或产品管理的服务功能,并且没有让数据科学?#20063;?#19982;到产品团队中。

对于分析团队的定位太过狭窄。

最糟的是,分析团队被看做给团?#37038;?#38598;数据的。相反,分析团队应该在产品确立目标、制定流程、发展战略上发?#37038;?#36136;性的杠杆作用。

数据工程团队较为落后。

如果数据科学家的比例过高,他们往往会花费很多时间来收集数据,而不是进行分析、提供有价值的思路。

缺乏强大的工具。

要扩大分析团队的规模,强大的工具必不可少。这包括数据清理工具、ETL(数据提取、转换和加载)工具、科学工具、分析工具和可视化工具。如果无法具备、整合这些工具,分析团队很难取得重大进展,更不用?#36947;?#22823;规模了。


来源:洪杉 红杉汇

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