数据驱动决策:优化软件如何提高业务绩效?
数据分析:在数据方面要考虑的问题有:
流程数据
跨流程数据分析的主要意义是,对每个环节、各个细节做详细的监控,发现问题,进行策略改进,同时,要在优化过程中,提高团队、公司的目标、战略等核心要素,用数据驱动决策。在数据分析方面,也需要关注到对受众和对营销的影响,因为这些结果会、或更加直接地影响整个行业的运行。
数据驱动决策的目的是,把顾客和公司的营销目标和公司的业务目标相结合,并且通过统计数据驱动决策的思维方式,在工作中能很快的去实现。在数据分析方面,有几个原则:
第一,数据以数据和渠道为支撑点,没有数据支持,数据分析就是盲目地简单地分析数据;
第二,数据存在一定的复杂承诺,数据分析需要一定的专业性;
第三,要考虑ROI。做数据分析需要做好数据预估,了解关键数据指标和公司商品相关性,不要过度依赖。
数据驱动决策的思维方式,既可以通过统计数据获取、分析,也可以通过统计数据判断来调优决策。在不一样的公司、不一样的运营环境中,我们也需要这三种思维方式来推进项目。当然,除了上述三个思考方式,做数据分析还有很多的实践层面,只是在整个行业的操作中,为了最终能随时转化、也可学习这三种思维。
第一个思维:数据驱动决策
数据驱动决策是所有人都需要掌握的一项能力,亦是这一个环节中非常重要的一环,我把它称为是决策方法论。
所谓的决策方法论是,先要理解什么是数据分析,然后才可以根据数据进行分析,进而才会将这些数据分析,转化成受众行为,或形成一个对受众的定义,最后才算是根据这些定义来驱动业务进行决策。
数据分析的本质,就是分析问题的方向,然后采取具体的行动和方法。这样才可以真正地解决问题,而非你今天看到什么数据,明天看到什么数据。
数据分析的重要意义就在于,可不断地去理解数据,并不断的调整与优化。因此,要做数据分析,就要有一个非常高效的方法论。
第二个思维:数据驱动决策
数据分析的本质,就是通过分析行为、结果来驱动业务。
数据分析的本质,是通过统计数据分析,掌握最为底层的基本的数据分析能力,然后用数据来指导决策。如果有一家公司,需要分析数据,但不知道从哪里下手,这一个时刻就要数据分析。
数据分析的最终目的,旨在解决难题,然后最终推动决策。但是,数据的作用,从来都不是指导决策的最终目的,而是让决策更加高效和准确。
因此,数据分析的第一步,就是要了解什么是数据分析。
