京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
别扯大数据 !请先面朝用户_数据分析师培训
大数据很火,TED的创始人Dan Ariely这样调侃:大数据就像青少年谈性,每个人都在说,不知道谁做了,每个人认为另外人在做,所以每个人都声称自己在做……这是一句玩笑,却道出了实情,正在做大数据的企业不多。可以肯定的是,大家跃跃欲试。
大数据不止于炒作概念,已经有很多大数据应用成功的案例,如百度的旅游景点人流及舒适度预测;如淘宝的个性化购物推荐;以及小米手机的10万人互联网开发团队,等等。
大数据固然很美,也是前进的方向。“大数据的本质就是还原用户的真实需求”,阿里巴巴集团数据委员会委员长车品觉一语道破天机。那些跃跃欲试的企业,要先问自己这样一个问题:我真的关注用户的真实需求么?别急于用墙上的标语来回答,先看看你们企业是否存在以下四种情形:
第一,面朝KPI,管理层视KPI为救命稻草,分解、考核成了他们的主要工作。不管KPI分解是否合理,不与下属一起去找完成KPI的办法,不去跟踪执行,甚至默许KPI中的水分。员工视KPI为指挥棒,关乎KPI的工作,认真干,其他则可以敷衍。为了KPI不惜蒙骗用户。
第二,面朝领导,员工把听领导的话当着最好的执行,同时领导也这样理解执行。领导安排的工作必定是最重要最紧急,摆在优先处理的位置。做不做某件事的唯一理由就是领导是否安排。
第三,面朝自己,凡事先撇开自己部门以及自己的责任,在用户和同事面前,他们的口头禅是“这事儿不归我管”、“这事儿我不清楚”。
第四,面朝制度,用户来咨询、投诉,回答永远是“公司的制度”。没有沟通,没有实事求是,将公司的规定、制度强加于用户。公司的制度本意就是防止用户、员工钻空子;员工们坚信,无论如何,都不得让自己和用户违反公司制度。
面朝KPI、面朝领导、面朝自己、面朝制度,都背对着用户,能关注用户需求么?先别扯大数据,先面朝用户吧。大数据不是万能的,不关注用户需求的企业,大数据应用做得再好也无济于事——当然,也不可能做好。
面朝用户,即使没有大数据,也可以了解用户需求。搜集用户需求的途径有很多。调查问卷、焦点小组是传统有效的了解用户需求的方式。调查问卷标准化、结构化、覆盖广,可以得出具体量化的结果。而焦点小组则开放、自由,沟通深入、充分,需要专业的观察与记录,得出的是感性而非量化的结论。无论调查问卷,还是焦点小组,都是走群众路线,到用户中去,听取用户意见、建议,确保产品、方案从用户中来。不容忽视,用户热线也是很好的倾听用户的方式,无论是投诉,还是咨询,都是用户真实意见的表达。
面朝用户,即使没有大数据,也可以做出很好的产品和服务。海底捞火锅是个很好的例子。海底捞在服务质量普遍不高的餐饮业以好得“变态”的服务取胜。它通过善待员工,向员工授权,让员工满意,解放员工的大脑,让员工迸发出创新的活力,让员工发自内心的为用户提供良好的服务。当然,大数据也可以用于海底捞的决策参考或者营销活动评估,这并不矛盾。
大数据应该在我们用传统的方法不能洞察用户需求,不能改善用户体验的情况下才被请出来。一方面,如果市场调研、用户体验都不曾做过,说明压根就没关注用户需求的意识,没这意识做大数据就是浪费。另一方面,无论是建模,还是最后的结果应用,大数据都需要和实地调研、与用户的接触经验相结合。
大数据固然美好,对于关注用户需求的公司,大数据能让他们如虎添翼,更好的把握用户需求,改善用户体验。对于不关注用户需求的公司,以及那些有关注用户需求的愿望却因为面朝KPI、面朝领导、面朝自己、面朝制度而没能真正关注用户需求的公司,还是先转身,面朝用户吧!
面朝用户,从用户那里获取最真实需求信息,从用户那里获得认同与力量。
面朝用户,即使没有大数据,也能洞察用户需求,做出好的产品和服务。
当企业、员工面朝用户,树立了关注用户需求、改善用户体验的意识,再做大数据,也不迟。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23在统计学与数据分析中,研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能,认 ...
2026-09-23 很多数据分析师每天都在写 SQL,但当被问到“DQL 的本质是什么”“SELECT 子句的书写顺序与执行顺序为何不同”“INNER JOIN ...
2026-09-23 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-09-22CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 金字塔原理 定义: 一种“先总后分、先结论后原因”的思考和表达方式。顶层为核心观点,中 ...
2026-09-22数据收集是数据分析、数据挖掘与数字化运营的源头工作,数据收集的完整性、准确性、时效性直接决定后续数据分析结果的可信度与业 ...
2026-09-21箱线图是数据分析中用于识别数据分布、判断离散程度、筛查异常值的核心图表。相比于直方图、趋势图,箱线图可以精准区分正常数据 ...
2026-09-21 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-09-21在数据库数据查询与数据分析工作中,日期时间是最常用的数据类型之一。原始数据库中存储的日期格式多为标准时间戳、年月日时分秒 ...
2026-09-20在时序数据分析中,增长率是衡量数据涨跌幅度、研判发展趋势、识别周期波动的核心指标,主要分为环比增长率与同比增长率。传统Ex ...
2026-09-20 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-09-20CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 STP模型(营销战略三步法) 定义: 现代营销战略核心框架,通过市场细分(S)、目标市场选择( ...
2026-09-18在互联网产品迭代、运营优化、界面改版与策略升级过程中,主观经验判断容易造成决策偏差、盲目改版、资源浪费等问题。AB实验(AB ...
2026-09-18 很多企业并不缺少指标,缺少的是让指标“串起来、动起来、用起来”的体系。零散指标像散落一地的珠子,指标体系则是那根把珠 ...
2026-09-18在电商行业精细化运营时代,流量红利逐步消退,粗放式投流、广撒网营销模式已无法适配市场竞争需求。依托用户点击、加购、收藏、 ...
2026-09-17在数据可视化与数据分析工作中,图表是将零散数据转化为直观业务规律的核心工具。不同图表拥有专属的数据逻辑与分析维度,能够从 ...
2026-09-17