如今，在精细化运营的浪潮下，涌现出了各式各样的数据分析方法，数据系统的需求度与重要性都有了明显的提升。本文作者曾参与过从0到1搭建数据系统，他对数据系统的价值有自己的看法，与你分享。

近年来数字化转型、数据驱动、个性化&精细化运营等各种词汇出现的频率越来越高，漏斗分析、归因分析、ABtesting等各种数据分析方法、工具也有越来越多的分享。精细化运营浪潮下，【数据系统】的需求度与重要性都有了明显的提升。

但在业务or组织负责人的位置，【数据系统】到底怎么定义？具体对企业经营有什么价值？最佳实践有哪些？笔者曾从0-1搭建【神策数据分析系统】，想和朋友们分享交流下【数据系统】价值的底层逻辑。

(资料图片仅供参考)

一、为什么数据系统越来越重要了？

近几年外部环境多变，市场对每个公司的经营都提出了更高的要求，所有人都感觉“卷”，背后不变的规律中，与“快速发展”相伴随的新用户“红利消失”必然是核心因素之一。

（2018Q2移动互联网月活跃用户数突破11亿后一直无法突破12亿大关，自20年Q1以来，同比增长率持续低于2%-来源QuestMobile）

可以吐槽、感叹的地方有很多，但站在企业经营者或职业经理人的角度上只能拥抱变化，要么探索第二曲线，要么在第一曲线上想办法，第二曲线的成本率低，且站在经理人的位置上，不会轻易主动去探索第二曲线。

那么常见的应对策略中：

营销渠道需要不断地优化ROI构建私域，拉高老用户的LTV的同时，最好还能参与裂变开发新产品/服务，或者提升产品/服务质量，从而提升客单价提升各个业务流程的转化率

其中任何一条应对策略，再下钻一层，都无法缺少“数据分析/验证”。

比如，都在谈私域运营最本质的目的是想拉高老用户的LTV（lifetime value），那么如何提升？这个就需要让用户持续地感知到价值，更频繁地完成高价值动作（HVA Hight Value Action）那产品当中哪些功能/服务/商品能带来HVA? 这就需要运用“留存分析<V分析”等数据分析工具。

想使用数据分析工具的前提，一定是要有数据。这句话听起来像是废话，但其实除了互联网头部公司外，大部分公司当下的数字化程度之低，其实很难支撑起数据分析工具的需求。

举两个业务场景的例子：

1）如何统计朋友圈广告投放来的新用户，一周内下单转化率？

展、点、消的媒体效果数据，各个广告平台会提供；订单系统中肯定有用户基本信息；用户系统中是否有渠道来源信息？

并且以在数据分析系统当中使用为目的的情况下，公司是否已经打通了媒体、订单、用户之间的数据关联？

2）如何科学判断某一个产品功能是否成功？

用迭代前和迭代后的数据指标（DAU、留存等）对比？这其中有没运营活动对数据的贡献？有没有业务周期本身的干扰？

肯定很多优秀的同学会说用ABtest的方法实验，得出准确的结论。这个答案本身非常正确！

但现实的情况是ABtest是需要进行分流的，那么数据分流、灰度发布之类的工具有没有？配合工具使用的人群/标签有没有建立？设备ID、地区、年龄等各种基础数据有没有采集？

至此，伴随这些问题，其实已经回答了“为什么数据系统越来越重要了？”这个问题。

二、数据系统到底怎么定义？

定义本身不是目的，更好的理解并运用才是目的。数据系统可以简单粗暴的理解为“数据管理+数据分析”。

三、数据系统到底有什么用？

通过36kr企服点评排行榜中的分类关键词，对【数据系统】的作用基本能有一个大致的感觉，接下来用正反例子做一下延伸~

1）偏反面的例子

上图是某个“成功数字化转型”案例，所谓的偏反面原因是该【数据系统】并没有深入日常的运营流程，对精细化运营提供不了太大的帮助，所谓的分析也只是对业务数据做了图标/看板化的展现。

对于国企类型的公司来说，数据的管理做了，数据的分析也算做了，相信也会起到“实事求是”的作用，对日常的管理也许有着不小的作用，确实可以算作“成功的数字化转型”。

但是，当前市场环境下，对于创业公司高层、或是产品、增长、运营等岗位的中层而言，这个【数据系统】必然不能算作成功。

2）正面的例子

这篇文章回答了几个重要的问题：

在设计增长实验前，如何通过数据系统监控问题，确定增长目标？在实验中如何定义数据指标，如何借助公开数据确定优先级？如何在最终的ABtest实验中得出科学结论？

时间有限的朋友们可以直接看小魏的结论：

数据系统的核心价值从上图中可以做一个高度概览：

可以帮助团队从数据中洞察出好的优化方向，避免依靠经验主义拍脑门可以科学验证优化方向&新创意是否真的有效？可以帮助管理层快速了解公司运营现状，并提供预警

四、总结

简单回顾前文：

【数据系统】越来越重要的本质原因是因为市场的变化，获客红利的消失导致私域精细化运营愈发重要【数据系统】本身由“数据管理+数据分析”工具构成【数据系统】可以帮助企业洞察增长点，验证增长假设，直观展现数据指标&数据预警降低风险

由此可见【数据系统】的重要价值，但站在商业或者经营者的视角，也要重视其能力边界：

【数据系统】是工具，真正能带来持续增量的还是团队，好的优化方案、增长实验、创业构想等，总之还是要有经验、有动力的团队成员去完成；为了让团队能更好的展现价值，工具非常重要，因为是基础设施，但如果能更加深入一层则永远是组织能力与领导人的认知降本只能获取一定的竞争优势，增效&增量才是长久生存的保障，所以即便是工具的层面【数据系统】也只是【营销自动化】或者Matrech工具的基础

下一篇文章打算聊聊，作为一个项目负责人如何从0-1快速保质保量地落地【神策分析】，感兴趣的朋友们别忘记关注哈。

作者：魏知

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