云中的端點安全需要了解的內(nèi)容
一提到數(shù)據(jù)指標體系,很多人喜歡背誦AARRR、RFM一類??烧娴焦ぷ髦校瑫?jīng)常發(fā)現(xiàn)很難滿足業(yè)務(wù)需要。比如前幾天就有同學(xué)在星球提問:用戶流失該如何搭建指標體系?
起因是:某公司定義了用戶流失率指標是“連續(xù)三個月不消費”,可業(yè)務(wù)看到這個指標卻很懵:
1、知道了用戶流失率是30%,所以呢?能干什么?
2、知道了用戶流失要召回,可召回劃算嗎,值不值得干?
3、為啥一定要等到用戶流失了才干活?不能早干點事嗎?
因此,想讓數(shù)據(jù)部門幫忙建立一個用戶流失指標體系,全面反映問題,輔助業(yè)務(wù)決策。那該怎么辦呢?想要搭建一個業(yè)務(wù)用得起來的指標體系,需要考慮三個流程:業(yè)務(wù)流、管理流、數(shù)據(jù)流,下邊一個個看一下。
第一步:梳理業(yè)務(wù)流
梳理業(yè)務(wù)流,即搞清楚業(yè)務(wù)上需要分幾步達成目標。有些業(yè)務(wù)流程是很清晰的,比如銷售流程,就是一個大轉(zhuǎn)化漏斗;比如客服流程,根據(jù)客戶需要,分類處理問題。業(yè)務(wù)流程是數(shù)據(jù)指標的基礎(chǔ)(如下圖):
在本文流失分析場景中,面臨的第一個挑戰(zhàn)是:業(yè)務(wù)流程不清晰。業(yè)務(wù)方自己也不知道可以干啥,此時肯定不知道該看哪些指標。
對用戶流失而言,常見的措施有:
1、事前預(yù)防:當用戶出現(xiàn)投訴/退貨,及時安撫
2、事前預(yù)防:當用戶消費一個月比一個月少,及時激勵
3、事前預(yù)防:當用戶1個月/2個月未消費(此時尚未達流失標準)進行刺激
4、事后補救:利用優(yōu)惠活動/新品上市/爆款產(chǎn)品等進行召回,嘗試重新激活
可以先列出清單,然后讓業(yè)務(wù)選:希望從哪個方向下手。注意!業(yè)務(wù)方很有可能說:“我們不了解情況,暫時選不出來”。那么下一步,可以先把這幾種情況對應(yīng)的數(shù)據(jù)撈出來,讓業(yè)務(wù)方看清楚大局再行動:
第二步:梳理管理流
梳理管理流,即搞清楚管理層到底希望業(yè)務(wù)想做成啥效果。注意!即使業(yè)務(wù)流程很清晰,業(yè)務(wù)的目標也有可能是多元化的。
比如銷售流程,有可能有好幾種考核方法:
1、只考核銷售額
2、銷售額+毛利
3、銷售額+毛利+回款
4、銷售額+特定產(chǎn)品銷量
不同考核方式,決定了指標體系的主指標不同,當然會影響考察哪些子指標。因此搞清楚管理層意圖很重要。
在本文流失分析場景中,面臨的第二個挑戰(zhàn)是:業(yè)務(wù)方也不明確到底要做成啥樣。所以才會發(fā)問:“到底值不值得做”“到底該不該做”。
此時,可以做一些輔助工作:
1、這些用戶流失前的貢獻有多大 → 理論上流失前貢獻越大,越應(yīng)該召回
2、這些用戶處于流失狀態(tài)多久 → 理論上流失狀態(tài)越短,越容易召回
3、這些用戶有沒有自然回流的跡象→ 理論上有回流跡象,越容易召回
可以先把數(shù)據(jù)梳理出來,讓業(yè)務(wù)方看一看找找感覺,這樣容易定出目標了。
幫業(yè)務(wù)方定一下目標是很重要的。因為不同難度的目標,意味著采取的手段不一樣,軟綿綿的業(yè)務(wù)手段也不會起到效果。比如召回流失用戶,如果就孤零零地發(fā)條短信,啥好處都不給,那用戶愿意傻乎乎回來消費就見鬼了。
此時業(yè)務(wù)讓你“深入分析下,為啥召回沒用”,有啥好分析的!作為用戶,你看到一條短信就樂呵樂呵地給企業(yè)送銀子呀!換你你也不會。
如果前期實在定不下來目標,可以預(yù)留一段時間做觀察期。比如留仨月時間,留一筆預(yù)算,測試一下不同召回手段的效果,了解下在一定預(yù)算支持下,能實現(xiàn)的效果是啥。這樣有了測試數(shù)據(jù)支持,后邊再落實目標就容易了。
第三步:梳理數(shù)據(jù)流
梳理數(shù)據(jù)流,即明確業(yè)務(wù)的目標是否已量化記錄,業(yè)務(wù)的操作流程是否已量化記錄。這一步是確保前兩步梳理的內(nèi)容,能落地成數(shù)據(jù)表報,而不是懸在空中??疾斓氖菙?shù)據(jù)采集的功夫。
比如銷售流程,傳統(tǒng)企業(yè)的最大問題就是數(shù)字化能力不行,除了最后一步的簽約合同,之前啥過程數(shù)據(jù)都沒有,這不就歇菜了,還建啥指標體系,指導(dǎo)啥業(yè)務(wù)工作呀。
回到用戶流失的例子,除了流失用戶人數(shù)這個孤零零指標外,上述兩步梳理的內(nèi)容,最好都有記錄(如下圖):
注意!數(shù)據(jù)指標體系不止有指標,標簽也很重要:
1、流失前用戶消費:高消費、中消費、低消費
2、流失前用戶偏好:品類偏好/優(yōu)惠偏好
3、流失前用戶狀態(tài):有投訴、無投訴
4、對召回行為的響應(yīng):有響應(yīng)、無響應(yīng)
5、召回用戶素材:優(yōu)惠類、新品類、換季類
6、召回用戶優(yōu)惠力度:高、中、低
這些都需要打好標簽,才能方便后續(xù)的深入分析。當需要解釋:“為什么召回效果不好?““為什么流失增多”這些問題時,直接利用標簽對比,就能得出初步答案,從而極大提高數(shù)據(jù)指標體系的可用性。
理想的效果
理想狀態(tài)下,一個好的數(shù)據(jù)指標體系,可以指導(dǎo)業(yè)務(wù)實現(xiàn)工作閉環(huán),用通俗的話說,是:我想干什么→我要針對誰干→我要怎么干→我干成了沒有,全流程都有數(shù)據(jù)監(jiān)控。這樣在數(shù)據(jù)的指導(dǎo)下,業(yè)務(wù)方不斷具體到用戶流失案例,整個指標體系如下圖運作:
這樣就不是一個孤零零“流失率35%”的指標,而是可以按圖索驥,找到解決問題的思路,追蹤效果,可以說能實現(xiàn)用數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)了。
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數(shù)據(jù)分析的經(jīng)典方法之:結(jié)構(gòu)分析法
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文化去中心化:區(qū)塊鏈和去中心化解決方案
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