车品觉：如何让数据在产品中“说话”_网易科技
车品觉：如何让数据在产品中“说话”
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上个月，我乘坐晚上七点的飞机从杭州到北京，结果七点整的时候，“飞常准”告诉我航班延误了，一个小时候，它再次告诉我延误继续，一直到晚上十一点。
这个 APP一直在给我提供信息，但是这些信息并不能给我更多的决策判断。如果当时这个APP的产品经理能够设想关联更多信息，他是否可以告诉我隔壁海航有班八 点的航班可以立即改签飞走？这还不是数据产品，只是把信息善用在产品上，就立刻使得产品有了新价值。
但是很可怜，当时我并没有获得这样的信息服务，一直从 七点等到半夜十一点，“飞常准”不断提供的延误信息只能让我越来越苦恼。
信息化和数据化的区别就在于，信息化为我们提供了参考，而数据化让我们可以直接行 动。从给建议到直接行动，这之间有巨大鸿沟。
为什么数据价值没法落地？为什么眼下大量企业的数据案例难以凸显价值？其中很重要的一点是，产品经理不懂数 据。很多的产品经理还停留在以前做产品的阶段，靠感觉来做产品并不如何用数据来改善产品，更意识到数据巳经成为了做产品的核心原材料。过去的IT时代我们 只是简单的使用数据，很小为了解决而提炼过数据。为什么我要强调提炼过的数据？因为如果我们要让数据产生价值，让更贴身的数据分析框架去解决用户的实际问 题，就需要将数据嵌入到产品或者生产流程中，在数据提炼的最后一公里，让数据在产品中“说话”。
如何让数据“说话”？在过去的信息时代，我们最擅长的方法 是根据历史数据统计规律，指引行动。比如我们会统计过去一个月周五下午六点的出租车小费，计算出价平均数，然后告诉用户“建议给小费5元”。我们所使用的 数据大多都是单一角度而静态的数据。
而现在，我们更希望得到全景而动态的数据集。比如我们可以获取不同街道的堵塞程度，从而计算司机对小费的敏感度；我们 可以集合附近的天气情况，演唱会散场的时间数据等等来预测某个时段，某个地段可能成交的打车小费金额。这样的算法就是利用了更全面的大数据，通过更多的环 境动态数据，而非历史统计数据来提供服务。
未来，产品经理需要懂得如何用数据来增值。这其中有三个关键点：产品化，数据化和商业眼光。而眼下很多产品经理 更多关注的是产品化，忽略了数据化。
那么如何用数据来增值呢？让数据前置。
假定我需要为女儿选择一所学校，如果要等三个月后考试成绩出来，才知道学校不靠 谱，会不会太糟糕？如果我能够根据数据计算来衡量这所学校是否适合我的女儿，这就是数据前置。很多数据价值的关键就是数据前置，让更多数据嵌入到产品之 中，产生价值。
另一个更容易理解的案例是谷歌无人汽车。谷歌无人汽车就是在用数据分析框架来实现服务。这一服务的前提是数据的质量、稳定性和计算速度都已 经足够完善，使得“数据指引行动”进入了完全自动的情境。谷歌的工程师用上千个模型来支持这一数据分析框架，以保证无人汽车在行驶中不会出现意外。
反观眼 下大量公司的业务，很多公司还停留在用统计数据做决策参考，如果我们将数据分析框架应用到公司业务中，我们就会发现一个全新价值。
也许你会问，我们一直在 说“将数据嵌入业务”中，在实际操作层面，我们应该如何嵌入？
在我所在的工作团队中，我遭遇的困惑是，产品团队、数据团队和运营团队给我的方案总是如一盘 散沙难以串联。很简单，产品团队很难有数据概念，数据团队也很少有产品理念，而运营团队更不习惯用数据做决策。但难题在于，如果没有办法把这三个团队链接 在一起，数据价值从何说起呢。
每当遇到这种情况，我会问自己的团队这些问题：
尽管这些问题有助于梳理思路，产品、运营和数据团队之间的交叉还是非常困难。 我通常的解决方案是，询问团队成员在特定生产流程中（有时同时也是一个决策流程），每天需要做多少决策？哪些决策点是否可以用数据替代解决？通过梳理决策 点来寻找“数据嵌入”的灵感，是一个非常有效的方法。
也许不用太久时间，产品经理们就会发现数据化对于产品的重要意义。数据必须要和产品结合，不然数据的 价值难以落地。让数据变成产品，是产品经理最大的难点，也是产品经理最大的机遇和想象力。
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责任编辑：王晓易_NE0011
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人们对数据价值的认知度普遍较低、数据价值落地艰难等，分析结果受到很多CTO的高度认可。因为大数据概念在中国过去几年里风起云涌，数据受到了很多行业和公司的热捧，大部分企业为此投入了大量资源、时间、人力，但能够真正利用数据产生可衡量的价值的公司凤毛麟角。
我认为首先数据是有巨大的价值的，其次，结合咱们中国整个产业的发展趋势来看，数据也必然会产生爆发式的价值输出。但是，想要实现数据变现，需要公司的领导层、执行层以及管理层齐心合力推动数据团队的价值落地才行。你的课大数据营销班，为你定制的互联网课程
互联网时代数据受到了很多行业和公司的热捧，但能够真正利用数据产生可衡量的价值的公司凤毛麟角。你的课在线教育平台分享了数据团队的建设现状，针对如何打造高速增长团队给出了一些建议！
如何通过数据连接企业的销售、营销、产品、工程、服务及风控等各个部门的整体流程。多年的工作经验让我充分地意识到了数据的价值。你的课认为，数据将成为企业提高效率需要具备的最基本的能源，并代替互联网成为未来连接世界最主要的媒介。你的课大数据营销班，为你定制的互联网课程
为什么要利用数据驱动业务增长？
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相较欧美发达国家，数据驱动意识之所以在我国起步较晚，有两个因素：
一是因为以前中国的劳动力成本低，我们可以通过大量廉价劳动力来弥补效率的不足。但是中国的人口红利在2015年年初的时候已经达到了顶峰，随之会慢慢下降，人力成本将迅速上升；
二是在过去10年左右的时间里，互联网流量的红利一直在衰减，而且形成了非常显著的马太效应。比如说，人们在移动端使用手机，70%以上的时间贡献给了BAT等互联网的业界巨头，几十万家企业要分割剩余的30%的流量。因此，今天的流量非常稀缺，越来越昂贵。
综上来看，现如今的人力成本在不断增加，流量变得越来越贵，一个企业想要在行业里面生存下来，必须要增加单位产出，并且不能以增加人力为代价。这时候，利用数据驱动业务增长就成为了一个非常好的出路。你的课大数据营销班，为你定制的互联网课程
怎样实现数据驱动业务增长？
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今年可口可乐公司在他们企业内部设置了首席增长官，代替了他们在职二三十年的首席营销官，因为他们认为一个企业如果想高效的利用数据来驱动增长，那么部门或团队的负责人需要同时具备数据分析能力、营销能力、工程和产品能力。你的课大数据营销班，为你定制的互联网课程
这实际上是需要负责人从流量型思维向客户型思维转化。流量型的思维是指通过多平台多渠道打广告的方式获取客户，拉取流量。这种方式成本低，能大量吸引新的客户，但是赚完这些客户的钱以后，就把他们抛弃了。客户型的思维就是利用高成本的广告或方式获取客户，并对客户进行再运营，不断从既有的客户身上获取价值，甚至通过客户创造更多的价值。我们可以参考“增长黑客”增长模型的五个环节：
大数据受到热捧，公司应当如何让其产生可衡量的价值呢？
可口可乐之所以把CMO变成CGO的模式，把技术团队、业务团队以及所有的业务线全部放在一个首席增长官的管理下面，主要也是需要打破以往的营销部门负责获客，产品部门负责激活，运营部门负责留存，销售部门负责变现，客服部门负责服务流程中的藩篱。其中实现连接各部门最核心的两点是：第一点是用户，用户没有变；第二点是数据，用户的数据从获取到第一次使用，再到留存、变现，可以使各部门联系起来。你的课大数据营销班，为你定制的互联网课程
总之，想要实现数据驱动业务增长，负责人不能单凭一种数据的分析思维，或者单凭BI、数据仓库，甚至是一种机器学习模型的思维来看当今的商业环境，必须具备销售的思维、产品的思维、工程的思维以及营销的思维，还有客户服务的思维，才能真正利用数据产生价值。你的课大数据营销班，为你定制的互联网课程
怎样搭建增长团队的组织架构？
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先为大家分析几个拥有增长团队的公司的组织架构：
1. 功能矩阵型增长团队
成立了增长团队，由产品经理、工程师、数据科学家，以及营销、设计专家组成。这个部门的核心使命有两点：用最低的成本，最高的速度获取客户；变现部门也是由产品经理、数据分析师、销售专家等组成。从中我们也能看出，数据团队嵌入在业务部门里面，与业务相配合，才能驱动业绩的增长，而不是通过提供数据报表或机器学习模型等方式仅仅实现数据底层建设。你的课大数据营销班，为你定制的互联网课程
2.Facebook：独立型增长团队
Facebook是专门成立了一个增长的大部门。这个部门的下面，VP负责三条产品线，每条产品线里面都有数据分析师、工程师、产品经理和设计师。通过这种方式组织他们的数据、产品和运营的团队，成为一个整体的增长部门，而不是成立一个独立在各个业务线之外的分析部门。你的课大数据营销班，为你定制的互联网课程
3. Pinterest：功能分布型增长团队
再来看一下Pinterest的增长团队架构，他们公司负责增长的团队是划在增长部门里面，但更偏重在以转化为核心的营销部门。
如何组建优秀的数据团队？
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1. 数据专家需要具备业务、产品等思维
2010年，我们对数据分析、数据科学等各方面做了一个金字塔。结果显示，数据是从业务而非数据库或数据平台开始的。我们需要理解，所有的数据都是从我们的客户、产品和服务来生成的。那么，如果一个分析师、数据科学家不理解业务、产品、服务，无论他的技术多么优秀，都很难为公司创造价值。你的课大数据营销班，为你定制的互联网课程
2. 重视数据采集环节
在生成数据之前，我们必须要做有效率的数据追踪，因为如果我们在数据收集上没有前瞻性，会使数据团队变成一个数据清洗团队，工作效率很低。所以聪明的公司会花很多的时间和功夫在数据采集环节。你的课大数据营销班，为你定制的互联网课程
3. 数据价值通过积累实现爆发式增长
我们需要知道非结构化数据、半结构化数据、结构化数据存储在什么样的技术平台上效率是最高的，同时还要兼顾成本和计算时间。一般来说我们会在分析部门或者数据科学部门里做很多专题性分析，因为大部分公司是把BI或者商业智能直接放在了数据平台上面，这样的企业大部分都会以失败告终。以前在领英的时候，我们直接把分析部门加在了BI和数据之间，因为大量的分析结果是不需要做成报表的，而是直接进行分析。你的课大数据营销班，为你定制的互联网课程
一.麦肯锡的管理科学等管理相关的深度分析；
二.以统计学为核心，用SaaS等，以统计学模型为核心的统计学流派；
三.机器学习，这个流派最近这一两年炒作成了AI，用神经网络等工具。
我认为这三种不同流派应该互相结合、互相协作，而非每一种模型完全应用于另外一种模型。这之上还有一层优化层，再在这之上才是真正的商业洞察和洞见。我们发现很多的数据科学家或分析师做的很多研究结果都很有趣，却不能落地。这种有趣却不能落地的东西毫无疑义，必须要把商业分析的结果放在业务里面，让业务能够直接产生决策和商业价值，这样的结果才是真正有价值的结果。我从来没有看过任何一家企业做一件数据上的工作就产生了百分之百的价值，不积小流不足以成江海，一般都是不断的积累、迭代、学习，每周比上周好3%或者是5%，最终产生几何级数的变量。你的课大数据营销班，为你定制的互联网课程
怎样推进数据价值落地？
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你的课最后要分享的是数据变现需要经历的三个阶段：道、术、器。
道是指大家对数据要有一个准确的理解和认知，这是整个体系的基础。
术是指方法，做数据分析需要掌握一套科学的方法，企业各个部门特别是一线的销售、客户服务、营销、产品等部门必须能够熟练的用数据来做各种决策和商业判断，来直接产生业务价值。你的课大数据营销班，为你定制的互联网课程
器是指工具，没有工具的话数据分析只能是空谈、无法落地。我们必须要用技术来产生好的工具，通过工具使数据很快的满足业务端的需求。在道、术、器上要做到统一。你的课大数据营销班，为你定制的互联网课程
《报告》中也提到，公司对数据价值的认知是非常高的，但数据团队的价值落地艰难。其实大部分的原因还是因为我们太关注于技术底层的建设，而忽略了上层的商业本质。这其实也是一个两难的境地，下层的技术框架搭建耗时长，没有人能越过这些下层一下子就跳到最后一个决策层去。你的课大数据营销班，为你定制的互联网课程
因此，我们今天强烈建议，无论是数据团队还是工程团队，或者是数据科学团队，应该用技术的方法，尽量的把底部做得很小。我们必须要把我们的时间和精力尽量的花在上层，因此，就要求我们今天的数据团队要尽量的把底下数据追踪的时间、建立数据平台的时间、做基本的BI系统的时间缩小，甚至包括我们今天建立业务的时间都要自动化，都要缩小。以前我们在领英的时候，建立预测模型的机制是自动的，系统可以自动的每周建16个模型，其中选出来有益的模型自动上线。这就减轻了我们数据工程团队在技术上花费的时间，他们会花更多的时间和业务端，如和产品端、服务端来探讨怎么用这些数据能直接产生商业价值。这样会使价值变现更快更大。你的课大数据营销班，为你定制的互联网课程
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今日搜狐热点大数据如何在企业落地？ - 知乎62被浏览<strong class="NumberBoard-itemValue" title="分享邀请回答41 条评论分享收藏感谢收起5添加评论分享收藏感谢收起　　奇鱼微办公高级产品总监黄喆认为：&价格与价值不同，只有将价格与价值等效平衡，不违背商业规律，才能更好地为企业客户提供服务。&
　　微办公产品高级总监 黄喆
　　从公司成立，到产品正式上线，经过不断试错和产品打磨，再到推出V2.3版本，一路走来，奇鱼微办公已经获得了将近5万家用户，在其看来，这仍然是一个值得欣喜的数字。作为一家年轻的企业级客户服务公司，奇鱼产品究竟有何过人之处?如何才能实现用户价值落地呢?为探其奥秘，T客汇采访了奇鱼微办公高级产品总监黄喆，从产品和用户的角度，黄喆分析了自己的看法。
　　2B与2C究竟有何不同?
　　T客汇：从百度到去哪儿再到奇鱼，您认为2C和2B产品最大的不同是什么?原因又是什么?未来2B产品会有哪些方面的变化?
　　黄喆：之前无论在百度，还是去哪儿，或者目前在奇鱼，我一直面对的终端客户都是企业级客户，对于如何更好地服务企业级用户，有着自己的一套看法：
　　首先，要将2B和2C这两类产品进行区分，2B讲求的是对企业价值的传递，而2C更多的是向终端消费者提供价值和服务。产品的不同，体现出的是用户需求的不同，因此，在为这两类用户提供产品或服务时又遵循着不同的方法论。
　　主要从以下几个维度展开：免费与付费，垂直与通用，效率与体验，角色与决策，业务与数据，平台与ISV，以及混合/原生与H5。不过，价格与价值的问题是最为关键的因素，奇鱼产品的特点之一便是轻量型&一体化&办公模式，可提升决策效率，降低成本，这也是企业级用户选择奇鱼时首要考虑的因素。
　　目前很多企业的管理思维，或移动信息化程度仍旧处在一个较低的水平，用户在选择服务的过程中也在不断思考价格与价值，未来三年整个市场肯定会朝着一个价格与价值等效的关系发展。
　　此外，企业移动化办公首要考虑的仍是效率和效益的问题。在安全层面，无论客户大小都较为关注，只是在发展的不同节点，将安全的重要性摆在了不同的位置。
　　笔者认为，从很多层面上讲，2B和2C无论在用户需求还是产品上都大有不同，究其根本，还是因为2B用户主要关注如何才能提高管理和生产效率，获得最终效益的问题。而2C用户则往往看中产品是否足够美观，是否足够便宜，以及良好的用户体验，以上这些顾虑在2B用户看来往往排在第二位。
　　价格与价值不同，如何帮助用户实现价值落地?
　　T客汇：结合奇鱼产品，如何满足用户需求?以标杆客户为例加以说明。
　　黄喆：我们知道，中大型企业往往要求的是定制化服务，而中小企业更偏重标准化成本低的服务，作为服务商，奇鱼给自己的客户定位是50-5000人体量的企业，也就是未来希望为更多的中大型客户提供产品服务。以标杆客户&蒙牛&为例，客户主要看中的是奇鱼的外勤和CRM产品模块。在服务类似&蒙牛&这样的集团化企业时，通过采取插件平台的方式，奇鱼以轻量型的定制化服务打造大企业的内部专属平台。
　　T客汇：最近比较火的一个话题，是将人工智能技术嵌入到业务场景中，如Salesforce&爱因斯坦&为用户提供销售自动化产品。奇鱼的智能简报，为用户提供智能分析，是否跟AI技术相关?如何将各项业务打通，在海量用户数据中提取有价值的信息，进行商业洞察?
　　黄喆：2B需要有完整的产品布局，基于业务层产生的数据，帮助用户进行数据价值的分析。在我们公司内部有一支算法团队，该团队主要基于深度学习等人工智能技术对获取到的数据进行挖掘和分析。因此，面向的企业用户无论是销售、行政，还是IT工程师，都是基于该企业范围进行精准化的数据分析。这么说来，这与做海量数据分析的平台化的Salesforce思路有所差异。
　　以奇鱼的智能简报模块为例，该模块覆盖了销售、考勤、审批、报销、项目管理等过程性数据。随后，基于不同行为模式的用户画像，尤其是企业的高层管理者，我们所获取到的数据则更加细化且具有针对性。这样，产品所触及到的人群更加广泛，报表也更为个性化，用户满意度也得到提升，数据结果显示，产品的使用量在一周之内翻了两翻。
　　不过，在笔者看来，尽管传统的软件数据报表受限于个人判断，很少依靠数据进行判断，而奇鱼的报表模块从该点切入，利用数据分析帮助用户进行决策。不过，这既是垫脚石，同时也是绊脚石。一方面，数据场景的精准设定，或许能为用户带来更好的分析判断，而另一方面，目前国内外的人工智能技术实际上都还仅限于弱人工智能，也就是人+机器，且人的判断仍然占据主导地位。未来深度学习、自然语言处理等人工智能技术仍是整个产业乃至学术界需要不断探讨的话题。
　　未来2B将走向何方?
　　T客汇：企业往往从SaaS工具产品切入市场，您认为未来是否会有越来越多的SaaS厂商否选择向深层次延伸做PaaS层服务，为客户提供一整套解决方案?
　　黄喆：我认为应该不会出现这样的情况，首先做PaaS层服务的门槛非常高，包括前期研发成本，人员成本，时间成本，技术投入等因素。作为奇鱼微办公产品来讲，目前现阶段没有这样的技术储备，也没有计划去提供PaaS层服务。
　　T客汇：如果与提供平台化服务的钉钉进行合作的话，将会有哪方面的优势或者不利?
　　黄喆：有利有弊。
　　与BAT的合作也是基于强强联合，优势互补。从现实角度讲，厂商选择钉钉这样的平台，还是希望其能够为自己进行客户的导流，从而建立自己的客户群体。
　　弊端主要有两点：一是钉钉作为平台正不断提升接入这个平台第三方厂商的门槛。但是强者越强，弱者越弱的&马太效应&实际上也会在这个平台上演。越早接入平台的厂商门槛越低，获得曝光的机会越多，因此得到用户青睐的可能性就越大，而后来者则面临的竞争压力变大，且并不能很好地在平台上发挥自身优势。
　　二是作为一种不透明的商业平台，这类提供平台服务的企业完全可以自己去做厂商业务，搅动整个市场格局。很多厂商基于这方面的顾虑，更多地可能是将边缘业务投放在这个平台之上。
　　黄喆坦言，作为一家年轻的创业公司，奇鱼微办公将继续以产品打磨为首要任务，而未来在团队的管理方式和思路上，奇鱼还需要有新的提升空间。
　　笔者认为， 以CRM为例，Gartner预测到2017年全球CRM软件市场份额将达到365亿美元。这说明，国内企业级服务市场还未完全打开，顶层的天花板还并未触及，想要判定企业级市场谁会首先被淘汰出局还为时尚早。另一方面，过去十年人口红利、流量红利、资本红利带动了一大批新兴创业公司的崛起，但现在这三种红利的逐渐消退，竞争压力加大，企业级服务公司更是步履维艰。
&&&&编辑：王翼莉
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