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教你如何設計公司內部的數據平臺

大數據
何為數據產品?從廣義上講,一切以數據作為驅動或者核心的都叫數據產品(例如數據報表平臺、DMP、搜索與精準化產品、風控產品等等),從狹義上講,就是公司的內部數據平臺。今天和大家討論的,主要是關于公司的內部數據平臺的搭建。

何為數據產品?從廣義上講,一切以數據作為驅動或者核心的都叫數據產品(例如數據報表平臺、DMP、搜索與精準化產品、風控產品等等),從狹義上講,就是公司的內部數據平臺。今天和大家討論的,主要是關于公司的內部數據平臺的搭建。

公司的內部數據平臺,主要作用是提供給公司內部所有部門人員使用,使公司內部的所有業務能夠通過數據來驅動和決策。簡單點講就是通過數據平臺來驅動公司內部的數據化運營。

那么如何設計一款好用的數據產品呢?

  1. 數據產品經理本身就是一個合格的數據分析師,所以數據產品經理需要深刻的了解業務,需要知道業務部門想要看什么數據,這些數據現在是否能夠獲取到,業務方通過這些數據分析,是如何推進和改善業務的。
  2. 數據產品要根據使用方的特點設計出符合使用方需要的內容,產品要有層級和結構,如果你設計的一張數據報表既要滿足管理層又要滿足一線業務人員的需要,那么這樣的數據產品很大可能是體驗比較差的,因為老板和一線人員看數據的視角不一樣,老板們一般是把握業務的大方向,主要看一些關鍵性的指標,并希望知道這些關鍵指標出問題后背后的原因是什么?所以給老板設計的報表需要結構簡單易懂,并能夠基于這些關鍵指標的異常給予問題定位。一線人員主要是偏執行層面,他們看數據的粒度一般都很細。
  3.  數據產品一定要注意數據質量、規范、統一,因為公司的數據平臺是面向所有部門的,怎么保證公司的所有部門人員對于數據的理解是一致的,這點特別難,首先公司的各個生產系統就是千差萬別,由于各種客觀因素,導致生產系統的數據質量和結構也會千差萬別,這樣數據倉庫的數據建設就顯得尤為重要,數據平臺的數據質量依賴于數據倉庫底層的數據模型,所以一個好的數據倉庫很大程度上決定了數據平臺的數據質量。

下面我們就從實戰的角度來加以闡述,A公司是一家電商公司,那么A公司的各個部門需要看哪些數據?他們平常看數據的場景主要是哪些呢?首先我們應該知道這些部門的KPI是什么,如果我們對負責支持的部門的KPI都不了解,怎么能設計出來好的數據報表呢例如采購部門的kpi基本就是銷售額用戶數銷售毛利采購成本,運營部門的kpi就是用戶復購用戶流失轉化率,市場部門的kpi就是流量、新客。

那么知道各個部門的核心KPI后,下一步應該怎么辦?

我們主要從使用場景入手,我們就拿采購部門的小王來說,他是怎么樣看數據的呢?

每日:

早上9:00來到公司,我希望知道昨天我負責的業務這塊做的怎么樣了?這個時候應該設計一張基礎數據報表給到他,這張數據報表應該具有以下內容:

  1. 能夠查看昨天的數據,而且能夠選擇時間段,這樣如果昨天的數據有問題,我希望拉取過去一段時間的數據,看看業務趨勢上是不是出了問題。
  2. 指標越豐富越好,如果交易額下降了,我需要看看訂單數是不是下降了,如果訂單數沒下降了,那不是單均價出了什么問題,發現單均價降低了,那我要看看是商品結構的原因還是因為活動門檻調整導致的?
  3. 數據粒度要越細越好,比如數據粒度可以從全國下鉆到省份,從省份下鉆到城市,這樣交易額下降了我就能知道是哪個省哪個城市出了問題?這樣我就能針對性的解決。

早上10:00-下午18:00,業績高峰來臨,這個時候需要提供給他一張實時監控的數據報表,通過實時監控,能夠盡早的發現業務的一些異常情況,這樣就能夠幫助業務人員盡快的做出調整。

每周一或者月初:

今天部門內有周會/月會,老板可能會跟我過工作業績,所以我要準備準備。

首先我要看下我上周的績效情況,這個時候我需要一張關于我績效的報表數據,通過這張績效報表:

  • 我能夠知道我做的績效完成的怎么樣?
  • 我的排名是提升了還是下降了?
  • 了解哪些人排名比我高?

其次對于上周出現的業務問題,我想通過一些分析報表定位和發現問題,比如我發現用戶的復購率下降了,是因為老用戶的復購降低了還是最近新客的質量降低。

如果發現是老用戶的復購降低了,那我們要進一步分析,是因為競爭對手產品活動力度比我們大,還是因為商品的曝光不夠亦或是產品本身對于用戶失去了吸引力,這樣就能夠及時做出調整,如果是競爭對手產品活動力度比我們大,那我們就需要重點關注競爭對手的情況及時調整產品營銷活動力度如果是商品的曝光度不夠,可以從以下幾個層面入手優化:

  1. 優化商品的主標題和副標題,增加用戶的搜索觸達率。
  2. 站內廣告位多多增加產品的曝光或是和其他的品類商品做聯合促銷。
  3. 優化商品的導購屬性信息,幫助用戶跟精準的觸達。如果是產品本身的問題那可能就需要引進新品(例如從國產到進口、從低端到高端)。
責任編輯:未麗燕 來源: 數據海洋
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