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云存储的公司_表较云服务器好用吗-好的_什么云主机便宜

时间:2021-04-08 17:22编辑:淘客樊里来源:淘客樊里当前位置:主页 > 混合云 >

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街上的传言是数据很重要。我们知道这一点很重要,事实上,根据2016年分析状况报告,大数据是干嘛的,86%的行业专业人士认为分析对他们的决策过程至关重要。但是,设置几个关键绩效指标并检查DAU与真正的"数据驱动"仍然相去甚远。现在很多人和公司用这个术语来描述他们的流程,这几乎变得毫无意义。伊尼戈·蒙托亚不同意。很少有企业真正理解拥有完全集成的数据文化意味着什么。如果你不能迅速而容易地从你的数据中获得可操作的见解,那就让你的公司团结起来,并从中做出产品或业务决策,把自己描述成"数据驱动型"是对这个词的公然滥用。事实上,74%的企业表示他们希望数据驱动,但只有29%的企业表示他们擅长将分析与行动联系起来。要知道你是否真的是一家数据驱动型公司,你应该回答以下三个关键问题:是否每个人都围绕一个核心指标进行调整?每个人都能访问他们需要的数据吗?每个人都能从他们的数据中获得见解吗?关键词在这里?所有人。不仅仅是分析师和数据科学家,不仅仅是成长型营销人员,不仅仅是高管。所有人。将公司团结在一个标准上为什么让整个公司都围绕着一个单一的指标来协调是如此重要?这听起来有点违反直觉。你有所有这些用户数据涌入-如果数据如此重要,为什么不测量和分析一切?深入了解您的用户正在做什么以及他们的行为方式,为您在每一个环节改进您的产品提供了机会。尽可能多地利用这些机会不是很有意义吗?但如果你这样做,你可能会发现自己在和自己的"5%问题"作斗争,就像Evernote一样。连独角兽也不安全。克里斯·塞拉斯·尼尔为《华尔街日报》配图。随着Evernote的发展,它获得了许多新特性和新产品,最终很难确定其核心用户体验到底是什么。前首席执行官Phil Libin说:"Evernote会议上发生的事情是,人们去了之后会说,‘噢,我喜欢Evernote,我已经用了很多年了,现在我意识到我只使用了它能做的5%。‘问题是,每个人的5%都不一样。"当您开始以越来越复杂的方式分析用户数据时,确定哪些行为与长期用户保留相关,哪些行为通过您的产品导致转换,返利app,哪些导致客户流失,或者哪些功能在某一部分用户中比较受欢迎,例如,你会发现自己被拉向数百个不同的方向。如果您开始构建特性或修改UX以试图保留每一种类型的用户,那么您的产品可能会开始出现身份危机。以Evernote为例,随着公司不断推出新的功能和产品,他们忽视了他们的核心用户体验,以至于很难向新用户解释Evernote到底帮助他们完成了什么。将你的公司团结在一个单一的指标上,迫使你定义你的核心用户体验。它是衡量您为用户提供的价值的一个关键指标。发现一个核心指标需要对你的分析进行深入、全面的审视,并扪心自问:"什么是‘啊哈!让用户不断回到我的产品上的时刻?"对于Facebook,它在10天内添加了7个好友;对于Slack,它交换了2000条消息;对于Dropbox,它将1个文件上传到1个Dropbox文件夹中。像这些神奇的度量标准定义了产品的核心用户体验作为构建每个新特征背后的基础和推理。当整个公司都围绕一个单一的指标进行调整时,随着产品的成熟,它的新功能会得到加强并反馈到核心用户体验中,而不是偏离它。[Tweet"神奇的指标定义了产品的核心用户体验"]整个公司的数据访问如何让每个人都投资于公司的核心指标?首先,每一个团队——从市场营销到增长再到产品开发——都必须定义特定于团队的目标,并将其纳入整体核心指标。为此,每个人都需要访问这些数据。即使在所谓的数据驱动组织中,数据也可能是孤立的,或者同一公司内的某些团队或部门无法访问。管理顾问兼作家帕特里克·伦西奥尼(Patrick Lencioni)在其著作《筒仓、政治和地盘争夺战》(Silos,Politics and Turf Wars)中完美地表述了这一点:"筒仓及其引发的地盘战摧毁了组织。它们浪费资源,扼杀生产力,并危及目标的实现。"如果数据是孤立的,只有增长团队或数据科学家才能获得,那么就不可能提出有助于总体核心指标的个人战术目标;通常情况下,如果团队战略不能自己回答简单的数据问题,内部优惠券,团队战略就会偏离公司的目标。例如,如果一家移动游戏公司的营销团队中有人想知道iOS和Android上的每日活跃用户的比例,他们应该能够轻松地访问仪表板或查询这些信息。让这些数据只提供给数据科学家会阻碍这两个团队。在得到答案之前,市场营销部门无法设计下一个营销活动,而数据科学则因为不得不做这种"单调乏味的工作"而无法设计出他们的下一个营销活动,而不是那些需要他们实际专业知识的任务。对整个公司的数据洞察给每个人提供数据访问权限只是问题的一个方面。要真正实现数据驱动,组织中的每个人都应该能够从他们的数据中获得有意义、可操作的见解。从某种意义上说,每个人都应该能够感觉到像数据分析师一样强大。不像听起来那么疯狂。有可能的是,数据分析师和数据科学家并不是唯一能够对数据提出聪明问题的人。事实上,让所有员工探索他们的数据,做出假设,并思考相关的实验,这对公司是有利的。手边有数据,但需要掌握SQL或统计编程语言(如R或Python)的知识才能获得洞察力,这就阻碍了从这些见解中获得最大价值的人从实际获得这些见解中获得最大价值。从某种意义上说,数据洞察本身正在被孤立。以上述同一家虚构的手机游戏公司为例。假设你想比较下载游戏并在第二天回来的北美用户和没有下载游戏的北美用户的保留率。你假设,像Zynga一样,第一天的保留率与长期用户参与度有关。如果是这样的话,你可以提出一个新的入职计划或电子邮件流程,鼓励用户在初次下载后的第二天再来。使用SQL和R测试这样的查询将非常复杂和耗时。想知道这一点的人可能会因为缺乏编码技能或知识而受阻,大数据运维,而分析师则会受到编写此类查询所需时间的限制。这就是拥有正确的分析工具可以带来所有不同的地方。一个平台提供了一个干净、简单的用户界面,而不是手工编写代码,这样可以大大加快甚至是最复杂问题的答案所需的时间。公司里的每个人,从非技术人员到数据科学家,只需点击几下按钮,就可以利用这样一个平台获得他们所寻求的见解。最重要的是,他们可以设计出新的营销策略,或者其他的方法。这才是"数据驱动"的真正含义现在就开始培养一个数据驱动的公司成为一个真正的数据驱动型组织并不容易。你甚至可能一直在假设你的公司已经是数据驱动的,而事实并非如此!真正的数据驱动意味着将公司团结在一个定义产品核心用户体验的目标上,然后使公司内的每个人都能访问数据并从中获得可操作的见解。你的公司是数据驱动的吗?你现在可以做一些检查:阐明公司的核心指标。审核员工,看看每个人是否都可以访问他们需要的数据。找出阻滞剂的位置以及这些阻滞剂存在的原因。研究分析工具,智慧农业物联网系统,使组织中的每个人都能获得数据见解。有了本文中介绍的框架和上面的清单,您将很好地实现业务数据驱动。我们将在以后的文章中更多地讨论分析和数据驱动决策对整个公司的重要性,因此请务必保持关注。

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