上一篇讲到,我们在面对自己内部团队快速扩张的时候会采取的一些实践的措施。
其实我们的外部环境变化也非常大。
外部环境的变迁,我可以举非常多的例子,影响到我们自己内部数据需求的变化。
之前我在一些比较成熟的大的公司工作的时候,大家经常会抱怨:在一个大公司想做一个改变很难,小公司有很大的优势,就是灵活
可是在收钱吧的起初的时候,我真的是吃够了灵活的苦。
外部变化,公司需要很灵敏的跟着变。我们做数据支撑的人,必须要时刻跟着变,我举个例子:
我们对
商户这个指标的定义就一直在变迁,在最初的时候,我们关注
注册商户,
注册商户:安装了APP,然后登记了姓名、手机号,还有身份证号码
但是APP需要绑定银行卡才能进行交易的,但如果商户注册所有信息,安装了APP,但是没有绑定银行卡,叫注册商户。
不管有无交易,注册商户是可能会交易的潜在客户。
登记商户:注册商户绑定银行卡,那它会有交易的可能性,就进一步升高了。
活跃商户:在这些商户当中,确实发生过成功交易的。
在初期的时候提示您就关注的是这3个指标
后来移动支付这个热度慢慢起来的自己公司也能发展起来
我们有了
有效商户,这个概念
但我们遇到一个情况,如果一个商户一个月只做一笔交易,它也是一个活跃商户。
可是按照我们平均的获客成本,这时候可能8年10年才能收本。
对我来讲,这就是一个赔钱的商户,没有太大的价值。
所以
我们定了一个基准线,那么你的交易程度达到了一个界限之上,我认为是
有效商户,我会更多的关注这层商户。
那接下来,市场发生进一步变化,比如热度越来越高,进来的的竞品公司越来越多,这个时候提到了一个问题,就是大家的产品差异化并不高,那么如何让你的用户留下来,用你的产品,这是我们要做很多的改变
1.从产品端我们要把产品的差异化拉开;
2.从运营端给我的高价值商铺提供更好的这种运营感受,提供一些商户的荣誉价值体系或者是提高商户的粘性;
在做这件事情的时候,其实需要提供资源。
投资源的时候,我们需要有选择,因为资源是有限的,尤其对创业公司来讲。
有效商户可能是我所有活跃商户占比的95%,我不可能投入资源给我90%的商户都去做一些改进,我们需要针对高价值的商户
所以这个时候有有效商户的概念,对我来说粒度太粗了。
我们把商户进行了分级:分了六个等级,从ABC到F。
我们会更多的关注E类和F类商户,投入资源的时候,也会更多的考虑这两类的商户,这是一个商务指标。
在随着市场的变化使用自己发展的变化过程当中我们自己的指标,在不断演进。
类似例子非常多,
比如说我们渠道在不断增加,从最初的直营渠道到合作的代理渠道,然后到后面大客户渠道,再到后面收钱吧的品牌建立起来之后呢,会有商户主动要求来申请,所以有了网销渠道,
每个渠道的管理模式每一个渠道特征会有很大的差异,那么要求你的数据支持分析,迅速跟上。
比如终端等等,很多经营模式模式的创新,
这个本质上要求数据团队数据的分析,在非常短的时间内要提供非常准确的支持,快速的是支持来支撑这种变化,来适应这种市场的变化。
阿里云的QuickBI解决了我们这个非常大的痛点
我们和QuickBI的缘分,从2015年12月开始,那会,它还处于公测阶段,所以我们也开玩笑说自己是小白鼠。
尝试了之后,在17年2月份,我们决策使用,当时我们决定把已有的报表搬上去,后续的报表也在这边来进行制作。
在之前的报表制作,基本上都是技术人员占大的比重。
做报表,其实对技术人员本身来说,也是很痛苦的事情。
我想大家如果现在有技术人员,应该有感同身受,技术人员其实特别不喜欢开发报表,觉得是没有价值的事情,重复冗长。
但是因为管理需要,没有办法,
所以我们引进QuickBI,技术人员从这个报表开发中抽身出来,他们会更多的关注底层的架构,还有中间表的设计,
跟这个对应的我们成立的是一个核心的BI团队,是业务方的BI团队
接下来,我们在各业务线去找参与BI制做的人,今天我们的报表基本上都是业务人员来制作的。
到今天为止,我们往QuickBI迁移了三百多份数据图表,建立了八个数据门户。
在这个过程当中,其实感触很大,改变也很大。
以前大家知道传统的BI是非常昂贵的,基本上是大公司的专用,小公司是很难用的起,
但今天阿里云的QuickBI把这个成本降到了一个创业公司,从创业的一天其实就可以用工具来做自己的数据分析,从而提高公司的运营效率。
我讲一下我们未来的一个展望,刚才提到了我们对很多问题的答案,其实是两个核心能力:
1. 数据化的运营能力;
2. 把数据产品化的能力;
我以前跟我自己team的人讲:
大家不要觉得自己是在服务公司里面的销售和运营的团队,不要觉得自己是一个提供服务的团队
虽然说数据最初存是为了把业务做得更好,
但是未来去判断公司的价值,是去看有多少有价值的数据,以及怎么用这些有价值的数据。
站在未来来讲,我可以说今天做的业务,不过是收集数据的一个入口,那今天所有的业务,可能是在我为我收集数据这件事情,来做服务。
所以我说,数据分析团队不是在服务别人,公司所有的业务部门都在服务我们,我们数据团队才是这个公司的核心。
虽然是开玩笑,但是带一点认真在里面,那么我们下一个会去考虑的,把数据产品化的能力。
举一个例子:
今天我更多地从商家这边拿到的,是
支付数据。
但是,我认为支付数据不够,
我们希望
从支付数据到金融数据实现一个过渡,怎么过渡呢?
我们给商户提供红包政策,比如一些SaaS工具,让商户产生更多的经营数据,
方便我们后面去做数据产品化的时候去做这样的衍生服务,
1. 场景化的金融服务
街边的兰州拉面店,它是对传统的金融服务业忽视的一个群体,甚至可能没有办法去办一张信用卡。
但是我知道在这个区域里面,它的经营能力,在同行业的店,做的怎么样,
我也知道在营销活动的时候,有没有刷单,有没有套现,信用能力和经营能力。
我可以为这些商户做信用的背书,也就是有一天看过需要采购原材料选市中心的时候,我会帮助他用更低的成本去获得这样的机会,这是一个例子
2. 智能化的经营服务
我们可以看到在一个区域里面,这个区域的商业变化趋势总是什么样的,消费习惯是怎样的,
这些数据产品化之后,我会提供给商家,让商家在这区里面去做选址、比价、做营销活动的时候有更科学的决策,这是我们对未来的一个展望。
这个是我们的一个愿景,使我们能发掘
智慧的商业,我们
相信数据的力量。