數據可視化、數據可分析、數據可變現:企業數據的三層價值

0 評論 7836 瀏覽 12 收藏 8 分鐘

編輯導語:在企業中,我們經常會遇到大量的數據以及分析數據的情況,數據可視化就發揮了很大的作用;數據可視化是指將數據以視覺形式來呈現,如圖表或地圖,以幫助人們了解這些數據的意義;本文作者分享了關于企業數據的三層價值,我們一起來了解一下。

數據是企業的上帝之眼,企業經營過程中如何正確的使用數據?

今天和一個有8年數據經驗,從0-1搭建了30+人數據團隊的的朋友聊了聊他們做企業數據應用中的小經驗,分享給大家。

企業數據應用的三層價值:

數據可視化——數據可分析——數據可變現

一、數據可視化

數據可視化是指將數據借助于圖形化手段,清晰有效地傳達與溝通信息。

但是在數據可視化過程中,需要注意不要為了視覺效果做的絢爛多彩而做的過于復雜。數據可視化的核心是為了高效率的傳達信息。

其數據基于業務的展示最核心的要求:

  • 數據準確;
  • 符合業務需求;
  • 數據可高效率傳達信息;

比如企業中非常多在使用的老板倉,掌上BI,數字化大屏等都是數據可視化的應用案例。

在做數據可視化時,關鍵保證

  • 充分和業務溝通需求;確保提供的數據維度是業務需要的;
  • 充分和技術團隊溝通數據定義,保證收集的數據是絕對準確。

關于數據的絕對準確和相對準確;不同的場景對數據的精準度不同。

例如精算師在做保險產品開發和迭代時,需要對產品既往的賠付率,復購率,續保率做分析,分析不要求絕對精確;

但是在做保費統計,業績統計,KPI考核等,涉及到財務流程,需要做到數據的絕對準確。

關于數據的呈現方式,有非常多的專業第三方BI工具可供選擇,并且也有現成的開源工具提供數據可視化的樣式選擇.可以結合實際的需求選擇進行數據展示即可.

數據可視化的實現建議和自己的業務結合做個性化的開發,否則可能會“水土不服”。

二、數據可分析

數據僅能被看到遠遠不足,還需結合數據可以分析業務情況,在看到的數據的背后,有很多看不到的業務情況.

舉例,很多公司在做數據看板時,特別關注業績,會有業績排名.

但是,只有業績排名是足夠的嗎?明顯不是.舉個真實的例子,兩個大區的業務類似,都是B端客戶,用戶業績類似,都在100萬左右,產品也一樣;都是優質項目嗎?

并不是。

人員構成,項目活躍度,主攻手占比,B端資源人,項目的投入是多少?投入產出比是多少?

通過更深度的數據分析,才更能定義好,哪一個是優質的項目。

通過更深層次的數據分析,能對企業的經營提供輔助依據,才能發揮數據更大的價值。

此時可以介入雷達圖的方式,通過通用的維度(一般公司都有現成的定義維度),將項目的優質程度以此維度更直觀展示,可以直接確定項目的優質程度。

三、數據可變現

數據可以直觀高效的傳達信息,可以通過分析輔助運營策略,這本身已經有很大的價值。

但是如何最大化提升數據價值?

1)最基礎:提升人效。

以往需要手工操作的報表全部作廢,直接一鍵生成表單,可以大大提升人效;以往需要人為判斷項目優先級的,通過項目完成度和項目優質程度可以降低決策失誤。

2)數據可以降低成本。

舉個例子,在互聯網保險中,有一種拓客方式,通過測試的形式收集用戶信息,手機信息后估算您的保費等,這種方式天然的會收集用戶的基礎數據,

例如是否結婚?是否有孩子?是否有老人,工作年限等等;數據收集回來后,進行廣告投放時,再次分析哪些特定用戶畫像的人付費轉化率高?后續再做投放時,可以進行精準投放,提升投放轉化率。

另外,收集的數據還可以返回給精算師,優化保險產品內容,以此再提升付費轉化率。

3)數據可以在不同系統之間流轉,提供了更多的創新機會,提升用戶體驗。

有了數據系統,可以和多個系統打通;數據之間的互通可以有更多的可能性。

舉一個真實的案例,之前在買保險之后,正常的出保流程是出險-報案-理賠; 當保險數據和醫院數據打通之后,如果有用戶住進醫院,保險公司會直接將保費直接打入到用戶的醫院賬戶內,實現急速出險——沒有數據是無法實現這樣的服務體驗。

和系統打通之后,可以針對客戶的業務進行個性化的升級,圍繞用戶的服務流程進行體驗提升,而這種服務體驗帶來的創新,對品牌的附加價值不可衡量。

四、其他觀點

現在人人都在提的“數據中臺”其實是一堆數據服務的集合,數據還是需要踏踏實實的能解決問題更實際一些。

不管是企業的數據團隊搭建,還是數據體系搭建,一定要“小步快跑,從點到面”;任何想要一上來就搭建一個大而全的數據體系不現實。

希望以上的分享,對企業搭建自己的數字化系統和數據系統有可借鑒之處。

 

作者:邊亞南,華秉科技產品負責人

本文由 @邊亞南 原創發布于人人都是產品經理,未經許可,禁止轉載

題圖來自 Unsplash,基于 CC0 協議

給作者打賞,鼓勵TA抓緊創作!
更多精彩內容,請關注人人都是產品經理微信公眾號或下載App
評論
評論請登錄
  1. 目前還沒評論,等你發揮!