
CDA持證人簡(jiǎn)介:
程靖 CDA會(huì)員大咖,暢銷書(shū)《小白學(xué)產(chǎn)品》作者,13年頂級(jí)互聯(lián)網(wǎng)公司產(chǎn)品經(jīng)理相關(guān)經(jīng)驗(yàn),曾在百度,美團(tuán),阿里等大廠擔(dān)任產(chǎn)品經(jīng)理。
學(xué)習(xí)入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3881?targetId=6832&preview=0
人力驅(qū)動(dòng)廣告投放:以購(gòu)買(mǎi)便宜流量為例,商務(wù)發(fā)現(xiàn)便宜流量后,需通知運(yùn)營(yíng)進(jìn)行試投放,運(yùn)營(yíng)分析后找財(cái)務(wù)申請(qǐng)資金,投放后還要分析效果并寫(xiě)報(bào)告,過(guò)程繁瑣,依賴個(gè)人且效率低,易出現(xiàn)溝通成本高、決策風(fēng)險(xiǎn)大等問(wèn)題。
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)廣告投放:任何公司投流,都一定要搭建流量監(jiān)控體系,自動(dòng)監(jiān)控流量報(bào)價(jià),發(fā)現(xiàn)便宜流量后自動(dòng)進(jìn)行小流量試投放,依據(jù) ROI 選擇最佳渠道并自動(dòng)投放,同時(shí)利用人工智能準(zhǔn)備物料,最后自動(dòng)匯總結(jié)果,相比人力驅(qū)動(dòng)更加穩(wěn)定、高效,經(jīng)驗(yàn)可繼承。
北極星指標(biāo):數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的前提是目標(biāo)可量化且可驅(qū)動(dòng),不同產(chǎn)品或公司的北極星指標(biāo)不同,如社交平臺(tái)關(guān)注活躍用戶數(shù),美團(tuán)在一定階段更注重訂單完成數(shù)。確定北極星指標(biāo)后,數(shù)據(jù)可依據(jù)該指標(biāo)進(jìn)行決策,明確業(yè)務(wù)重點(diǎn)方向。
業(yè)務(wù)流程模式化:業(yè)務(wù)流程一定要總結(jié)、通用且可復(fù)用,以電商訂單處理流程為例,各環(huán)節(jié)都要固化,數(shù)據(jù)才能在相應(yīng)環(huán)節(jié)發(fā)揮決策作用,比如選擇快遞公司時(shí)可依據(jù)用戶偏好和購(gòu)買(mǎi)物品進(jìn)行決策。同時(shí),業(yè)務(wù)流程并非一成不變,要根據(jù)實(shí)際情況優(yōu)化,如拼多多簡(jiǎn)化購(gòu)物流程,如何判斷流程是否模式化?就看新人能否依據(jù)文檔完成工作來(lái)判斷
搭建原因:以騰訊體育為例,不同業(yè)務(wù)如足球會(huì)員、籃球會(huì)員充值,在數(shù)據(jù)處理上存在大量重復(fù)工作,數(shù)據(jù)平臺(tái)可將數(shù)據(jù)加工成半成品,提高數(shù)據(jù)處理效率,減少重復(fù)勞動(dòng)。
平臺(tái)分層:數(shù)據(jù)平臺(tái)包括數(shù)據(jù)采集,收集用戶行為數(shù)據(jù)、融合第三方數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)清洗包括處理臟數(shù)據(jù),進(jìn)行關(guān)聯(lián)轉(zhuǎn)化備份;數(shù)據(jù)處理,即可視化分析、建立決策模型;比如依據(jù)歷史廣告投放數(shù)據(jù)決定是否再次購(gòu)買(mǎi)某平臺(tái)流量和數(shù)據(jù)應(yīng)用,提供決策建議、異常報(bào)警、自助分析工具等。
數(shù)據(jù)分工問(wèn)題:數(shù)據(jù)歸屬不明確,業(yè)務(wù)部門(mén)和數(shù)據(jù)中臺(tái)可能因數(shù)據(jù)所有權(quán)產(chǎn)生矛盾。解決方案是數(shù)據(jù)共有,業(yè)務(wù)部門(mén)和數(shù)據(jù)中臺(tái)都有權(quán)獲取所需數(shù)據(jù),避免數(shù)據(jù)壟斷。
資源問(wèn)題:數(shù)據(jù)中臺(tái)可能因資源有限拒絕業(yè)務(wù)部門(mén)的數(shù)據(jù)需求。解決辦法是支持共建,開(kāi)放數(shù)據(jù)接口,讓業(yè)務(wù)部門(mén)在緊急時(shí)可自行獲取數(shù)據(jù)。
算法結(jié)果可解釋性問(wèn)題:算法團(tuán)隊(duì)提供的預(yù)測(cè)結(jié)果可能難以解釋,導(dǎo)致與業(yè)務(wù)部門(mén)產(chǎn)生矛盾。雙方需協(xié)商確定是注重可解釋性還是效果,若注重可解釋性,算法提供簡(jiǎn)單模型但不負(fù)責(zé)準(zhǔn)確率;若注重效果,算法需為結(jié)果負(fù)責(zé)。
數(shù)據(jù)安全問(wèn)題:數(shù)據(jù)中臺(tái)存在數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn),如員工可能獲取并泄露敏感數(shù)據(jù)。解決措施包括建立審批流,限制人員訪問(wèn)超出權(quán)限的數(shù)據(jù);個(gè)人盡量不接觸原數(shù)據(jù),通過(guò)結(jié)果數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)需求;對(duì)部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行脫敏處理,如隱藏手機(jī)號(hào)中間幾位。
目標(biāo)用戶定位:通過(guò)白盒化和黑盒化兩種方式確定目標(biāo)用戶,白盒化即依據(jù)用戶經(jīng)濟(jì)條件、性別等可解釋信息,如盒馬典型用戶為 40 歲以上經(jīng)濟(jì)條件較好、掌管買(mǎi)菜大權(quán)的女性,但上海男性用戶在盒馬消費(fèi)也較多。黑盒化指利用人格算法,雖不可解釋但能篩選出精準(zhǔn)用戶。
轉(zhuǎn)化路徑設(shè)計(jì):盒馬門(mén)店選址都是在潛在用戶集中地,通過(guò)發(fā)券鼓勵(lì)線上購(gòu)買(mǎi),之后利用短信精準(zhǔn)觸達(dá)附近潛在用戶;也加大地推,依據(jù)數(shù)據(jù)選擇潛力小區(qū)擺攤,提高拉新效果,且數(shù)據(jù)可助力經(jīng)驗(yàn)復(fù)制到新城市。
數(shù)據(jù)處理方法:介紹潛在用戶模型,依據(jù)用戶特征擴(kuò)大潛在用戶池;通過(guò)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián),如設(shè)備 ID、郵箱地址等判斷多賬號(hào)是否屬于同一用戶。
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是CDA數(shù)據(jù)分析師一級(jí)的重要考點(diǎn)。
項(xiàng)目背景與問(wèn)題:國(guó)企部門(mén)開(kāi)服務(wù)點(diǎn)涉及多部門(mén),規(guī)劃部、考察部和選址部領(lǐng)導(dǎo)希望開(kāi)店,對(duì)外洽談商務(wù)可能因租金問(wèn)題有異議,導(dǎo)致決策困難。
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)解決方案:分析各部門(mén)痛點(diǎn),為領(lǐng)導(dǎo)提供決策數(shù)據(jù)(如點(diǎn)位人流量、潛在用戶數(shù)量等),為商務(wù)提供數(shù)據(jù)支持以申請(qǐng)租金調(diào)整,解決各方問(wèn)題,贏得信任,促進(jìn)合作。
程靖老師詳細(xì)解讀數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)本質(zhì),對(duì)比人力驅(qū)動(dòng)的弊端,強(qiáng)調(diào)北極星指標(biāo)和業(yè)務(wù)流程模式化的重要性。深入探討數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建、作用、面臨的問(wèn)題及解決辦法,并分享 C 端盒馬拉新和 B 端國(guó)企服務(wù)點(diǎn)選址的實(shí)戰(zhàn)案例,助力同學(xué)們?cè)诠ぷ鲗W(xué)習(xí)中更好地運(yùn)用數(shù)據(jù)推動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新發(fā)展。
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2025-07-03