數據落地，跳出你所在的行業看世界

36氪專門為讀書設立了【36氪領讀】欄目，篩選一些值得讀的書，並提供一些書摘。希望你手邊有一本稱心的書，讓讀書這場運動繼續下去。

內容簡介

在數據鋪天蓋地的時代，許多企業積累了大量數據，但卻沒能充分有效地實現其價值。全球商業思想家托馬斯·達文波特的力作《工作中的數據分析》正是為應對這種情況而著，本書提供了一套強有力的數據分析工具和模型，並用各種案例進行了詳細的解讀，幫助企業穩步構建數據分析能力，釋放企業中的數據潛力；用數據科學裝備每個決策者，使其做出更精準的決策，成就更高效的組織。

《工作中的數據分析》能幫您解決以下這些問題：

如何更有效地利用數據，獲取更有價值的商業洞見？

在構建數據分析能力的不同階段，企業應該做些什麼，領導者應該提供哪些支持？

如何在企業層面管理和協調數據、人員和科技之間的關係？

如何聘用和管理數據分析師？

作者簡介

托馬斯·達文波特

1954年10月17日出生於美國。畢業於哈佛大學，曾先後在哈佛商學院、芝加哥大學和波士頓大學任教。還曾擔任埃森哲戰略變革研究院主任，美國知名商學院巴布森學院教授。

流程再造、知識管理、注意力經濟三大運動發起者，多次預見商業未來，《財富》全球500強企業爭相諮詢的企業顧問。

暢銷書作家，出版了近20本管理類暢銷書，被多個國家引進出版，享譽全球。

珍妮·哈里斯

埃森哲卓越績效研究院高級研究員，常駐芝加哥。

羅伯特·莫里森

世界知名企業顧問，擁有20多年商業研究經驗。

書籍摘錄

第四章 數據落地，跳出你所在的行業看世界

據我們所知，每個行業都可以從變得更加以數據分析為導向中全面獲益，這體現在如何理解客戶、如何運營、如何決策等諸多方面。不過，即使最以數據分析為導向的企業，因為資源，特別是人才的限制，也要把數據分析的諸多努力聚焦於他們最擅長的地方。業務機會並非同等重要，只有少數業務才能在績效上帶來突破或造成差異化的市場定位。

對於在數據分析方面剛剛起步的企業而言，解決一個具體的業務問題可能是一個很好的初始目標。或許客戶正在抱怨服務和質量，或許績效評估顯示某個業務流程正在浪費資源，又或許競爭對手更上一層樓，而你需要運用數據分析來做決定並給出應對之策。

例如，公主游輪公司（ Princess Cruises）的最初目標是收入管理。該公司 CEO 知道，其他旅遊公司正在積極地開展這項工作，但自己公司的能力還很初級，並且當船離開港口時，很容易根據沒有售出的艙位確定損失的收入機會。因此，該公司在收入管理上有很大的提升空間。

隨著數據分析經驗的增長和成功運用，數據分析目標變得更廣泛、更具戰略性：持續優化關鍵業務流程、以形成客戶差異化感知和體驗為目標進行創新和運營。如果沒有預先準備，在企業發展到三段後，就應該把數據分析的投資聚焦於他們的獨有能力。

這些為客戶提供服務的能力和業務流程，使其能夠有別於競爭對手，並促使企業取得商業上的成功，進而創造財富。公主游輪公司最初聚焦於客戶關係中隱藏的數據分析機遇，例如資料庫營銷和目標客戶促銷等。

一個好的目標對於業務來說太重要了，蘊含著很多機遇，而且還能吸引高層管理者的投入，產生前進的動力。好的目標能促使深刻認識的產生，而不僅僅是獲得信息。好的目標不僅雄心勃勃，同時也具體可行。雄心勃勃體現在它對業務的影響，具體可行體現在它具備可用的資源和成功的能力。例如，特里 · 萊西（ Terry Leahy）爵士（如果你在數據分析領域有所建樹，或許也能受封為一個英國爵士）是歐洲食品雜貨零售商樂購超市的前 CEO，他認為，公司的任務是贏得並提升客戶的終生忠誠度。

他說，它們的核心目標是「比任何人都更好地了解客戶」。擁有更多的客戶信息只是樂購超市故事的一面，但萊西認為信息同樣也有益於客戶：「掌握信息能幫助零售商獲取更多客戶的需求，同時也給了客戶一個很強大的工具。他們可以比較價格，點擊滑鼠就能在線購物，可以看到零售商的道德策略和環境策略，以及世界各地對他們的評價。」樂購超市的目標是擁有世界一流的客戶認知度。

在這章，我們討論了兩項確定目標的基本活動：發現機會和確定目標。我們提供了一些工具和方法來確保這兩項活動順利有效地執行。

發現轉瞬即逝的機遇

一些企業滿足於抓住任何機會，然而，它們的努力通常用錯了地方，我們期望你更有目的性。企業的戰略規劃是關於如何尋找業務增長、創新、差異化和市場影響的機會的活動，這看起來像是一個尋找數據分析目標的天經地義的地方。不過，如果僅僅翻閱記錄戰略規劃的活頁夾，或是 PPT，又或者PDF 文檔，你很可能找不到你要的東西。

它或許能指出哪些業務領域很重要，比如，客戶服務、定製化產品或是新興市場，但不能指出該領域的哪些活動應作為數據分析的目標。除非戰略規劃制定流程包含了對數據分析的理解和數據分析具體目標的細節，否則你將不得不去其他地方發現數據分析的機遇。

很多企業也開始通過調查其所在行業的其他公司在做什麼，來尋找新想法和新方法。商業趨勢和行業趨勢意味著什麼樣的變革需求和機會？表 4-1 列出了一些最常見的數據分析應用。定期關注你所在的行業，並詳細觀察你的競爭者的活動，這樣可讓你保持警惕並時刻告訴你必須做什麼以跟上競爭對手的腳步，以及變化中的客戶預期的腳步。

雖然你可能很慶幸看到了這張表，但我們必須指出，從你自己的行業內部出發只能看到這些。事實上，這是很有限的。你所在的行業會告訴你，怎麼做才能保持平均水平的表現，但如果要找到差異化的機遇，你必須更具有創造性。跟隨你所在的行業意味著隨波逐流，不能脫穎而出。

五段企業如沃爾瑪、前進保險公司、萬豪酒店集團、哈拉斯娛樂公司都努力成為行業內第一個運用數據分析能力進行市場營銷的公司，而不僅僅是和行業內其他公司對標。這就是為何我們要推薦發現數據分析機遇的兩個額外方法。這兩個方法能從本質上幫助你理解業務及其績效驅動因素，應該被定期加以使用：

宏觀思考你的業務形態和對其造成影響的趨勢性因素： 人口結構變化、經濟趨勢和客戶需求變化。這些評估能夠發現績效提升的關鍵點位於何處，什麼因素能驅動績效提升。它勢必要利用你的業務直覺探索業務如何運作，下個爆發點位於何處。

系統盤點你的業務流程： 這些流程中的決策制定方法，這些大到併購決策、小到信用卡發卡決策將如何從更多、更好的數據分析中獲益。

全局思考，建立一個服務利潤鏈

有很多種方法供你對企業、企業的績效驅動因素以及它的差異化機遇進行全局思考，不過，最重要的一點是運用企業熟悉並且應用得好的方法。大部分方法將你的「核心流程」以某種方式進行分解，進而探尋各種活動在業務中起到什麼作用。例如，哈拉斯娛樂集團的管理者通過客戶忠誠度計劃以及數據驅動的營銷手段驅動公司成長，這些是公司的特色能力。他們用了「服務利潤鏈」（ service-profit chain）模型來對關鍵決策領域進行理解並確定目標每項活動都採用了明確的度量指標（如圖 4-1）。

有價值的數據分析目標隨著行業的變化而有所不同，當然也隨著企業在市場創造價值的方式不同而不同。創造實體資產的企業（有時候也叫「價值鏈」企業）可能想把重心放在解決供需波動、資產成本、操作靈活性以及供應鏈與其他企業的配合等問題上。

製藥等企業的價值體現在其知識產權的質量、數量和營銷等方面（也稱作「價值商店」），應該集中於數據分析導向的實驗和決策制定。互聯網企業（如 Facebook）、金融機構、電信企業和其他基於「價值網路」的企業應該考察數據分析如何幫它們提升客戶數量和服務網路。

這種基於價值的數據分析有兩種重要的作用。第一，它會幫你關注業務的基本目標和數據分析服務於這些目標的方法。一個追求客戶服務呼叫中心的利用率的電信企業雖然可能會節約成本，但這會搬起石頭砸自己的腳，導致客戶流失。第二，它能為你提供一個讓你看到本行業以外的數據分析應用的新視角。當你跨行業尋找靈感時，最應該與和你的公司有相似價值類型的其他行業學習，例如，通信公司向金融機構學習。這些公司面臨相似問題但處於不同的環境，並且它們的數據分析應用相互之間能夠得到認可、相互有關聯、經驗可傳遞。

雖然我們專註於討論數據分析，然而具有諷刺意味的是，數據分析目標的選擇可能是基於直覺的。例如，以下是一些方向：

一直以來關於你所處行業的一些猜度沒能得到研究與核實，行業經營背後隱含的假設可能過時或可被撤銷。

一些看起來合乎邏輯且看似可行的創新沒有證據能證明，其他方法無法解決的業務問題或挑戰。

客戶自身都還沒有發現或申明，你或業界有影響力的人就強烈地相信，某種需求對客戶很重要。

例如， 1-800-Flowers.com 的創建者和總裁吉姆 · 麥坎曾有這樣的直覺：電子渠道對那些想要訂購鮮花和禮物的客戶很重要。他的公司是出現在CompuServe 上的首家花商，並且是 AOL 的第一個商業合作夥伴。它在1995 年開辦了一個獨立的網站，是零售業的先行者。它一直在實現搜索引擎的最佳化、提高呼叫中心響應能力，及早採用任何能接觸到客戶的新技術。

最近的，它開始使用 Twitter 和 iPhone 手機應用。不過，從數據分析的角度來看，能做些什麼？受益於 1-800-Flowers.com099這個各個營銷渠道都能用的名字，公司有跨越所有品牌和渠道的整合的客戶資料庫和客戶關係分析應用。與客戶的所有交互會形成客戶的「購買路徑」，跨渠道進行多變數測試，和每個客戶的每次互動都存在一個預測最佳的溝通渠道，例如，它很容易跟蹤線上和線下促銷的效率。

吉姆已經證明了有數據支撐的直覺對於找到新機會的潛力。不過，在採納直覺時，他聽取了兄長克里斯的建議，即通過搜集和分析數據來核實它，或者對這個想法做個小規模的測試，在當它看起來有效時再進行推廣。

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