編輯導語：如今在這個大數據時代，數據對于企業(yè)的重要性越來越明顯，因此不少企業(yè)開始做數據驅動決策，讓業(yè)務里的每個人都可以更精準的展開工作；本文作者分享了關于數據分析如何驅動決策的講解，我們一起來看一下。

數據驅動決策，是大家天天掛在嘴邊的時髦詞匯，可到底數據是如何驅動的？很少有同學真正看到過全流程，更有同學總疑惑：“自己被人追著屁股要數，感覺自己才是被驅著動的”。

今天系統講解一下，拒絕跟風。

一、最原始的決策流程

首先，做事情是否一定需要數據，答：完全不需要。

理論上，做事情只要兩橫一個豎：干就完了奧力給！所以最簡單、無腦的做事方式就是（如下圖）：

但是大家都知道，這么空洞的打雞血喊口號，是種除了逼死員工以外沒屁用的方法；因為實在太無腦了，干什么，怎么干，干成啥樣，都不知道。

二、科學決策的雛形

因此這種原始的決策很快進入到第二階段——三拍階段（如下圖）：

這種三段式決策，已經具備了科學管理的雛形，并且隨著80年代末、90年代初承包制的普及，大放異彩；以至于很多50、60后的領導以及受他們影響的70、80后領導，都還喜歡沿用：干什么，怎么干，干啥樣這種三段式說法；在文章、書籍里也很普遍。

然而，這并不是真正意義上的科學管理，因為太粗糙了；特別是干什么，往往是領導自己拍腦袋定，他們最喜歡的口頭禪是：“你先達成個小目標，掙它1個億”至于為什么是1個億，為什么非得掙錢而不是占領市場，從來沒有深入分析與解釋。

決策拍腦袋的結果，就是當面拍胸脯，出事拍大腿，因此才有了“三拍”的戲稱。

三、從粗放到精細

想要提升決策的精細化程度，就得引入數據度量和數據分析，可以說，數據分析天生是為科學管理服務的；有了數據的支持，能夠做大量精細化管理。

決策前：

• 量化評估經營現狀，收入、支出、利潤。
• 根據市場、對手、消費者數據，評估機會點與威脅。
• 根據過往業(yè)績走勢，發(fā)現自然變化規(guī)律，制定更合理的目標。

決策中：

• 量化評估備選方案所需的時間、人力、物力投入。
• 根據過往表現，量化評估方案可行性，評估預計完成率。
• 根據過往業(yè)績走勢，發(fā)現自然變化規(guī)律，制定更合理的目標。

決策后：

• 量化監(jiān)督執(zhí)行過程，發(fā)現執(zhí)行問題。
• 分析執(zhí)行手段，評估優(yōu)化、調整的措施。
• 復盤執(zhí)行效果，檢查目標實際完成，總結經驗。

到了這個階段，已經實現了數據驅動決策和數據化管理。

這個階段最經典的就是PDCA理論，它將決策過程分為PDCA四個階段：

• Plan計劃
• Do執(zhí)行
• Check檢查
• Act處理

通過循環(huán)迭代，確保目標落地，逐步提升質量（如下圖）：

聽起來似乎到這里，數據驅動決策已經做到頭了；在原理上確實如此，很多經典的管理理論都是建立在這個階段。

后續(xù)的主要進化，體現在技術方面；因為獲取數據，本身是一件非常艱難，且非常需要技術支撐的工作；因此技術手段的高低，直接決定了管理理論能否落地，能否創(chuàng)新。

相當多的經典管理模型，比如AIDMA、PSM、雙盲測試（ABtest）都是建立在調研問卷的基礎上的。

雖然理論上調研問卷能問回來一切數據，但是調研有天生的局限：

• 人記憶力有限，數據準確度不高
• 人精力有限，問題不能太多，選項不能太復雜
• 人有惰性，A選項永遠選的最多，3分、5分的比例永遠最高

受以上限制，好問卷成本高，周期長，獲取數據速度賊慢賊慢。

因此，后續(xù)的管理方法進步更多是伴隨著數據采集方法的進步，越做越精細。

四、更精細的數據驅動流程

更精細的數據驅動手段，都是技術驅動的：

• 有了OMS/CRM系統，可以更即使采集交易+用戶數據；
• 有了APP/小程序+數據埋點，可以采集用戶行為數據；
• 有了豐富的數據，可以完善用戶畫像，可以做預測模型；
• 通過CDP/ECRM等工具，可以直接把數據推給業(yè)務執(zhí)行。

有了技術支持，在管理上細節(jié)也更豐富（如下圖）：

交于上個階段，主要增加的內容包括：

• 從整體目標分解到各部門、各環(huán)節(jié)子目標，逐級落實；
• 更清晰地區(qū)分指標與判斷標準，引入綜合評估方法；
• 增加了CDP（選老辦法），與ABtest（測新辦法），更容易選出好辦法；

整體過程，可以看下圖的詳細描述：

這階段最流行的就是OSM方法，通過逐級分解/量化指標，推動決策落地（如下圖）：

注意：想實現驅動效果，需要的是在決策過程每個環(huán)節(jié)，配置合適的數據工具，分別發(fā)揮作用；是一套工具的組合，而非一個超厲害的模型或者公式，計算出超厲害結果。

在整個工作過程中，技術上最大難點在于數據采集，要保障高質量、多維度的數據收集且不拖項目整體進度，是個非常麻煩的事；業(yè)務上的最大難點，在于共識。

如何避免爭吵，爭取認可是關鍵（如下圖）：

到這里就介紹完了，但是肯定有同學好奇：這管理理論看起來也不復雜呀，為啥我在現實中就看不到呢？那是因為理論和現實總有差距，具體到企業(yè)里，各種奇葩人和事層出不窮。

五、為什么你感受不到數據驅動決策

1. 人/制度/系統落后

• 相當多的企業(yè)不重視數據建設，特別是數據采集與流程規(guī)范。
• 相當多的企業(yè)制度還停留在原始階段，大干快上。
• 相當多的企業(yè)領導還在用野蠻管理方法。

時代變了，人/制度/系統不變，一切還是不會變。

2. 私心太重，刻意扭曲數據

很多領導也就是嘴上喊喊數字驅動，實際上只是拿數據當牌坊，好看的數字多寫，不好看的數字變著法改好看；實在不行就甩鍋給“我司沒有人工智能大數據分析能力”，這樣鐵定實現不了數據驅動，而是在玩數字游戲。

3. 盲目迷信人工智能大數據。

注意：從數據驅動的演化過程可以看出，想實現數據驅動，需要的是前中后期的分工，是報表、管理模型、算法模型、測試平臺、專題分析的相互配合，不是一個“超牛逼智能模型”Duang！一聲就模出來的。

然而總有人不信，總有人以為電腦里住著一個無所不知的“模型”能一模定乾坤，最后自然各種悲劇收場。

4. 過于重視指標，忽視標準建設。

這是數據分析師們常犯的問題，一講分析，張嘴就是幾十個數據指標，可到底哪個是主指標，哪個是副指標，哪個是參考指標；到底哪幾個指標組合起來看，到底指標數值是多少算好，多少算差。

沒有清晰的標準，沒有和業(yè)務共識，最后只知道羅列數據，無法下判斷結論。

5. 與業(yè)務脫節(jié)，對業(yè)務流程缺少數據積累。

這是數據分析師們常犯的問題。每天就知道盯著GMV，流量，DAU，MAU，轉化率幾個指標，對業(yè)務流程一竅不通，對不同業(yè)務手段的效果沒有觀察積累；最后除了翻來覆去啰嗦幾個指標，就只會說：要搞高，要保持，全是廢話，更無法驅動決策。

六、小結

數據驅動決策,需要的是業(yè)務流程與數據緊密配合，領導層參與推動，才能實現的事。

數據驅動決策，從來都不是一個神機妙算的世外高人，拿著數據口念咒語：“媽咪媽咪轟”就轟出來一個驚天地泣鬼神的結論，這是基本常識。

落后的人、落后的系統、落后的流程，都會讓數據浮于表面；因此即使短時間內看不到成果也不要失去信心，這些落后的人和事，最后都會被淘汰在歷史里。

作為從業(yè)者，我們要多鍛煉的是自己的能力，才有機會加入更好的平臺，做出更好的項目，與大家共勉。

#專欄作家#

接地氣的陳老師，微信公眾號：接地氣學堂，人人都是產品經理專欄作家。資深咨詢顧問，在互聯網，金融，快消，零售，耐用，美容等15個行業(yè)有豐富數據相關經驗。

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