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数据思维
更敏锐的商业洞察力
商业思维最重要的一件事是什么？决策。
在过去，有经验的决策，也有数据的决策。而在当下这个变化特别快的年代，数据思维正在变的越来越重要。
无论是在大企业还是小企业，甚至是在我们的日常生活里，数据思维的应用场景，随处可见，举个例子——
案例：
假如你是水果摊儿老板
一般来说，学校周边的水果摊儿会有很多，如果假设你在学校周边也要开了一个水果摊，怎么才能存活下来呢？这其实非常考验你的数据思维能力。
老客经营
首先，对于水果摊儿老板来说，最重要的一件事是什么？老客经营。为什么？因为学校周边的水果摊，流动客户的比例特别低，绝大多数客户其实都是你的老客户，如果他有一次买水果的体验不好，下一次他就不会再去了。
所以，如果有一个客户在你这里买了20块钱的水果，下一次，他来跟你抱怨，说水果不好，你该怎么做？聪明的经营者会说20块钱我退给您，这次再挑，好了之后再付费。
表面上看，你损失了20块钱，但你要知道，水果的复购率，基本上一个星期至少买2次，你可能这次损失了20块钱，但在未来的两、三个星期，你一定会赚回来。
反之，如果不么做，那么这个客户可能就丢掉了。
库存管理
其次，你要进什么样的水果呢？
你要根据第一天的销量来判断第二天的进货，还有第二天的仓储，而且还要考虑水果的生命周期。
举个例子，苹果的口感可以持续一个星期，那苹果就可以多进一点，但香蕉的生命周期只有3天，即便热卖，也要少进点。
关联销售
再次，你要知道运用关联销售，来提高客户价值。因为很多客户来买水果时，会搭配着买好几样，你要把易搭配的水果放一起，方便他挑。
另外，你也可以用贵的水果去引流中档的水果，为什么呢？举个例子，你本来是卖的水果，8块钱一斤，客户可能会觉得很贵；但如果你在旁边放60块钱一斤的车厘子，客户可能就会觉得，8块钱还是便宜的，甚至，如果你放了2块钱的水果，那么他可能就买2块钱的水果了。
启示：
小企业经营最大的问题是什么？成本高，竞争高，怎么才能生存呢？
最重要的一点就是要时时刻刻地想着自己的商业模式，时时刻刻地想着我怎么样扩大我的客户规模，怎么样在单个客户上赚更多的钱，怎么让客户复购率提升，重复购买……或者去看一下竞争对手怎么做的，至少我在某些方面不落后于竞争对手。
总之，学会应用数据思维，可以让你的商业洞察力更敏锐。
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决策效果更稳定
数据思维VS经验思维
数据思维比经验思维更好？不。更准确的说法应该是，数据思维会让决策的效果更稳定。
而我们基于经验思维做的决策，如果拉长时间去看，你会发现，整个的状态是波浪式的，有的时候成功概率很高，有的时候就会很低。
案例：
有车用户与没车用户，哪类群体更爱打车？
当年，深圳有一家领先的股份制银行，希望信用卡绑在Uber上，以提高支付率。于是，就遇到了这样一个客户群体区分的问题：
有车用户与没车用户，哪类用户把信用卡绑到Uber的概率会更高？或者换句话说，你觉得哪类群体更爱打车？
可能大部分人的第一想法会是没车用户，他没有车才需要打车嘛，这就是经验思维，你说他错了吗？其实也没错。
可数据营销实验发现，绑卡率最高的是有打车需求并且是有车的客户，而不是无车客户，这才是更准确的事实。
为什么？因为有车的客户，他已经习惯开车，一旦没车，他其实不习惯坐公交，也不习惯坐地铁，而是更愿意打车。
确定了转化率比较高的客户群体之后，这个企业开始给这些客户发50块钱的打车券，条件是要把信用卡绑到Uber上，结果转化率达到了10% ，最后只花了1000万的营销费用。
同样的情形，如果这个企业的优惠券发给了只有1.5%转化率的客户群体，整体的营销成本可能会高出7、8倍。
3
打通“三重门”
实现全渠道营销
简单说，企业所有的数据，可以归类为“三重门”，打个比方，交互门就好比一个围墙，围墙里面的小花园就是交易门，围墙外面的大花园就是公开市场门。详细如下：
①交易门：企业内部的客户数据、交易数据；
②交互门：企业与客户的交互行为数据，比如客户下载了你的App，没有购买商品，但是产生了点击行为。
③公开市场门：企业外部数据。
在互联网的商业世界里，打通所有数据，已基本成为常态。我们来看一个案例。
案例：
百度怎么会知道我在超市买了刮胡刀？
我一个同事在深圳出差，去超市买了一个刮胡刀，用微信支付的。回到酒店，当他打开电脑百度页面，竟然在广告栏出现了有关刮胡刀一系列衍生品品牌的推荐。这是怎么回事儿呢？
其实这背后有一条完整的数据链条：
当他用微信支付买了一个刮胡刀的时候，微信支付就会给他的设备打一个标签，说这个设备在某个时间点，买了一个刮胡刀，然后将这个标签放回到库里。
又因为腾讯和京东有个京腾计划，所以这个标签数据也共享到了京东的库里。而百度又是京东的广告资源，所以当客户登录之后，百度就能把相应的广告推荐给客户。
但还有一个问题没解决，我用手机支付的，为什么PC电脑会知道我买了一个刮胡刀呢？
谁能把手机和电脑认为是同一个人？
Wifi。
因为这两个设备经常连通一个Wifi。通过Wifi，百度、京东、腾讯，就会把它认为是同一个客户的设备。所以当这个客户出现在百度的池子里时，广告就自然而然就推给他了。
如果你有兴趣，也可以再实验下，在淘宝或是京东点一个商品，很喜欢，点了很多次，但没有购买，或者购买了，都可以。然后你再打开今日头条、网易等这些信息流广告媒体，你可能就会发现同类商品的推荐。
因为所有的数据都通过设备ID打通了。
启示：
作为大企业，一定要学会打通数据，然后利用这些数据去服务所有客户的生命周期和全渠道。
但是目前，传统行业还处在一个个数据孤岛的状态，甚至很多数据，也仅是业务的副产品，而不是资产，没有利用数据科学去运营，这一点，尤其值得大家特别重视。
4
数据运营的步骤和方法
数据运营是数据思维应用的第一步，也是数据资产变现的前提。
数据运营，我们给它一个广泛的定义，就是通过数据分析和挖掘，帮助企业实现精细化的运营。
数据运营要在企业所有业务运行的过程当中，做三件事情：
1、降低成本。
2、提高效率。
3、增加收入。
这就是数据运营的目标，也是它的精髓。
所以，数据运营在企业落地的三部曲：
第一步，建立运营指标，方法是先拆解企业战略目标，再将目标分配到数据运营体系——渠道、产品、用户、活动，最后细化为实际运营指标。
第二步，从指标到职责，根据用户与企业交互的阶段不同——感知、获客、活跃、留存、收入、传播，企业渠道团队、活动团队、产品团队、内容团队分别要做运营活动，而这些团队的背后要靠数据团队来支撑，那么这个阶段就要将指标落实到不同团队的具体岗位上。
第三步，指标驱动运营，运营团队要实时跟踪业务运行指标，针对波动做调整；同时也找到数据运营的场景，确定核心指标来驱动运营。
那怎么做运营？
我自己分析了很多典型移动互联网产品的运营方案，得到这样一个数据运营的秘诀：对营销来说，不停的、精准的、主动的都很重要，但是最重要就是不停的。因为我们这个时代面临大量信息轰炸，你如果不能让客户形成认知，购买你的产品和服务，营销就很难被转化；而且你通过不停的营销，才可以做大量的数据实验，才可以优化你的决策。
再来看运营时要考虑的四要素：
先捞人群，再定方案，再定渠道，再定时间，然后就根据四要素开展数据运营活动，然后在每次运营过程中，再优化各个标签，靠数据去迭代，要不停的去试，不停的调整。
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数据资产变现的思路
通过经营和分析而能给企业带来收益的数据，都叫数据资产。
数据运营和数据资产变现更强调依赖于企业已有环境里的数据，去找到新的商业机会，去实现数据资产的变现。
今天要讲的数据资产变现思路有8 条，大概分三类：
1、基于用户的。
2、基于产品的。
3、基于数据科学的。
基于用户的思路是：
1、用户生命周期管理，要获得终身客户价值高的人，延长用户生命周期获得更多价值；
2、特征值分析，通过分析高价值、高忠诚度用户特征，反向筛选、营销；
3、用户成长体系，要跟踪用户成长，为他定制相应产品；
4、白名单建设，针对复购率高的用户建立、扩大白名单，重点维护与营销。
基于产品出发的思路：
5、产品生命周期管理，当产品生命周期快结束时，要想办法使用户延续购买自己的产品；
6、关联销售，要制造相关产品的连带销售场景；
7、产品复购率，要通过给用户回报和愉悦感来提高复购率。
基于数据科学出发的思路：
8、机器学习，这适用于海量数据的场景。
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数据科学
最大化数据资产价值
决策的好坏由两个因素决定：决策的准确度与决策的成本。
谷歌的一项决策分析显示，面对海量数据，人的决策落后于机器决策，所以你会发现，互联网企业里面大量的营销、搜索引擎、决策等，其实都是用数据科学去做的。
数据科学的应用，可以最大化数据资产价值，亚马逊就是最好的例子。
案例：
亚马逊电商赚钱的秘密
贝索斯发现整个电商交易真正价值不在于货物，而在于通过交易产生的数据，以及累积的客户。
那么，亚马逊是怎么赚钱，逐步占领市场优势？主要有以下三个方面：
①推荐引擎
其实，很多客户在浏览或者购买商品时，有一个特点，无序。他们不知道要买什么，因为SKU太多了，有2万多个。
于是，亚马逊就发明了推荐引擎，现在，有40%以上的商品都是通过推荐引擎推荐给客户，然后客户购买。这就大大缩短了客户做决策的时间，也提升了客户购买的转化率。（备注：业界最高标准，推荐引擎的商品转化率在8%左右。）
②每5分钟扫描商品的价格。
在亚马逊，还有这样一种情形，老客户看到的商品价格，要比新客户贵，比如同样一个2000块钱的DVD，老客户看到的价格要比新客户贵20美金。
为什么要这样呢？按照经验，老客户不是该更优惠吗？不，亚马逊改变了这一商业逻辑。
亚马逊会每5分钟去扫描所有竞争对手，包括易贝、沃尔玛、百思买等在内的商品价格，然后据此调整自身商品的价格，以确保最便宜，可能低5美金，也可能是5美分。
这样的价格机制，最大化地留住了新客户，但老客户不会流失吗？
不会。
因为亚马逊是每5分钟就扫描一次商品，也就是说，即便老客户看到的商品可能比新客户要高，但当他去外面的网站去看一圈，最后还是会发现亚马逊的价格最低，所以老客户是不会流失的。
慢慢地让新客户逐渐成为老客户，然后慢慢地在老客户上赚更多的钱，这就是亚马逊电商赚钱的秘密。
③调节物流和仓储的成本
还有一种情况，同样的一台GE冰箱，或者同样的一个商品，会在自己的电商网站上卖一个价格，然后再在亚马逊卖一个价格。
如果亚马逊发现同样的一台GE冰箱，在GE的网站上卖2000美金，在亚马逊上卖2100美金，会怎么办呢？
亚马逊会适当调高GE冰箱的物流成本，以牵制竞争对手的价格，因为所有品牌产品的物流基本都是用亚马逊的。
以上就是亚马逊电商获得很高市场竞争优势的一些手段，是很耐人寻味的。
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小结
过去，我们会看到，企业经常是依赖外界，靠大量的投资、大量的营销费用、大量的外脑，以及大量的资源整合来推动自身的发展，但是现在，企业的数据运营与数据资产变现，更强调的是自己内生的力量，依赖自己的运营能力和自己的人才去完成这些事情。
所以，每个创始人都该有一些数据思维能力，专注地在自己的小花园里发掘新的商业机会，创造财富。
