企业数据决策五大案例
世道险恶,古有降龙十八掌,惩恶扬善;
变化莫测,数字化生存更为不易,如何破?byd唐
有一家金融公司,在“强者恒强”的银行业,破除魔咒,跻身为美国第七大银行,怎么做到的?
汽油价格表最新价格有一家旅行短租网站,作为共享经济的代表,短短几年快速成长为估值100亿美元公司,又是怎么做到的?
有一家职业社交网站,居然被微软在6月宣布以262亿美元收购,估计你猜到了是哪家,但是你猜不到这背后的共性。
其实,这背后的武学秘笈,
我们之为BASIC理论
这并不神秘!
 举几个栗子:
第壹招九阳真经
核心信念(Belief)
美国第一资本金融公司,5年400倍增长。
回看美国消费金融的发展史时,会发现Capital One是最完美的案例。描述了一家小型银行,如何攻入了成熟的、增长缓慢的信用卡行业。
从1993年到2003年30年间,这家公司神奇地成长为美国第三大的信用卡中心,连续十年保持了收入两位数的增长。
这背后的奥秘是什么?
此为第一招:九阳真经,建立以数据为中心的核心信念。
九阳真经是武林中绝顶厉害的内功心法,是最浑厚、最精湛的内功,也是修炼武功的基础。
正如公司决策层信不信是建立数据决策力的前提,要先转变思路。
具体来说,数据化生存的核心信念就是,数据=生产资料,数据技术=生产力,数据+数据技术=核心竞争力,数据将成为业务发展的主要驱动力,而决策层驱动成为数据决策力建设的重要特征。
用商学院案例分析的方法去看一下,虽然在上世纪90年代,美国几乎每个有信用承担能力的家庭都有信用卡,但没有任何一家银行去认真分析过用户之间的个体利润率差异
这是Capital One的前身Signet当时面对的市场环境。
其实,20%保持较高欠款余额和持续缴纳利息的用户,才是信用卡中心真正的利润贡献者(love’ems客户),他们通常贡献了行业125%的利润。而大部分按期还款的用户其实对于银行来说,是单纯导致亏损的(kill yous客户)。
Capital One正是在后来用差异化的定价策略,抓住了love’ems客户,才对竞争对手形成了强力冲击。并利用边测试边学习(test-and-learn)的策略发现优质用户的分层
但是知易行难,在一个有效的动态信用打分模型形成前,管理层需要顶住短期坏账率波动
的压力。母公司Signet的董事会拥有豁达的胸怀支持Capital One分拆独立运作,是这家伟大的消费金融企业成功的必要条件。
第贰招易筋经
架构设计(Architecture)
修炼易筋经,首先要打通任督二脉。
将企业的运营与决策迁移到数据之上,意味着企业发展战略上的重大变化,必然带来组织架构的变化,这就如同打通企业的脉络,进行组织架构设计。
可以有两类:一类是战略层面变化,设立首席数据官、成立大数据办;一类是根据外部变化对相关业务调整,更多发生在数据决策力释放中。
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有了这个大招,即使是传统企业也焕发出新机。
早在2012年,长虹即意识到智能战略对长虹发展的重要性,比其他对手更早地涉足数据和人工智能研发领域。
伴随长虹组织架构调整的是一系列围绕大数据的产品、服务和平台。
2013年,长虹与百分点合作,建立大数据平台,全面采集和整合用户数据,并建立了业内首个电视收视率分析系统。该系统远远比以往的市场调查要精准和实时,有助于长虹高附加值的内容服务和市场营销推广。
2014年,长虹把原有的多媒体公司和信息技术公司合二为一,将散落在全国各地子公司的所有研发人员整合到集团层面,成立软件服务中心技术部门,打破以往条块分割的技术和产品体系,建立适应智能家电市场的组织架构。
2014年末,长虹成立家电行业首个大数据中心,并任命首席数据官职务(CDO)。
2015年,长虹启动用户标签管理系统,深入洞察用户行为、偏好、产品诉求等各方面特征。用户标签系统与400对接后,售后人员可提前了解用户购买产品、偏好等各方面信息,延保服务销量增加了80%。
2016年7月,长虹发布全球首款智能电视。通过与百分点合作研发的智能推荐系统,长虹智能电视可自动记忆、分析和推荐用户偏好的电视内容。
大数据平台也为“老家电”长虹的互联网转型带来了更多想象空间。基于大数据平台和已有的用户数据,长虹开始发展庞大的智慧家庭生态圈,包括智慧社区、智慧医疗、智慧娱乐等。
第叁招十八罗汉阵
专业团队(Staff)
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少林十八罗汉是达摩院高手,一般由达摩院首座亲率,威名远播,是少林镇寺之宝。
数据决策力要求基于应用来跨部门整合组织内部的智力链,形成“虚拟团队”,并与业务团队保持有效沟通,这种专业团队如同十八罗汉阵一样坚不可摧。
12月汽车销量比如,Airbnb----旅行短租业的eBay,快速成长为估值100亿美元公司。
在硅谷流传着一句非常罗曼蒂克的话,准确决策和快速行动会让任何小的创意成为大的变革。 
Airbnb创始人非常具有前瞻性,在公司成立初期就迫不及待地着手筹建自己的专业数据团
,并通过数据驱动不断学习和迭代产品。
数据科学在Airbnb存在的基石是公司无处不在的数据文化,你会在公司的各个领域感受到数据的存在。但新的团队如何融入新的架构中?
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数据科学家和决策者应该建立更加紧密的合作关系。比如当开发数据项目时,在Airbnb是采用多部门的合作机制,这让数据团队在整个组织架构下有了新的呈现方式。
正因如此,Airbnb对团队架构进行了改组,将中心化模型逐步改为混合式。
所有的数据科学家在Airbnb初期隶属数据团队依然遵从中心模型,但将数据团队再划分为几个小型团队,不同团队和工程、设计、产品经理、市场联系,各自建立紧密关系。
这种变革加速了数据文化在公司的传播,同时也让数据科学家从传统的数据统计收集者,转向主动发现问题的合作者。
这样一来,不同部门的数据团队才可以很好的去观察业务的方方面面,建立一套像神经网络式的结构,来帮助Airbnb不同部门彼此学习。
Airbnb如今的数据底层很稳定,工具功能强大,而且数据仓库构建清晰可依靠。
未来更大目标,是要将数据的批次分析,提升为数据的实时分析,建立一套更强健有力的数据库异常侦查系统,更深入地去了解网络影响,增强对房东房客配比和个性化需求的理解。
这就是Airbnb如何修炼数据决策功夫,帮助优化产品决策的。
第肆招乾坤大挪移
基础设施(Infrastructure)
“乾坤大挪移”相传是一门最厉害的武功,其根本道理也并不如何奥妙,只不过要先激发自身潜力,然后牵引挪移,但其中变化神奇,灵活异常,让人匪夷所思。
企业也一样,先要进行软件和硬件的基础设施建设,激发数据能力。但如果按照传统的方式自主建设软硬件设施,需要大量人力、物力和资金投入,况且建成之后还需要日常运营的持续投入。所以换个角度,如果交由第三方专业供应商,不仅节省投入,而且其基础设施还更加灵活。
比如,德国宝马汽车公司的大数据基础建设包括:决策管理、内容分析、规划与预测,发现与探索、商业智能、预测分析、数据和内容管理、流计算、数据仓储、信息集成和治理等大数据核心基础模块。
宝马汽车在构建软硬件基础设施时,大量借助于第三方供应商。比如说,在硬件设施上宝马长期借助于亚马逊的AWS云计算平台。2016年4月,宝马又与微软合作,希望借助微软Azure云计算平台以及微软数据库和机器学习功能,为宝马用户提供路况、导航等应用,提高用户体验。而在汽车设计环节,宝马借助于预测分析软件,将对大数据的分析,从原来的数月缩短到数天,从而迅速检测和定位潜在地问题,最终加速了研发的进程。
依托这些大数据分析的基础设施,BMW通过构建消费者画像分析体系、引擎生产线上即时监测分析体系,从大量产品设计和生产过程产生的数据中获取有价值的见解,借助大数据打造出更符合消费者需求的产品,建立一种全新的基于大数据的商业模式。
第伍招独孤九剑
机构能力(Capability)
独孤九剑是武学的最高境界,以无招胜有招,后发先至,一招制胜。并且讲究的核心是速度,查到对方漏洞后即出招。
数据决策力是一种新的综合能力,也要达到综合运用的境界,不是只有几个高端或者数据团队能够理解和运用就够了的,而是将这种能力赋予全体员工,发挥机构能力。
无论是Capital One、Linkedin、Airbnb,还是长虹,只有按照分级赋能的原则,最终使全体员工在本职工作中应对复杂挑战,才能使企业从微观运营到宏观战略等各个层面,都能及时响应市场的变化,提高决策效率和精准度。