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火花思维运用“数据飞轮”,助力企业内部提效

佚名 整合编辑: 王珂玥 发布于:2024-02-04 18:30

  随着数智化时代的到来,通过数据驱动实现降本增效,成为越来越多行业的目标。作为一家“做教育的公司”,如何通过数据驱动,实现企业内部提效,进而实现业务增长?火花思维数据科学家冯俊晨在参加得到推出的《人均老师·云上增长季》节目时表示,公司运用火山引擎数据飞轮理念和数智平台VeDI产品,实现了以上目标。

  冯俊晨称,对于产业互联网的公司来说,用户往往是通过教师、服务人员、销售人员这些“中间节点”,来感受企业的产品和服务,所以要实现业务的提效,势必要围绕这些“中间节点”展开。

  他介绍说,在以往,火花思维团队推出的第一版数据健康度,由多达几十个技术指标组成,并被划分成六大纬度,以及一个总分。

  但是,看起来十分“科学”的数据指标,在实际的业务运营中却并不实用。对于“总分”,业务方并不关心,即使看起来健康度似乎提高了,但数据价值体现在哪里,仍然一头雾水。

  这一状况,火花思维在采用了火山引擎以客户数据价值为中心的0987数据指标之后,得到了解决。

  冯俊晨表示,调整后的数据健康度,只有两个指标——数据资产是否0缺陷,用户NPS是不是能够达到0.7。精简而更聚焦的指标,使得业务人员开始关心,如何把自己的表纳入数据治理体系,以及治理的缺陷在哪里,并主动发问为何会出现这些缺陷。

图:火花思维数据科学家冯俊晨

  只有真正去消费数据,才能真正助力业务发展,并同时促进数据生产,提升业务价值,并进一步促进数据资产建设。没有人看的数据指标并无意义,只有被人看的数据,才会形成洞见。

  事实上,这一积极的变化,来自于火山引擎提出的“数据飞轮”概念。作为企业数智化升级的新范式,“数据飞轮”包含了“数据资产轮”和“业务应用轮”,其核心即“数据消费”。

  冯俊晨说,以往,教育企业的从业者总认为数据运用门槛非常高,而现在通过利用 BI、用户行为分析等工具,只要你会加减乘除,就能进行数据分析。

  他举例到,火花思维每周大约都有3%到5%的孩子,因为种种原因不来上课,除了通过 APP 和短信触达的方式之外,我们还会让教学的老师去提醒家长来补课。

  以前,完成这一统计工作,是用Excel来实现的,不仅操作麻烦,且效率很低,一线管理者只能做得不到任何反馈的工具人。

  而在运用BI工具后,这一业务流程实现了自动化,可以直接给到教学管理者切实可量化、可执行的管理动作,业务效率大大提升。

  除此之外,数据飞轮甚至直接带来了具体的业务价值。如海报设计的方向和思路,包括如何让用户看到海报?设计团队怎样才能把海报做好?都可以通过数据飞轮的运转来解决。

  同时,火花思维还通过A/B test系统来做线上流量优化分配。如果新海报的效果好,即得到很多流量;如效果不好,即默默地退出。凭此反馈,设计团队就可以思考如何通过将设计风格标签化,进而提高设计决策质量。

  冯俊晨还分享了火花思维正在使用的火山引擎数据飞轮,以及相应的使用体验。

  其中,DataWind(智能数据洞察产品),对于业务提效十分有帮助。在此之前,火花思维的数据分析是通过写SQL来实现的,效率非常低,因为业务层面的数据分析是一个探索性的,需求会动态变化。火花思维在使用DataWind之后,尽管分析师并没增多,但系统的月活达到了原来的两倍还多,图表生产量也达到了原来的两倍。

  而DataFinder(增长分析产品)则主要用于分析产品使用行为。冯俊晨介绍说,火花思维以前有多达1万多个埋点,但收效甚微,主要是由于产品经理的埋点需求,与分析师的实际需求之间存在认知差异,大家只管满足需求,但既不知道需求从哪里来,也不知道要用到哪里去。

  而在使用DataFinder之后,这一流程大大简化,埋点简化到了1000个以内,点位少了,用“数”的人却比原来多了。包括产品经理,甚至运营同事、老板,都可以实现“随时看数”,看到漏斗在哪,更可以很快看到人群画像是什么样的。

  另外,DataTester(A/B测试产品)则为火花思维带来了更好的支撑。当前,中小企业面临的最大问题是流量不足,科学地做一个对半切分流量实验,验证两个页面素材,可能需要两个月的时间。这对于业务来说是不可接受的,在科学性和速度之间,理性的业务方大概率都会选速度。而火山引擎DataTester,则利用多臂老虎机原理,拥有智能流量分配能力,通过线上流量分配优化机制,可以科学权衡决策速度和决策质量,不论流量大小都能做出相对较优的选择。

  冯俊晨最后表示,“带着数据的翅膀乘风”——这就是数据飞轮的魔力。在数据驱动这件事情上,火花思维认可字节跳动的理念,通过与火山引擎的合作,还将继续具体实践这一理念。

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