数据驱动发展zhǎn 分析引领未来

为什么说从产品驱动转向数据驱动越来越重要？产品或者商品随着企业和时代的发展，逐步在走向精细化。或许现在会零星的听到‘精细化"这个词，但这必定是未来大批量规模化企业所要走的路。其实从产品线精细化来讲，有些传统制造业先进的流水线作业已经走在世界前列，某些方面是值得大多数互联网公司借鉴学习的

为什么说从产品驱动转向数据驱动越来越重要？

精细化趋势？在互联网产品同质化越来越严重的时代，未来一定会让运营火几年。而运营从何而来？运营是什么？这是一个困扰很多人的问题，在二三线城市你甚至很难找到一个互联网运营的岗位，而混迹于北上广的大多数互联网运营们也总是一再迷茫（我周边就不乏一些0~2岁的运营喵对前途的迷茫）。其实演变出了运营就是企业精细化的一个表现，就像1927年保洁诞生的第一产品经理（PM）一样。十几年前市场营销还正火的时候，大家搞清楚了产品不只是简单的销售，还可以通过各种方式去经营销售。当销售产品同质化严重的时候大家逐步淡化了销售这个概念，而把目标转向了‘经"和‘营"，职业经理人逐直播吧步演变成了现今的CEO（首席执行官，持股的职业经理人），而‘营"就演化出了运(繁：運)营，现在企业有耳熟能详的CTO（首席运营官）

做过运营的或者刚踏入运营这一步的小白都体会过刚开始运营似乎是一个杂乱无章的工作，几乎除了端茶倒水，工作要涉及各个方面：文字编辑、维护用户、资源协调、活动策划和技术探讨等要全方位的协调沟通，因此运营逐步细分成了用户运营、内容运营、活动运营、平台运营和类目运营等一系列更专一化的细分。随着各产品线数量的增长，慢慢的细化到了产品运营，而在产品的层面细分出来用户、内容、活动和数据等运营。这整个从‘市场营销"到‘产品运营"的演变过程，就是精细化程度提高的过程。而以后会发展到综合各细化分支的‘全栈运营"。精细化的劣势？我做事有个特点，先把缺点想好后再用优点去一一攻破

那么在[练：zài]产品逐步精细化的过程中，最大的劣势是什么？我觉得一定是成本。精细化会澳门威尼斯人无法避免的导致重复劳动造成的资源浪费和过于庞大冗杂的体系导致沟通成本加大。精细化的优势？精细化可以直击产品问题的痛点，更容易发现问题，解决问题。因为从数据挖掘（DM）和分析的理念上来讲，就是把数据维度细化后分类、估值、关联、聚集和再分析的过程。精细化可以用数据上一个专业名词来讲就是‘数据粒度"较小，而数据粒度小了就更容易挖掘和分析出问题所在

像多次对照实验就是一步步bù 缩小范围来发现问题，而一开始精细化后期就会迅速的发现问题所澳门银河在。产品精细化虽然形成了庞大冗杂的产品体系集合（如人力的增多，流程复杂度增加），但是各产品线可以独立完整的运行，互不干扰，并且降低了木桶效应的短板几率。从另一种角度来说庞大的体系却造就了有条不紊的发展，就像蚂蚁生态（此蚂蚁是生物名词，不是蚂蚁金服的生态哈）一样。精细化可以更好地解决营销学上的‘差异化营销理论"，而差异化会提高经济学上所谓企业边际成本的提高，而对于网络经济来说，互联网企业的收益主要就来自于边际成本。我知道可能过于概念化，我举个例子：差异化定价，简单说就是针对不同人群制定不同的价格以吸引更多客户从而增加服务或产品的边际收益，比如学生票和成人票

而精细化可以对人群和价格更细致的区分以增加边际收益的最大可能性。（算了，我都开始讨厌自己说的太学术了，先不说了，后面我举个例子简{繁体：簡}单讲一下怎么做可能更好理解~）但精细化只能尽可能的降低资源浪费却不能避免。数据驱动产品？（哈哈，其实这才是本篇的主题，前面铺垫的太长了，感觉都有点跑题了，不过我思维活跃，没办法，将就着看吧~哈哈哈哈）前面我说过精细化离不开数据，一切信息都是数据，数据是精细化的基础。精细化或者说数据化可以很好的杜绝拍脑袋或所谓的专家建议（依赖经验），让互联网产品同质化严重的时代驱动产品朝向可行和健康的方向发展。从产品的冷启动说起，如果说冷启动因为缺乏数据丰富度就要根据经验论或澳门新葡京者拍脑袋来决定用户的需求，那么就以互联网以分钟来计算的进化速度，岂不是猜中用户需求比中彩票还难？更不用提已经过时的经验

然而数据的更新速度却是以秒来计算的，哪个更可以满足互联网产品的进化速度？并且在如今数据开放度较高的今天，冷启动通过各种方法去获取用户行为数据并不难。即使获取不到让用户来选择判断自己的行为作为初始数据似乎比拍脑袋和经验来的更准确一些。数据驱动并不《练：bù》是产品有数据支持，也不是有数据可以表明，而是有数据分析出产品功能真实需求，功能上线后可以证明真实效果，这才叫驱动。有一个大家都知道但却很难做到的《拼音：de》理念就是产品要尽量做减法而不是加法，不要一味的叠加功能掩盖了核心诉求。或许现在已经普及了《繁体：瞭》A/B Test（A/B版测试），但是A/B Test并不能证明新功能就是好的，只能说可能会比原功能好

在统计学上结果在5%以内的误差已经可以算比较优秀的水平，而亚博体育有多少功能A/B Test可以提升5%以【拼音：yǐ】上？有多少功能上线后跟踪用户效果，没有达到预期而下线的？最重要的是有多少需求是通过对用户行为数据分析后所做出的判断？指标只能知晓结果，行为、过程才能知晓原因。数据不能决定未来，但可以预测未来。数据驱动会优于人脑驱动。

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