第1个回答 2022-07-01
进入这个数据团队，已经近20天。这20天内，除了把讲师以前的文章重新发布到公众号上，同时处理下课程销售的问题，也没有什么事情了。
个人获得了自由，是容易迷失的时候。
于是，在这天中午开始思考：现在的我还可以做些什么？
在西方有这样的一句谚语，就好像人生信条一般，经常浮现于脑海。
当你迷路时，不妨回到起点，重新出发。
我在进入这个团队前的面试，似乎有一条问题是：数据化运营给你带来的帮助有哪些？
(⊙﹏⊙)，这个应该是我当时的表情。
我是2014年入的电商（淘宝天猫）这行，直到我加入到这个数据团队前，一直都是扎根在客服岗位上的。我第一次接触数据化运营，是一篇关于市场分析的文章。这种分析，在我接触过的运营里，也是很少有人提过的。（当然，也可能是由于岗位层次不一样，所以没有人跟我提过。）所以我按照那篇文章，照虎画猫的分析了一下当时的行业，同时把一些东西内化成自己的了。
再之后，几乎没有印象了。一些关于数据化运营的文章，好像与客服这个领域是搭不上边。就算偶尔有那么一两篇关于客服的文章，在我的眼中，也算不得干货。
所以我的回答是这样的：对于我来讲，数据化运营只是我知识体系的一个组成部分。 有些东西他没有讲，我也是有认知的。有些东西他讲了，但我也是有不同想法的，并不认为他说的就是真理。我们有共识的地方，可以相互印证，来进一步增加我个人知识体系的坚固度。我们有歧义的地方，我会加以判断，有选择性的吸收或放弃。
现在，因为闲得发慌，所以我认为我已经迷路了。所以让我回到起点，再来看一看数据化。我有个习惯，想要 了解一件事物，会通过对他最初的定义进行发散 。所以我搜索了“数据”这个关键词，延伸出来了“数据化管理”这个概念。
我认为《关于信息化、数字化、数据化……等的区别，看这一篇就够了！》这篇文章中，对于数据化管理的概念解释的比较到位，文章中如此阐述：
“数据化运营（约等于）数据化管理，前者常见于互联网行业，上升到所有行业其实都叫数据化管理。
谈数据化管理之前先说说数据分析。数据分析就是用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论的过程。
数据分析只能对某一个问题作出解答，比如分析得出销售额下降的比率和原因，但并没有告诉我们怎么做，也就是说，数据分析本身不能带来最大化的业绩和效率。所以，数据分析结合人的决策和业务行动，将正确的分析结果用最实际的方式应用到业务层面才能产生效益，只有持续不断的产生效益才能称之为数据化管理。“
在这段阐述当中，我get到的点是： 数据分析只能对某一个问题做出解答，但是并没有告诉我们怎么做。当数据分析结合人的决策和业务行动时，持续产生了效益才能叫做数据化管理。
在如何产生效益这个问题上，我又引入了两个新的概念：数据化思维和经验思维。我认为这两个思维相互结合起来，是能够形成一个正向循环的。
在《企业数据化管理变革》一书中，对于数据化思维的解释如下：
“数据思维是根据数据来思考事物的一种思维模式，是一种量化的思维模式，是重视事实、追求真理的思维模式。“
数据思维并不是将事物单纯地数字化。而是要求结论的基础是数据，同时它并不排斥定性的描述和结论。
工作当中，我们会看到，很多的数据报告罗列了一大堆的数字，但最终却没有形成结论。这只能叫做“引用数据“，而不是数据化思维。
数据化思维应该是：
“23日与8日相比，访客数量下降近7300，但是支付金额仅下降2324元，下单-支付转化率提升3.48%。
客单价，下单转化率，支付转化率均有提升。
说明在访客下降的情况下，店铺销售情况下降较为平缓。侧面说明了店铺23日活动比8日活动效果更好。“
我们对事物形成定性的结论，一般有两种途径。一种是通过数据的对比和分析，比如上面“23日比8日的活动效果更好“，就是通过数据的对比得出的定性结论。另一种则是根据长期的经验积累形成的常识来判断。
前者是“数据思维“，后者是”经验思维“。
经验思维是根据个人经验或者普适性的常识对事物做出判断，形成结论的模式。
我曾经给我的小伙伴讲过这么一个逻辑：
如果你已经知道一个事物，数量多的时候是不好的。那么想要这个事物变好，是不是要减少数量？
我认为这个是最简单，最粗暴的逻辑。就像童年时《海尔兄弟》的主题曲《雷欧之歌》的歌词一样，“打雷要下雨，下雨要打伞。天冷穿棉袄，天热扇扇子。智慧就是这么简单“。
但是“智慧简单又不简单“。如果经验得不到更新，可能会导致很大的麻烦。
上文说：“数据思维“和”经验思维“两者相互结合，是能够形成正向循环的。 企业各岗位通过数据思维，沉淀下来的经验，是需要转化成”经验思维“的。而这些经验，在很大程度上，可以帮助企业在面临问题时，有效率的做出相对正确的决策 。我想，这也是招聘网站上，对于运营、推广这类技术型岗位要求经验的原因之一。
我在某篇文字中，写了这么一段：
“我认为根据一般的认知规律，在不确定发展的情况下，应该要多方向的进行试错，并通过每一次试错来沉淀认知。
一个字来形容，就是“作”。当然试错是需要进行成本管控的，可别一下子把自己作“死”了。
一些产品种类较多的商家，会通过直通车来进行测款。我认为这个过程其实就是在进行试错，不断的调整创意，策略等来获取期望的数据。当然在这个过程当中，也建议不断地进行总结，沉淀技术。“
我认为这段话有两个层面的意思：一是在你没有经验可以依存时，要大胆的进行多方位的试错，二是在试错的过程中要不断的沉淀于积累。
招聘领域有这样一句比较出名的话语，我认为与此相呼应： 你是把一年的经验用了五年，还是五年内不断的累积经验？
在宝洁公司，会有专门的KM（知识管理系统）来记录目前最好的办法，把标准化的操作流程沉淀在管理系统当中。这样即使将来有人事调整，甚至员工离职，优秀的经验也不会流失，而是通过知识管理系统传递给新的成员。
我认为“数据思维“和”经验思维“通过这样的方式，形成了转化循环。
宝洁公司的这个方法，有多少小伙伴愿意尝试落地的？
我猜测，有很大一部分小伙伴的回答，应该是受限于某某原因，所以根本不具备执行的条件。
我在带领团队的时候，提出过这样的一个规则：我是这个团队的leader，有对各位小伙伴授权的权力。我自认为我是一个比较民主的管理者，所以我会尽最大的可能来支持大家的想法。但是我希望大家提出来的方案，是可以进行落地的。原则上，谁提出谁负责。如果自己提出来的方案自己都不愿意去承担责任，那么其他小伙伴又有什么义务来配合你？
在这里插入这个规则，是想要说明， 如果我们自己都做不到，又有什么资格要求别人可以做到 。
不得不承认，团队知识管理系统的搭建确实涉及到很多层面。但个人的知识管理系统，是没有那么多需要考虑的。
我初入电商这行时，每天必会抽出半个小时来写工作日志。这份日志融入了我的思考，我的体会，我的喜怒哀乐。我会分析做的好与不好，我会记录心态的变化。每天一份日志，每周一份总结，每月一次感悟。这样坚持了半年左右，让我成为企业内少数跳级晋升的员工。
简单的梳理下这些文字的脉络：
我加入了一个初创的数据团队，因为业务还没有铺开，所以十分清闲。这就让我有时间对数据化这个概念再一次的发散思考。
我先是从“数据”这个词组发散到“数据化管理”，之后引入了“数据思维”和“经验思维”来回答数据化要如何产生效益。
为了更好的说明“数据思维”和“经验思维”的转化，引入了宝洁公司的KM系统。这个系统虽然更多的是从企业的角度展开的，但是对于个人而言，我认为也是具有借鉴意义的。
也正式因为这样，我会在下篇的内容，对于团队知识管理系统做一个发散性思考。