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如何搭建数据监控体系?

对于做数据的同学来说,如何搭建出有效的数据监控体系呢?如何找准监控关键,明确我们要控制谁、什么时候控制、控制力度以及控制效果呢?面对这一系列的问题,笔者将一一作出解答。

如何搭建数据监控体系?

做数据的同学们都经常听到一句话:“建立销售/运营/商品数据监控体系”。这玩意拆开看每个字都认识,合起来听得一脸蒙懵圈,时常发问:

啥是数据监控体系?

这玩意和数据指标体系有啥区别?

我做的这些个报表,到底算不算体系?

为啥没感觉谁被我“监控”了???!

种种疑问,今天系统解答一下。

之所以同学们有疑惑,是因为:

一来大部分企业没有真正重视数据,同学们辛辛苦苦做的报表都没几个人看。

二来是大量同学只会在已经发生+巨大问题的时候做出响应,缺少事前判断能力。导致即使基于数据提了意见,业务也回一句:“我早知道了”(如下图):

如何搭建数据监控体系?

一、什么是数据监控体系

监控,顾名思义,是监督和控制。

理论上监督和控制也可以不用数据,比如传统的车间主任、生产队长、监考老师,都是一线现场监督与控制。

但远在万里之外的企业集团总部,是没法派出千里眼顺风耳现场监督的。因此就有了数据监控:通过数据指标来进行监督和控制。

当业务变得复杂,单一数据无法满足监控需求,因此就有了数据监控体系。

但是它不等于数据指标体系。单纯的数据指标体系可没有监督与控制的作用。

做数据的同学最清楚,每天发出去的报表,十个人能有一个人看就不错了。一线的连数据都爱答不理,谈何监督与控制。

所以单纯的数据指标体系只是一个工具,如何把工具与管理流程结合起来,才是数据监控体系的最难环节。

二、如何搭建数据监控体系

如数据监控体系的名字,监督+控制,因此搭建数据监控体系包含两大关键工作:

建立数据指标体系,对业务情况进行监督

将数据应用到管理流程,实现控制

之前已经分享过如何建立数据指标体系,大家可以参见《数据分析体系是什么?该怎么搭建?》,今天重点说说控制该怎么个控制法。

很多做数据的同学是技术出身,一提起“控制”最直观的能想到的就是骂自己起床,催自己结婚生娃的老妈子。然后感慨:我又没做过“销售/运营/产品/风控,我要怎么控制呀……”

实际上企业里的管理完全不需要这么琐碎纠结。就像我们不需要会造汽车,也能控制汽车(开汽车)一样,关键要解决以下四个问题:

第一,明确要控制谁

动作的指向要明确。很多同学会说:“GMV降了,要搞高”这话就跟没说一样。GMV看似跟每个部门有关系,是全公司的事。可人人负责,就等于人人无责。太宏观的目标指向不明,自然没法起到控制作用。可以喊的具体点,比如:

GMV降了→ 高端用户消费少了→ 用户运营想想办法

GMV降了→ 某类商品降幅大了→ 商品运营想想办法

GMV降了→ 外部流量太少了 → 渠道投放想想办法

总之把整体目标,具体到某个部门,某个小组,最好是直接挂上丫的KPI/OKR指标,这样指向明确,才能有效。

为达到这个目标,在建数据指标体系的时候,做分类维度的就不能随意做,而是要把和部门分工有关的分类维度(比如分公司、商品、用户层级等等)突出出来,方便落实责任人。

第二,啥时候控制

如果真的等到GMV跌到不行了才来喊:要搞高,就太迟了。实际上影响业务走势的很多因素可以提前预见,比如:

正向因素:大促销、新品上市、传统旺季

负向因素:系统BUG、缺货、传统淡季

不定像因素:系统改版、换季

因此,控制是有时间状态走向判断的。标准的用语是这四句:

过去+负向 → 关注XX问题

过去+正向 → 发现XX经验

未来+负向 → 警惕XX风险

未来+正向 → 提示XX机会

因此在搭建数据监控体系的时候,得总结过往经验,了解未来内部计划,甚至收集一些竞争情况,这样把态势判断提前准备好,才能赶在事前多喊“警惕”“提示”而不是事后人人都看到了,才嚷嚷“要搞高”。

如何搭建数据监控体系?

第三,多大力度控制

这时候可以喊“要搞高”了!

是滴,没错,被陈老师调侃了一路的“要搞高”本身并没有问题,是个标准的建议方式。

在给出控制意见的时候,先讲方向,再讲力度,最后才是细节。不同问题严重程度,对应的力度是不同的。

这里也有标准话术:

要注意(出现异动)

要行动(要搞高,要搞低)

立即行动(!!!)

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