对于美团零售业务的思考:数据服务构建的应用

  数据产生:往往有专门的系统或者岗位人员(如记账员、盘库员等),在相对固定的场景下生产出数据。

  数据使用:会固定应用在部分组织活动场景下,如:决策制定辅助、经营监控等,这些应用数据使用会伴随着与之对应的工作任务发生。企业的经营活动相对有节奏,那对应的数据使用也有对应的固定频率;但是不同的组织/企业,有不同的业务领域和特点,工作任务具备复杂与多样性,对应的数据使用也会复杂与多样。

  数据管理与组织能力:企业内往往有专门的岗位或人员负责对应的数据管理与相关组织(说明一下:数据组织管理非新概念,在传统作坊内的账房先生,其身份就是账目数据的管理者)。

  B端/M端的数据产品较复杂,且有其相对专长的服务领域。如百度统计、GA等专注于站点用户行为的统计分析;Tableau、PowerBI等专注于提供数据分析的可视化、企业报表制作等。

  数据使用:数据使用的场景固定性较差,且需要一些前置场景触发,如:我健身后,需要了解我今天的运动数据,健身数据使用场景不是固定出现,且依赖“我健身了”这个前置条件。

  数据管理与组织能力:个人很少有相关数据管理与组织能力,需要一定的外界条件辅助。

  C端的数据产品目前大多作为整体产品中的某些功能提供给用户,单独形成服务体系的较少。如银行客户端里的交易报告、健身客户端里的运动数据统计等。

  应用层面-展示和表达:数据需要通过适当的处理后,通过适当展示和表达方式,协助我们感知工作流中对应节点的状态与问题。比如业务报表、各类监控仪表盘、业务分析诊断监控等。

  通用的业务描述语言-对业务流程的服务和数据标准化:在这个层面上,数据通过更深层的服务承担起更多工作流任务,或者说数据通过标准与结构化的信息组织,串接起工作流上的各个节点,使数据变成了业务流转的血液和组织驱动力。如精准推荐、智能流程规划、营销策略仿真等。

  虚拟资产-针对数据本身的管理和跨业务线的数据流转:当数据本身的价值密度提升且成为业务工作流依赖的生产资料,不再仅仅是业务工作流的辅助对象,自己也可以成为一条全新的工作流,因此诞生了为数据服务的数据服务,来帮助数据这种虚拟资产可管理、可流通、可使用。在这个层面上出现数据采集质控、数据加工平台、指标维度管理等为数据服务的数据产品。

  结合对于业务的工作流中任务拆解的通用化化抽象,不难得出一个数据服务的体系结构:

  应用层:通过多样化的形式,保证数据的展示与具体应用,如具备嵌入式能力的报表,业务大盘、接口服务、开放式数据源,保证各类的数据应用诉求;

  数据管理层:采集与供给与应用层的数据,保证供给质量,使得待供给的数据标准化,质量可靠性,内容满足需求;

  这样的一个体系化的数据工作流,具备了贴合企业工作流,可以满足对应各类数据需求的能力。

  策略设计:需要按照目前的总体任务目标,拆解设计出需要哪些活动,每个活动策略的具体构成。如了解业务总体订单完成进度和之前各Q数据,需要Q4拉升老客次月复购率5%,提升APP端访购率2-5%,且用户的每单优惠率需控制在15%下,APRU要维持去年同期水平。电子社保卡即将全面上线教你如何申领电子社保卡,目前可用的大型营销时间窗口只剩余5个,王中王一肖中特资料如何分配相关的商品、折扣预算资源至每个窗口,达成具体目标等。

  活动组织:按照已确立的策略,协调组织人员,物料,商品,展示流量等相关资源。如活动用商品的供应情况,采购价格是否符合预期,对应的活动展示位流量利用率在产品层面是否合格,是否还可以获取到更多的流量资源用于营销等。

  投放执行:按照组织确认后的策略执行方案,具体执行活动,且保证活动的顺利完成。如流量是否平稳,各商品的访购率是否符合期望,是否有异常的缺货、商品质量、客诉等。

  效果复盘:在相应活动完成,需要及时汇总各活动相关数据与信息,确认活动是否达到期望,有什么问题和亮点,迭代下一次活动策略。

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