数据驱动的视角和为了验证成果去看数据是不同的

今日的以顾客为中心以及企业数字化都在为CEM（客户体会管理）做衬托，用户增加也会从依靠许多单点的试验数据到背面数据联络所串联的用户体会链路。

先来聊聊数据驱动。

一、数据驱动的视角改变

数据驱动是一个很泛的概念，那咱们具象化来看这个问题。

其实数据驱动的第一步是稀有可用，或者说能根本满足密集的数据剖析需求。当然这背面是一系列复杂的数据加工及模型规划逻辑，从数据搜集到可复用来处理需求爆破问题，简略来说咱们要把case by case的数据需求改变成可复用的中间层数据（方针模型数仓的dwd、dws，这便是阿里数据中台OneData的中心）。

咱们许多时候作业中也是在看数据，用数据，那就现已过渡到数据驱动了吗？其实数据驱动的视角和为了验证成果去看数据是不同的。不同在于数据是始不是终，便是根据方针去找与战略动作的数据联络（即归因），然后让干涉进程变的可量化、可预测。可能比较抽象，咱们来描绘一下这个进程。

就拿用户增加的场景来看，当咱们处理了稀有可用的痛点后，根据已有的用户行为数据去刻画用户途径的大图（能够作为Dashboard，但不仅仅是可视化，而是作为后续履行动作的决策依据，或决策树）。用户途径刻画反映的是场景、阶段环节与方针，而不同阶段能够与咱们本身的用户模型相对应。

拿AIPL举例，那便是会把整个用户途径分成认知（A）、兴趣（I）、购买（P）与忠诚（L），不同阶段会有不同的战略框架。事务方针拆解后与不同阶段相对应，比方拉新、活跃、留存、召回等。同时每一个节点都会有相应的方针去监测。

这还没完，最要害的是数据要和详细战略动作相联接，也便是说我需要能够经过方针环节数据去下钻到详细的运营动作。联接的意图是为了方针数据与履行动作的相关，然后未来能够作为方针拆解动作的依据。

当然联接的条件是我需要把工具集（即权益）、素材集（即内容）等线上化且固化下来，不然永久数据和动作是割裂的，无法评价的。运营动作亦或试验后会有详细的作用方针反应，然后观测对方针的贡献然后优化战略，然后逐渐对战略进行固化沉积。

图1.1 数据驱动逻辑示意图

所以全体逻辑简略来讲便是经过方针与事务链路上的数据然后驱动落地履行，然后根据履行侧的数据反应后逐渐优化战略然后满足事务方针，并且在进程中能够经过数据情况把控进展。

这个思路在产品规划上也是通的，这也是智能化的根本思路。在我曾经做的许多产品规划的理念都会以Dashboard为主线，然后会下钻相关到相应的功用（即动作战略），去引导使用产品的用户变成数据驱动型。当然这背面也暗含着产品智能化的完成途径，只有积累足够多的场景数据、履行战略与反应（即算法练习集）才能逐渐完成智能化。

二、CEM客户体会管理的趋势

老练的CEM会包含内外两个方向——外部的顾客以及内部职工。内部会触及到一些安排中台的概念咱们暂时先不讨论。

市场越来越同质化以及信息对称，除了功率是企业中心竞争力外，服务与用户体会是第二增加来历以及企业发展趋势毋庸置疑。所以大多数企业的方针都是想完成用户体会管理，但这个东西没那么简略，是有门槛的。CEM不是简略的经过NPS、调研就能够处理问题的。CEM是一个真实纯数据驱动的工作，需要以用户数据整合为根底，单光这一个门槛，许多企业就跨不过去，惹得焦头烂额。

所以我一直说关于一般企业CEM是要根据CDP（客户数据渠道——中心是全域用户数据归集，当然有真实意义上数据中台的企业除外）之上来完成的。

那CEM是什么？我先经过一个场景来让我们了解一下。关于用户体会能够引发许多问题，比方现在大多数企业遇到的用户丢失问题、丢失用户召回、老带新以及缄默沉静用户激活等等。那这些问题其实会触及许多环节，那咱们尽量把环节找到并变成用户的触点或可进行数据搜集的点（这些环节在不同事务板块中呈现形式也不同，比方事务链路、用户途径、产品功用模块等），相同也是可归因的因素因子。

当然这儿面会有些难点，比方因子的确认。现在普遍的做法是经过调研的方式进行概括，或专家经验。当触点树立后那数据搜集系统就成型了，当然这些点状的因子是需要经过事务逻辑去树立联系的，像决策树的分支一样。

当然联系树立的背面会触及许多专业的数据加工模型以及归因模型，像方针联系图谱的构建（这儿中心处理的是剖析框架中方针贡献度与权重的联系）、或经过迭代剖析、差额剖析、基尼系数、乃至杜邦剖析等一系列的归因办法。

简略来讲便是咱们经过某个中心问题或方针拆解成一种类似决策树的剖析框架，去把每一个分支节点作为用户触点进行数据搜集，根据事务逻辑联系然后进行归因，之后去处理有问题的环节然后来提高优化方针。