工作之后的前两年是面向于C端的零售行业,余下的八年都沉浸在B端领域里面,研究数据增值、变现的场景
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工作之后的前两年是面向于C端的零售行业,余下的八年都沉浸在B端领域里面,研究数据增值、变现的场景

时间:2023-05-09 来源:

我是西索,距离2011年6月22日,到现在是真正意义上做了十年数据分析,十年前没有种好树,十年后我想重新开始积累。工作之后的前两年是面向于C端的零售行业,余下的八年都沉浸在B端领域里面,研究数据增值、变现的场景。“The best time to plant a tree was 10 years ago. The second best time is now.”

21年7月份的时候写了一篇文章《感悟篇:我在B端做数据分析(一)》,对B端和C端在业务上的差异性进行了对比,将数据在B端业务下的应用场景做了概括性的总结。

时隔两年,续着第一篇接着往下写,说一说B端业务下的指标体系的建设过程。

在第一篇文章里面有提到过几个管理层关注的核心指标。

我在B端做数据分析——指标篇

在指标建设过程中的合理性、复杂度、落地性都饱受争议,以至于很多分析面试的第一关便是如何建设基于某某场景的核心指标,如何去做指标的定义与监测,如何对核心指标进行跟踪…为什么我们一直在说指标建设,但是却又一直做不好?指标建设,绝对不是说做一套产品就可以了,产品只是指标应用的一个承载体而已。

前几天去省厅开会,有一句话特别有感触。

我在B端做数据分析——指标篇

对做数据统计的岗位来说,如果没有系统化的指标来支撑,就会很痛苦,可能每天都会在找数据和凑数据的过程上,就显得比较低效。所以才会去推数字化转型建设,从源头就把信息内容变成数字化,减少人为干预的环节,实现全链路的数据可视化。

一、战略目标和管理必要性

做企业,最大的目标是为了盈利,非营利性的组织与团体,不在分析的范畴内。无论是平台型B类、SaaS服务型B类、实业型B类,从全生命周期的角度来说,都离不开「营收」、「品牌影响」、「行业知名度」。

1. 自上到下的考核机制,离不开指标建设

指标,是伴随考核而产生的,中央考核部委、部位考核省厅、省厅考核市局、市局考核县区、区县考核到单位,这就是一个完整的考核链路。

对公司而言,也是一样,董事会考核公司管理层、管理层考核事业部、事业部考核到子级业务线。促进数据指标建设的必然性,一定离不开企业在做数据化转型、数据管理、数据驱动中的主要痛点,尤其是在经济下行的市场环境下,营收目标的增长实现,就需要一套指标拆解的方式进行动态跟进。

我在B端做数据分析——指标篇

参考《抖音集团数据指标体系分析与增长实践 》一文中的案例,任何一门生意都能用简单的数学模型来描述,实现运营公式的拆解。


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时间:2023-05-09 来源:

我是西索,距离2011年6月22日,到现在是真正意义上做了十年数据分析,十年前没有种好树,十年后我想重新开始积累。工作之后的前两年是面向于C端的零售行业,余下的八年都沉浸在B端领域里面,研究数据增值、变现的场景。“The best time to plant a tree was 10 years ago. The second best time is now.”

21年7月份的时候写了一篇文章《感悟篇:我在B端做数据分析(一)》,对B端和C端在业务上的差异性进行了对比,将数据在B端业务下的应用场景做了概括性的总结。

时隔两年,续着第一篇接着往下写,说一说B端业务下的指标体系的建设过程。

在第一篇文章里面有提到过几个管理层关注的核心指标。

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在指标建设过程中的合理性、复杂度、落地性都饱受争议,以至于很多分析面试的第一关便是如何建设基于某某场景的核心指标,如何去做指标的定义与监测,如何对核心指标进行跟踪…为什么我们一直在说指标建设,但是却又一直做不好?指标建设,绝对不是说做一套产品就可以了,产品只是指标应用的一个承载体而已。

前几天去省厅开会,有一句话特别有感触。

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对做数据统计的岗位来说,如果没有系统化的指标来支撑,就会很痛苦,可能每天都会在找数据和凑数据的过程上,就显得比较低效。所以才会去推数字化转型建设,从源头就把信息内容变成数字化,减少人为干预的环节,实现全链路的数据可视化。

一、战略目标和管理必要性

做企业,最大的目标是为了盈利,非营利性的组织与团体,不在分析的范畴内。无论是平台型B类、SaaS服务型B类、实业型B类,从全生命周期的角度来说,都离不开「营收」、「品牌影响」、「行业知名度」。

1. 自上到下的考核机制,离不开指标建设

指标,是伴随考核而产生的,中央考核部委、部位考核省厅、省厅考核市局、市局考核县区、区县考核到单位,这就是一个完整的考核链路。

对公司而言,也是一样,董事会考核公司管理层、管理层考核事业部、事业部考核到子级业务线。促进数据指标建设的必然性,一定离不开企业在做数据化转型、数据管理、数据驱动中的主要痛点,尤其是在经济下行的市场环境下,营收目标的增长实现,就需要一套指标拆解的方式进行动态跟进。

我在B端做数据分析——指标篇

参考《抖音集团数据指标体系分析与增长实践 》一文中的案例,任何一门生意都能用简单的数学模型来描述,实现运营公式的拆解。


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