数据监控体系是什么?该怎么搭建?算法监督

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:

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)

1什么是数据监控体系

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。

2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:

很多做数据的同学是技术出身,一提起“控制”最直观地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。

可以喊得具体点,比如:

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:

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”

▌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:

如果对问题评估做的到位,在立即行动之后,是有进一步的描述的。比如:“如流量质量不能在3天内得到改善,本月KPI将不达标”。做这种推测和预测有关,因此让很多同学很纠结,预测的到底对不对。其实完全没必要。

在管理上,行动力比精准的预测更重要。预知到了问题,如果业务部门行动给力,问题早早就处理完了,哪里还用什么精准预测。如果业务部门不行动,一直在纠结:“我看不会出问题吧”“它如果自然反弹了呢?”,最后就会坐失良机,铁定扑街呀,还需要什么预测。

所以往往做推测用的是最简单的逻辑,比如一个月3000万业绩,每天就得100万。1000万流量转化20万购买,所以5万购买就得250万流量,类似。做控制是为了推动业务部门行动,不是给推诿找理由,切记切记。

▌第四,控制完啥效果

做控制最重要的就是效果。效果是有层次的:

搭建数据监控体系,最不能少的环节就是结果回顾。而且要先看是哪个层级的效果,再看具体效果大小。很多时候根本还没到最后指标变化,而是业务方压根就没听建议,最后捅出篓子来才慌慌张张跑来问“为什么”。

这一环看似简单,实际很难做到。一来很多业务部门态度趾高气扬,懒得沟通。二来很多做数据的同学薄皮大馅,脸皮太薄不敢沟通,闷头搞各种算法模型,只有自己知道。这样就很难实现监控体系的流畅运转了。

最后要强调的是:数据监控体系是用来发现问题的,不是用来解决问题的。监控监控,监督和控制,他本来就不是教学和讨论。你见过哪家奴隶监工拿着教科书到田里监督干活的,都是手里鞭子一挥“啪!”一声。有些同学把监控搞得复杂无比,硬塞一堆指标希望直接读出问题分析,这样做会极大拖慢监控运转效率。在方向不清晰的时候,看的数据越多,脑子越乱。

3为什么你做的不是数据监控体系

常见的问题,比如:

数据指标体系缺判断标准。只知道喊“涨了”“跌了”,不知道报“好了”“坏了”

数据指标就真的是个指标。和管理流程脱节,没有清晰责任,没有对应跟进人

缺少数据以外的业务梳理。不知道干了啥,不知道在干啥,不知道要干啥

缺少确认问题的跟进反馈。不知道人家听了没有,不知道人家干了没有,不知道人家干成了没有,光盯着数字发呆。

贪大求多,塞了一大堆指标,花花绿绿显得高大上。结果跑数累似,看数晕死。

本质上数据监控体系就是温度计。体温固然重要,但体温反映出的发烧症状才是更重要的。想读懂症状,自然得多学医,得在发现人发热咳嗽以后赶紧送院,得了解发烧病人接触了谁,去过那里,得做进一步的化验而不是揪着体温计不放。这些才是让数据监控真正落到实地的地方。大家最近都被体温计测来测去,其中滋味,你品,你细品。

THE END
1.浙江省市场监督管理局浙江省市场监督管理数字传媒中心是隶属于浙江省市场监督管理局的直属事业单位,主要承担局机关新闻宣传保障工作,协助承担相关政务信息、新闻发布等工作。承担全省市场监督管理系统重大宣传活动策划和实施工作。承担《市场导报》的编辑出版和发行工作。开展公示、公告信息发布服务。承担省市场监管局所属社会宣传公益性电视栏目的http://qfjf.zjamr.zj.gov.cn/Manage/Docking/Details.html?deptcode=12330000470030255C
2.央行数字货币(数字人民币)DCEPuwap报文数字人民币,是中国人民银行尚未发行的法定数字货币,即“数字货币电子支付”(DC/EP,DigitalCurrencyElectronic Payment)。数字人民币是我国法定货币的数字形态,也是为数字经济发展提供的通用型基础货币,由中国人民银行发行和管理,与人民币现金具有同等效力,同时保证100%的人民币储备金率,具有价值特征和法偿性(即任何单位和https://blog.csdn.net/JonasErosonAtsea/article/details/109647927
3.数字时代:基于行业最佳实践的《主责数据保护与流动安全监管框架历时四年,聚合行业安全专家智慧,凝炼行业安全最佳实践,数字时代:基于行业最佳实践的《主责数据保护与流动安全监管框架》(以下简称“框架”)于2023年6月17日第三届 数字安全大会上正式发布。https://www.ciotimes.com/txhhd/216240.html
4.浙江省市场监督管理数字传媒中心“市场在线”——数字有温度·浙江省市场监督管理数字传媒中心拟领取记者证名单公示 ·慈溪全力推进“菜篮子安全守护微改革” ·普陀开展特种设备检验现场“跟班见习”式教学 ·开展冬季取暖家用电器专项检查 打响“暖冬”保卫战 ·认证、标准、检测三元引领 上虞护航茶叶产业高质量发展 https://www.zjscdb.com/
5.解志勇:数字法治政府构建的四个面向及其实现观点在安全前提下依法共享政务数据是简政放权、提供服务质效的有效举措,不仅能够促进不同地区之间的交流合作,提高政务数据资源的价值,还能增加人民群众对政务的认知,便于人民群众行使监督权,帮助人民群众了解行政决策的合理性。政府数字化建设会提升政府对数据资源的开发利用能力、共享技术,有利于完善对数据的整合管理机制。https://www.echinagov.com/viewpoint/340853.htm
6.农药数字监督管理平台全国农药质量追溯系统即日起上线试运行2017-12-03 办事指南及使用手册 更多 农资进销存管理系统培训方案(2020年9月)2020-12-03 行政许可系统试验备案功能使用手册2020-11-18 农药生产许可证和经营许可证打证功能操作手册2019-10-11 农药标签二维码第2-7位单元识别代码对照表(适用于登记证号后六位不足六位数字的登https://www.icama.cn/