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大數據失靈?業績下滑、顧客變心、廣告成效不彰……,代表你從源頭就做錯!5D框架教你考量整體,成功變現
データ分析人材になる。 目指すは「ビジネストランスレーター」
《Fortune》500大企業、
∖日本知名跨國金融集團的實戰指南∕
企業趨之若鶩的大數據分析,
真的解決了你的需求嗎?
或者,反而讓你陷入盲點?
★為什麼越分析越失焦?
數據科學是為了解決問題,
但錯誤的決策通常都源於一連串的分析、解讀,
問題到底出在哪裡?
其實,大數據分析沒那麼神奇,說穿了不過是一種精神,
方向對了,可應用的面向相當廣闊。
本書教你用5D框架建立正確思維,打造獲利方程式。
1. Demand(需求)
開始分析作業前,請先「定義」需要解開的難題為何。舉例來說,喝慣A牌啤酒的消費者,忽然轉投向B牌的懷抱,業者想知道的是,如何提高品牌與消費者之間的互動率,但你卻一味研究起轉換率……。當心!像這樣在起點就跑錯了方向,又如何能成功抵達終點。
2. Design(設計)
也就是描繪輪廓:計算→視覺化報告→假說驗證→預測建模。以手搖飲料店為例,從消費金額、年齡層與性別,可推敲出商業現場的實際狀況;而驗證不同的假說(例如A:男性的消費單價較高/B:女性的消費頻率較高),也會發展出不同的決策模式。
3. Data(資料)
資料量大,不代表具備絕對優勢,與其聚焦在屬性資料,不如也蒐集「行為資料」。假設分析超商洋芋片的購買狀況,得出40~49歲女性是消費主力,是否可做出她們是目標客群的判斷,因而以輕熟女喜愛的口味為強銷目標?那如果真正的客群其實是兒童(媽媽買給孩子)呢?策略無疑大翻轉。這並不代表數據無用,而是此份消費紀錄不適合做為分析素材(不夠完善)。
4. Develop(開發)
商品叫好卻不叫座,矛頭該指向哪裡?廣告投放在符合目標客群的媒體上,但卻回應率低迷,甚至給人CP值不高的印象?明明使用了AI自動分析工具,得出精準度極高的預測結果,卻還是搞不清楚什麼因素才有助提高營業額?這表示你的考量尚缺全面性,突破開發困境就要利用「三力」,眉角都在本書裡。
5. Deploy(部署)
資料分析的結果要能「活用於現場」,讓人完整消化後「展開行動」,才有價值可言。分析人員要能以第一線銷售人員的觀點看待事物,並且共享資源。當團隊成員將框架化為共通語言時,才能確認內容是否具有說服力,並提供建議,為團隊打造好的循環。
商業世界瞬息萬變,數位化浪潮勢不可擋,
重點不在分析技術,而是「解決需求」!
因此,你不需要成為資料科學家,但務必懂一點資料分析。
本書從源頭為你建立正確思維,讓資料成為溝通橋梁,助你成功變現。
專業推薦
彭其捷|資料視覺化專家
目錄
前 言 不需要成為「資料科學家」也沒關係
第1章 提升經驗值——失敗案例和成功作法
企業碰到什麼問題?
是哪裡出問題?預期內的失敗與失敗的原因
沒那麼難?成功的做法與成功的理由
讓「分析」的技術,活用於「現場」的辦法
第2章 實踐5D框架
Demand(需求)
Design(設計)
Data(資料)
Develop(開發)
Deploy(部署)
第3章 5D框架資料分析人才育成術
企業在煩什麼?
能讓管理階層、領導階層理解的5D
什麼樣類型的人適合資料分析的相關工作?
商業數據翻譯師——將資料變現的關鍵人物
後 記
书名简译:大数据失灵? 业绩下滑、顾客变心、广告成效不彰……,代表你从源头就做错! 5D框架教你考量整体,成功变现
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