用“打碎蛋壳”的逻辑来破解运营数据的断点

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用“打碎蛋壳”的逻辑来破解运营数据的断点

Original 2017-12-23 麦田捕手 首席财务官

上期财务真相中谈到的“消失的第一枪”引发了不少财务同仁的共鸣，同时也带来了进一步的思考——如何找到运营数据的断点，又如何解决这些断点呢？在步入冬至的这个周末，我们就来接着这个话题继续聊聊。

第十七弹

用“打碎蛋壳”的逻辑来破解运营数据的断点

文 | 麦田捕手

还是先抛出一个题外的小段子吧。

　　上个世纪80年代，一位大军区司令下连队视察，亲切询问一个年轻的小战士：“平时伙食怎么样啊？”被挑选来迎接首长的小战士，当然都很机灵，挺直腰杆答道：“报告首长，有肉、有鱼、有蔬菜，每天还有一个定量的鸡蛋。”

这位司令听了微微一笑，接着问道：“那你的那个鸡蛋是怎么个吃法呀，是炒蛋、煎蛋、还是煮蛋？”小战士一听有点儿懵，怎么首长没按连队领导设计好的套路来问啊，只好如实回答：“主要吃炒蛋，基本不吃煮蛋。”

孰料话音刚落地，一直和颜悦色同士兵交谈的司令马上回头大声吼来连队负责人，“炒鸡蛋是怎么做到确保每个士兵每天一个鸡蛋定量的？这里面有没有克扣的问题？明天开始马上恢复成煮蛋，要还给士兵打碎蛋壳的权力。”

在当前本土企业的日常业务运营中，“炒蛋派”数据往往占很高的比例，不仅来源混乱，而且基本没有进行数据清洗和数据细分，数据分析的噪音太高，颗粒度也太粗。

比如，同样是零售领域，传统零售业态最多只能做到按品类和区域进行运营数据分析，反观作为天生的“煮蛋派”，电商可以为一笔订单加上N多个数据标签，从而更清晰地掌握单个消费者的主要消费行为特征，进而可以做出很多针对性的提前预测，并加以促销引导。所以传统零售业态最终将被电商的取代，并不仅仅是因为电商价格的优惠，更核心的原因在于电商“更懂你”。

那么问题来了，既然问题在于数据标签不够丰富，那是不是只要在每笔订单上也增加上这些标签不就行了吗？我有一位故交，十多年前是一家国内服装品牌的CIO（首席信息官），他的创新意识非常强，在他当时主导开发的门店销售系统中就不停增加BI（商业智能）的标签，比如消费者的性别、年龄段、购买状态（一个人来还是多人来等）、当时的天气情况、从进店到下单的时间，等等。

按照这位老兄当时的设想，这是国内服装零售领域最大的BI系统，可以精确地分析出单一消费者的消费行为模式，进而可以为其制定量身定做的促销方案，从而极大地增强客户黏性。由于其深受老板赏识（后来还接任了CEO），因此这个门店销售系统非常强势，如果店员不把上述标签标示清楚的话，是无法完成收款出单的。然而，他忽略了的一个问题是，这些标签全部需要手工打上去，无法自动生成，因此这些标签是一个典型的“炒鸡蛋”标签，无法确切地知道是否按照真实情况进行精确录入，事实上即便在忽略掉店员主观道德风险的情况，在店内比较繁忙的时段，店员往往只能在每个标签的第一个选项点下鼠标以便尽快完成这一订单。

不过，在当下技术环境里，曾经困扰我这位老友的问题，已经得到相当大程度的纠正。比如，店里的智能监控设备完全可以通过人脸识别技术，将消费者的购买状态全程数字化，也就是可以数据化，进而匹配进门店销售系统中，从而确保数据源的真实性。当然，鉴于门店之于销售的意义日渐式微，我们只能感叹，这些技术“晚生了10年”。

所以，任何手工录入的数据源，都是一坨看不清来路的炒鸡蛋。基于业务活动自动生成的运营数据终将占据财务镜像的主流，同时也顺带手解决掉了国内走调的内控心心念念的“控内”问题，“风吹鸡蛋壳，财去人安乐”，就像抬头看见监控探头迅速归还钱包的小偷。

　　说到底，

有了强大技术加持的流程再造

才是“打碎蛋壳”的最佳利器，

数据断点也就随之消弭于无形了。

·END·

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