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对于拥有海量消费者数据的快消品行业而言,数据分析是助其获取商业优势的一大利器。例如一些领先的快消品企业在运营总部设有“作战室”,实时监测销售等经营数据,就像宝洁公司(P&G)著名的“业务水晶球”电视墙那样,通过大屏幕上关键绩效指标的图形化呈现,随时为新的市场决策提供依据。
然而,埃森哲最近开展的一项针对快消品行业的研究却发现:尽管很多企业纷纷投资与数据挖掘和数据分析相关的人才、工具、数据和系统,但他们却很难从这些投资中获得最大价值。其中的重要原因在于,企业尚未采取上下协调一致的策略,同时缺乏清晰的运营模式为数据分析提供支持。
主要体现在三个方面:
很多企业目前仍处于应用数据分析的初期阶段,他们将数据分析纳入决策和运营核心领域的进展缓慢,大大限制了从数据分析中获得商业优势。 很多时候,企业有关数据分析的投资过于零散,相互间没有得到很好的协调,同时也缺乏全局视角和运营模式为数据分析提供有力支持。 很多快消品企业的数据分析只能对已发生事件进行“事后诸葛亮式”的描述,根本不具备预测能力,因此无法获得前瞻性的洞见。
快消品企业该如何才能发挥数据分析的最大价值,让其不再“后知后觉”?我们给出了三大建议:
【一、价值优先】
所谓“价值优先”,就是着眼于整个企业在竞争中最急需解决的问题,投入资源开发最能带来回报的解决方案。
过去,快消品企业通常在单独的职能部门内发展数据分析能力,各自为政,因此数据分析的工作重心无法涵盖整个企业的广泛需求。这样往往导致大量重复工作,并最终将分散各处的预算耗费一空,得到的回报却非常有限。
相比之下,能通过数据分析创造业务价值的企业,通常会从确定数据分析愿景和企业全局战略着手,对机遇优先排序,首先抓住高价值且能快速收效的数据分析机遇,创造可测量的收益。例如知名调味品企业味好美建立了一个“口味指纹”网站,请消费者对调味品口味打分,了解他们的口味偏好,并据此形成独特的口味偏好档案。而将这些数据汇集就创造了大量个性化口味的数据价值,并形成准确的市场洞察和产品决策。
【二、架构完善】
适合的架构能帮助企业建立数据分析创新文化,并将资源和战略目标对应起来,从而制定出有效的流程和标准,帮助企业将数据分析融入决策过程。这正是目前多数快消品企业所欠缺的。我们的研究显示,受访企业中只有25%能够依靠基于数据分析获得的结果进行决策。
设计合适组织架构的关键在于建立数据分析型运营模式。但我们的调查发现,只有54%的受访快消品企业拥有非常明确的数据分析型运营模式,40%只是部分定义了这一运营模式。
【三、人才蓝图】
快消品行业所需的数据分析专家,不仅要具备高超的数据分析能力、扎实的数据挖掘技能以及深刻的洞察力,还要能够为管理层提供有价值的见解。他们不仅需要深刻理解消费品行业的动态和发展趋势,了解客户的需求、行为以及内部业务流程,还必须掌握所有形式的数据,并不断地利用这些数据资源推动业务进展。
但我们的调研发现,快消品企业在数据分析人才方面正面临两大挑战:
1)人才难得:10名合格的大学毕业生里,只有1名愿意接受数据分析的职位,而这些人又多数投奔了投资银行、咨询公司或软件企业。
2)大材小用:62%的快消品企业的数据分析专家只是制作报告和图表,或寻找解释数据来源;只有5%的企业的数据分析专家从事了开发和应用先进数据分析理念的工作。
在招募和培育数据分析人才方面,谷歌的经验或许值得企业借鉴。例如,谷歌采用“70-20-10”法则,鼓励员工在日常职能上花费70%的工作时间;同时每周投入一天时间参与其他项目,以拓展有益于公司的其他技能;再有每周半天时间用于探索产品和业务创新的点子。这种做法不仅帮助谷歌从公司内部培养出数据分析人才,而且吸引了大量这一领域的优秀人才。
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