數(shù)據(jù)驅動決策，是大家天天掛在嘴邊的時髦詞匯。可到底數(shù)據(jù)是如何驅動的？很少有同學真正看到過全流程。更有同學總疑惑：“自己被人追著屁股要數(shù)，感覺自己才是被驅著動的“。今天系統(tǒng)講解一下，拒絕跟風。
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最原始的決策流程
首先，做事情是否一定需要數(shù)據(jù)，答：完全不需要。理論上，做事情只要兩橫一個豎：干就完了奧力給！所以最簡單、無腦的做事方式就是（如下圖）
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但是大家都知道，這么空洞的打雞血喊口號，是種除了逼死員工以外沒屁用的方法。因為實在太無腦了。干什么，怎么干，干成啥樣，都不知道。
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科學決策的雛形
因此這種原始的決策很快進入到第二階段：三拍階段（如下圖）
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這種三段式?jīng)Q策，已經(jīng)具備了科學管理的雛形，并且隨著80年代末、90年代初承包制的普及，大放異彩。以至于很多50、60后的領導以及受他們影響的70、80后領導，都還喜歡沿用：干什么，怎么干，干啥樣這種三段式說法。在文章、書籍里也很普遍。
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然而，這并不是真正意義上的科學管理。因為太粗糙了。特別是干什么，往往是領導自己拍腦袋定，他們最喜歡的口頭禪是：“你先達成個小目標，掙它1個億”至于為什么是1個億，為什么非得掙錢而不是占領市場，從來沒有深入分析與解釋。決策拍腦袋的結果，就是當面拍胸脯，出事拍大腿。因此才有了“三拍”的戲稱。
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從粗放到精細?
想要提升決策的精細化程度，就得引入數(shù)據(jù)度量和數(shù)據(jù)分析，可以說，數(shù)據(jù)分析天生是為科學管理服務的。有了數(shù)據(jù)的支持，能夠做大量精細化管理。
1、量化評估經(jīng)營現(xiàn)狀，收入、支出、利潤。
2、根據(jù)市場、對手、消費者數(shù)據(jù)，評估機會點與威脅。
3、根據(jù)過往業(yè)績走勢，發(fā)現(xiàn)自然變化規(guī)律，制定更合理的目標。
2、根據(jù)過往表現(xiàn)，量化評估方案可行性，評估預計完成率。3、根據(jù)過往業(yè)績走勢，發(fā)現(xiàn)自然變化規(guī)律，制定更合理的目標。
1、量化監(jiān)督執(zhí)行過程，發(fā)現(xiàn)執(zhí)行問題。2、分析執(zhí)行手段，評估優(yōu)化、調整的措施。3、復盤執(zhí)行效果，檢查目標實際完成，總結經(jīng)驗。??
到了這個階段，已經(jīng)實現(xiàn)了數(shù)據(jù)驅動決策和數(shù)據(jù)化管理。這個階段最經(jīng)典的就是PDCA理論。它將決策過程分為PDCA四個階段：通過循環(huán)迭代，確保目標落地，逐步提升質量（如下圖）
聽起來似乎到這里，數(shù)據(jù)驅動決策已經(jīng)做到頭了。在原理上確實如此，很多經(jīng)典的管理理論都是建立在這個階段。后續(xù)的主要進化，體現(xiàn)在技術方面。因為獲取數(shù)據(jù)，本身是一件非常艱難，且非常需要技術支撐的工作。因此技術手段的高低，直接決定了管理理論能否落地，能否創(chuàng)新。相當多的經(jīng)典管理模型，比如AIDMA、PSM、雙盲測試（ABtest）都是建立在調研問卷的基礎上的。雖然理論上調研問卷能問回來一切數(shù)據(jù)，但是調研有天生的局限：1、人記憶力有限，數(shù)據(jù)準確度不高3、人有惰性，A選項永遠選的最多，3分、5分的比例永遠最高受以上限制，好問卷成本高，周期長，獲取數(shù)據(jù)速度賊慢賊慢。因此，后續(xù)的管理方法進步更多是伴隨著數(shù)據(jù)采集方法的進步，越做越精細。?4??
更精細的數(shù)據(jù)驅動流程?
更精細的數(shù)據(jù)驅動手段，都是技術驅動的：1、有了OMS/CRM系統(tǒng)，可以更即使采集交易+用戶數(shù)據(jù)2、有了APP/小程序+數(shù)據(jù)埋點，可以采集用戶行為數(shù)據(jù)3、有了豐富的數(shù)據(jù)，可以完善用戶畫像，可以做預測模型4、通過CDP/ECRM等工具，可以直接把數(shù)據(jù)推給業(yè)務執(zhí)行有了技術支持，在管理上細節(jié)也更豐富（如下圖）1、從整體目標分解到各部門、各環(huán)節(jié)子目標，逐級落實2、更清晰地區(qū)分指標與判斷標準，引入綜合評估方法3、增加了CDP（選老辦法），與ABtest（測新辦法），更容易選出好辦法這階段最流行的就是OSM方法，通過逐級分解/量化指標，推動決策落地（如下圖）
?注意：想實現(xiàn)驅動效果，需要的是在決策過程每個環(huán)節(jié)，配置合適的數(shù)據(jù)工具，分別發(fā)揮作用。是一套工具的組合，而非一個超厲害的模型或者公式，計算出超厲害結果。在整個工作過程中，技術上最大難點在于數(shù)據(jù)采集，要保障高質量、多維度的數(shù)據(jù)收集且不拖項目整體進度，是個非常麻煩的事。業(yè)務上的最大難點，在于共識。如何避免爭吵，爭取認可是關鍵（如下圖）到這里就介紹完了。但是肯定有同學好奇：這管理理論看起來也不復雜呀，為啥我在現(xiàn)實中就看不到呢？那是因為理論和現(xiàn)實總有差距，具體到企業(yè)里，各種奇葩人和事層出不窮。?5??
為什么你感受不到數(shù)據(jù)驅動決策?
● 相當多的企業(yè)不重視數(shù)據(jù)建設，特別是數(shù)據(jù)采集與流程規(guī)范。●?相當多的企業(yè)制度還停留在原始階段，大干快上。時代變了，人/制度/系統(tǒng)不變，一切還是不會變。▌?問題2：私心太重，刻意扭曲數(shù)據(jù)。?很多領導也就是嘴上喊喊數(shù)字驅動，實際上只是拿數(shù)據(jù)當牌坊，好看的數(shù)字多寫，不好看的數(shù)字變著法改好看，實在不行就甩鍋給“我司沒有人工智能大數(shù)據(jù)分析能力”，這樣鐵定實現(xiàn)不了數(shù)據(jù)驅動，而是在玩數(shù)字游戲。▌?問題3：盲目迷信人工智能大數(shù)據(jù)。??注意：從數(shù)據(jù)驅動的演化過程可以看出，想實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動，需要的是前中后期的分工，是報表、管理模型、算法模型、測試平臺、專題分析的相互配合，不是一個“超牛逼智能模型”Duang！一聲就模出來的。然而總有人不信，總有人以為電腦里住著一個無所不知的“模型”能一模定乾坤，最后自然各種悲劇收場。這是數(shù)據(jù)分析師們常犯的問題。一講分析，張嘴就是幾十個數(shù)據(jù)指標，可到底哪個是主指標，哪個是副指標，哪個是參考指標。到底哪幾個指標組合起來看，到底指標數(shù)值是多少算好，多少算差。沒有清晰的標準，沒有和業(yè)務共識。最后只知道羅列數(shù)據(jù)，無法下判斷結論。▌?問題5：與業(yè)務脫節(jié)，對業(yè)務流程缺少數(shù)據(jù)積累。????這是數(shù)據(jù)分析師們常犯的問題。每天就知道盯著GMV，流量，DAU，MAU，轉化率幾個指標，對業(yè)務流程一竅不通，對不同業(yè)務手段的效果沒有觀察積累，最后除了翻來覆去啰嗦幾個指標，就只會說：要搞高，要保持，全是廢話，更無法驅動決策。?6??
小結?
數(shù)據(jù)驅動決策,需要的是業(yè)務流程與數(shù)據(jù)緊密配合，領導層參與推動，才能實現(xiàn)的事。數(shù)據(jù)驅動決策，從來都不是一個神機妙算的世外高人，拿著數(shù)據(jù)口念咒語：“媽咪媽咪轟”就轟出來一個驚天地泣鬼神的結論，這是基本常識。
落后的人、落后的系統(tǒng)、落后的流程，都會讓數(shù)據(jù)浮于表面。因此即使短時間內看不到成果也不要失去信心，這些落后的人和事，最后都會被淘汰在歷史里。作為從業(yè)者，我們要多鍛煉的是自己的能力，才有機會加入更好的平臺，做出更好的項目，與大家共勉。支持陳老師的原創(chuàng)，點亮右下角的“在看”噢！
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