数据驱动业务价值，让决策更精准 | 业务篇

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以下内容来源于Stratifyd 高级解决方案经理周冠男在AWS网络研讨会中的演讲内容「业务篇」，如需查看完整演讲视频和演讲课件，可点击左上方蓝字“Stratifyd”关注我们，下周本公众号会发布“数据驱动业务价值，让决策更精准”系列的「技术篇」和「案例篇」，完整演讲资料可在「案例篇」获取。

在大数据时代，数据已经成为企业的重要资产。挖掘数据价值，用数据驱动业务的运营、决策以及创新，已经成为数字化转型的核心工作。

 

数据驱动业务的本质可以归结为两点：捕捉业务数据和释放数据价值。需要明确的是，数据驱动业务只是方法，不是目的，最终目的是为了帮助企业增加利润。

驱动企业数字化转型的“双引擎”

从增加企业利润这个最终目标出发，构建数据驱动业务的体系可以从两种层面来执行，一种是业务效率驱动型，一种是科学决策驱动型。

对于业务效率驱动型的业务体系，管理人员更加看中业务是否可以省时省力地完成，整个流程是否更加规范化，数据工程师和数据架构师更加关注业务运作过程中产生的业务数据、客户数据是否可以有效采集，说白了这个过程强调的是如何正确地做事；而从另一个角度来讲，如何做正确的事，就要分析一下科学决策驱动型业务体系了，这是构建数据驱动业务体系非常关键和核心的一环。构建科学决策驱动型业务体系要考虑的三个核心要素是：数据资产是否广泛、数据分析是否深入、获得决策是否高效自动。

 

明确了构建数据驱动业务体系的两条路径，再来分析一下两者之间的关系。实际业务运作过程中，这两种业务驱动类型是相辅相成，缺一不可的。业务效率驱动型强调业务数据的沉淀和收集，科学决策驱动型强调数据价值的释放和应用。无论是业务运营相关的数据还是客户反馈相关的数据，都要通过一定的手段释放数据的价值。简言之，业务生产数据、数据反哺业务，这样方可构成业务运作的良性闭环。只有业务和数据发生共振，相互循环，数据驱动业务的价值才能真正释放。

这里列举一个新西兰能源行业的小案例：新西兰某领先能源企业曾借助Stratifyd增强智能数据分析工具全方位洞察和分析员工及消费者的反馈信息，大幅提升NPS分值，提升客户粘性和转化留存率。

 

可以看出，像能源这种偏传统基建领域的行业也在寻找数字化转型的新突破口，试图通过释放数据价值来驱动业绩增长。在与Stratifyd合作之前，该能源企业已经部署了一套CRM系统，目的是为了及时、快速、高效地与客户进行沟通，方便业务人员及时响应客户需求。但是该企业并不满足于此，虽然业务效率提高了，客户满意度却没有预期中那么好，于是该企业试图寻求其他方法，深入洞察客户所思所想，提升客户体验，Stratifyd也由此与该企业结缘。

 

Stratifyd帮助该能源企业挖掘和分析全渠道的客户反馈数据，利用AI算法高效提炼和分析消费者的热议重点和问题痛点，帮助企业深入洞察数据背后的商业洞察，提升客户体验，呼叫中心的客诉呼入率下降了43%，客户净推荐值（NPS）增加了40分！通过这个案例我们发现，只有收集、管理数据的业务系统是不够的，还要借助科学工具充分挖掘和释放数据价值，将数据价值再应用于业务和产品本身，也就是形成“业务——产生数据——助力业务”的良性循环。

以客户为中心构建价值体系

以客户为中心，就需要了解客户的需求，需要更多的采集客户数据，这其实是从思想到实践一脉相承的体系。Stratifyd合作的众多行业客户，都是以NPS为导向构建指标体系，接下来会重点介绍一下NPS和客户生命价值（LTV）的含义。

什么是NPS？

在互联网时代，消费者体验以及消费者传播的知识是非常重要的，客户净推荐值NPS（Net Promoter Score）是一种计量某个客户将会向其他人推荐某个企业或服务可能性的指数。它是最流行的顾客忠诚度分析指标，专注于顾客口碑如何影响企业成长。

NPS的计算方式

根据客户愿意推荐的程度让客户在0－10之间来打分，然后根据得分情况来建立客户忠诚度的3个范畴：

 

• 推荐者（Promoter，得分在9－10之间）：是具有狂热忠诚度的人，他们会继续购买并引荐给其他人。

• 被动者（Passive，得分在7－8之间）：总体满意但并不狂热，将会考虑其他竞争对手的产品。

• 贬损者（Detractor，得分在0－6之间）：使用并不满意或者对你的公司没有忠诚度。

净推荐值(NPS)=(推荐者数/总样本数)×100%-(贬损者数/总样本数)×100%

NPS计算公式的逻辑是推荐者会继续购买并且推荐给其他人来加速你的成长，而批评者则能破坏你的名声，并让你在负面的口碑中停止成长。

 

在互联网时代，人是很容易受到影响的，所以很多企业把NPS作为衡量客户忠诚度的指标。

以NPS作为指标是一种技术上的操作，企业商业上追求的是客户的生命周期价值（LTV）。从概念上讲其实比较容易理解，客户生命周期价值就是从潜在客户期到客户开发期、成长期、成熟期、衰退期直至客户流失整个生命周期过程所产生的价值。这是从长远的、以客户为中心的角度去评价客户的价值，所以是非常重要的。

数据驱动业务整个体系搭建起来的话，以客户为中心作为指导，以NPS作为具体指标，想方设法去了解客户对于公司和产品的想法，这样，企业就可以有更好的协同体系去创造更满足客户需求的服务和产品，这时客户的体验度更高了，满意度更高了，忠诚度更高了。从下图可以看出，搭建了「数据驱动业务体系」的企业可以让客户的生命周期价值变得更长远、更持久，这对企业带来的其实是更多正向的收益。

明确了以客户为中心去构建数据驱动业务的体系以后，接下来还有一个难点，就是如何释放数据的价值。下周本公众号会发布“数据驱动业务价值，让决策更精准「技术篇」”，在「技术篇」内容里我们会详细介绍如果利用增强智能去挖掘更广的数据资产、运用更多的算法技术、执行更自动的决策方案，进而找到客户反馈数据中更深的故事含义，敬请关注。

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Stratifyd, Inc.总部位于美国南部金融重镇夏洛特，是全球领先的增强智能（Augmented Intelligence）数据分析服务提供商。公司拥有强大的非结构化数据语义分析能力，致力于推进AI在企业数据分析以及商业智能领域的进步。Stratifyd增强智能平台通过整合多个数据源的结构化和非结构化数据，深入洞察消费者反馈数据背后的故事场景，在短时间内呈现出价值非凡的商业见解，助力企业提高客户体验和满意度，提升客户转化与留存，实现高质量的收入增长。

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