埃森哲:数据分析实战-实现高投资回报的突破与阻碍

随着大数据时代的到来,数字技术创新不断加速,各种对于数据进行分析和预测的需求也越来越强劲。对于企业来说,对于数据的应用,将成为未来决胜的关键因素。数据分析法因此在近年来日益受到企业的重视,融入各职能领域。自200


随着大数据时代的到来,数字技术创新不断加速,各种对于数据进行分析和预测的需求也越来越强劲。对于企业来说,对于数据的应用,将成为未来决胜的关键因素。

数据分析法因此在近年来日益受到企业的重视,融入各职能领域。自2009年以来,将数据分析法用于决策辅助已日渐普遍,而且在同一时期,企业范围内对数据分析法的整合力度也在增加。那么,数据分析法是否真能达到企业预期的效果,企业又应当怎样运用这一方法?对此,埃森哲的调查给出了答案。

调查显示,数据分析法已经得到广泛应用,还占据了企业首席高管层议事日程的重要位置。三分之一的受访企业表示,正在整个企业范围内积极使用数据分析法,只有不到10%的受访者反映,所在企业并未使用任何数据分析法。而三分之二的受访企业表示,在过去的一年半中曾任命过一名类似”首席数据官”的高管人员,负责数据管理和数据分析法工作。

同时,和2009年的调查相比,主要采用预测性数据分析法的企业数量增长了近两倍,占所有受访企业的33%(见图1)。这也反映了数据分析法能力的日臻成熟和完善,有近一倍的受访者(60%)表示,其内部客户纷纷要求对发展趋势进行预测,而不仅仅只对企业正在发生的事情进行审查和报告。

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  研究表明,数据分析法的广泛运用,有助于企业从容应对锐不可当的快速变革。但是,有效应用数据分析法要求企业改变长期以来约定俗成的业务习惯和流程,这种改变并非易事。调查显示,企业在实战中还需要做好以下几点:

  以客户为中心的职能数据分析法

调查结果显示,数据分析法的广泛应用主要体现在职能部门层面,并且在以客户为中心的领域尤为突出(见图2)。

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  超过三分之二的受访企业(69%)都围绕客户保留和获得来利用数据分析法促进决策,并取得了切实成果(见图3)。

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  同时,约有60%的从业者正利用数据分析法创建更完善的客户体验,而超过半数的从业者(52%)已取得了可观成果。企业用户也纷纷利用数据分析法来设定更加统一的目标,较之法律和人力资源等其他职能部门,这项工作在市场营销和销售部门开展得更为广泛。

  数据驱动型洞见

积极的数据分析法使用者认为数据是日益宝贵的资源,可以不断创新理念,提供新的业务机会(见图4)。不过,虽然有超过六成的数据分析法用户将”更快更有效地做出决策”列为优先事项,但仅四分之一的用户会习惯性地使用数据,视其为获得启示的来源或决策基础。

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  数据基础型决策

如图5所示,对很多高管而言,仍需继续努力转变决策过程中对数据作用的态度。如果将直觉与经验二者有机结合起来,就能共同发挥作用,使决策兼备科学性与艺术性。

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  受访高管指出,针对市场变化快速作出反应的能力有助于使企业在提升新业务和客户满意度方面获益。随着市场的动态变化,使用数据分析法将帮助他们提供易于为部门主管所理解、并有助于做出决策的数据,进而实现更高的业务价值。

  招募分析人才

随着数据在决策过程中的作用的不断提升,寻找到合适的人才来应用数据已具有前所未有的重要意义。调查显示,59%的受访企业表示已将目光投向外部分析师和顾问,以寻求他们的帮助(见图6)。51%的受访企业认为外部分析师和顾问的贡献”重要或非常重要”。

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  高效分析能力最重要的组成部分,就是让最合适人选专注于解决特定的一系列问题。因此,企业不仅需要具备扎实的实用技能和深厚的行业背景,同时还需要采取最佳采购战略和架构,以获取所需的稀缺技能。随着时间推移,这种采购战略还必须逐步加强”在全球范围网罗所需人才”的能力。

数据分析法可谓前景广阔:通过基于数据的决策,预见明确的业务成果,进而产生可衡量的投资回报。不过,调查显示,只有超过三分之一的受访企业(35%)对采用数据分析法取得的成果表示了一定程度的满意,而仅有略超五分之一的受访企业(22%)表示对投资数据分析法所取得的成果”非常”满意(见图7)。

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  那么,为何多数受访企业没有获得所期望的投资回报呢?如果数据分析法没有发挥企业所期望的作用,问题很可能缘于以下三个方面:

1.衡量指标有误:即企业选定的衡量对象有误,抑或使用的测量方式与所需方式之间存在一定差距(例如未直接针对客户体验进行衡量)。

2.见解有缺陷:用户没有采用跨职能的方法识别和验证正确的洞见和相关行动建议。

3.执行不力:企业未能在关键决策过程中纳入分析见解,导致分析能力未能同业务成果挂钩。

因此,最明智的企业纷纷开始创建良性的反馈回路,通过这种方式收集数据并进行分析,获取洞见,然后做出决策,以灵活应对实践中出现的各种问题(见图8)。

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  在衡量数据分析法的影响时,精心选取衡量指标是不可或缺的第一步,企业应专注于获取与业务决策和经营战略相关的数据,其中包括围绕数学特征、远程信息处理和其他非结构化数据等领域进行的大数据采集。一旦开始利用业务决策数据分析法,企业就更有可能对其投资回报情况进行精确判断。

因此,企业当前最迫切的任务是将洞见纳入业务运营中,以强有力的规模化方式将数据分析法融入业务流程中,形成正确的行动建议,以便在合适的时间安排恰当的人选来执行。充分利用数据采集和分析方法,开发可重复的决策过程,应成为每个积极应用数据分析法的企业的头等大事。

 


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