业务和数据-建立宏观认知丨紫鲲企微助手

????（一）业务和数据的闭环

业务和数据闭环促进关系：业务越全面、越深入的被线上化，反过来数据对业务的赋能就会越大。

????1、业务数据化：

业务线上化，存储业务所产生的数据，记录业务；

????2、数据业务化：

分析收集的业务数据，评估业务状态，指导业务发展，提升效率；

????（二）不同岗位的职责边界与合作

在数据体系中，不同岗位的职责边界

????业务产品经理：

负责协调研发、测试、设计等部门，从实际业务需求出发，上线产品

????数据开发工程师：

根据数据产品经理的需求，按模型、按主题等去加工业务数据；

????数据分析师：

建立体系的分析框架评估业务状态，定位业务问题，指导业务的发展；

????数据产品经理：

负责协调数据开发同学将业务数据模块化和体系化，同时将业务分析框架产品化，提升数据赋能的效率；

????数据运营经理：

根据业务方向，通过短期的激励活动，引导用户认识到产品的长期价值；

????（三）数据、信息和知识

从数字中发现业务背后的信息，再将这些数据和信息转化成一组规则来辅助我们决策（知识）的时候，数据就会变得很有价值。

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数据赋能业务一般会经历四个环节：

数据表现、业务原因、业务策略和作用方式

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数据赋能业务的过程：业务原因→业务策略→作用方式→监控落地效果→不断的迭代业务策略→问题被解决→业务发展进入正轨

????（四）业务策略的闭环

业务策略存在两个闭环：

????1、逻辑闭环：

数据分析的过程，逻辑上要闭环，论据要能够支持结论的成立；

????2、业务闭环：

策略在业务上的落地执行要闭环，不断的调整迭代；

这两个闭环是互相影响的，首先要做到的就是论证逻辑闭环，保证结论可以站得住脚。等真正落地执行的时候，业务上可能行不通，就需要基于新的业务理解去迭代论证逻辑，形成新的逻辑闭环，再去落地执行，直到在业务上可以跑通。

所以在数据分析过程中会常出现两类问题：

????1、逻辑闭环相关：

不接地气，指的是策略的逻辑论证没问题，但离业务上跑通还很远；

????2、业务闭环相关：

策略没有落地或者落地反馈周期太长，导致业务理解只停留在当时分析数据的节点，没有得到验证反馈；

任何案例都要落地，离不开工具，紫鲲企微助手，是私域社群运营效率神器。

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