データ駆動型経営: 小売業と電子商取引の運営に関する洞察 (データ駆動型経営: Alibaba に提供した PPT から始まる)

データに基づく経営：アリババに提供したPPTから

昨日、私はアリババのデータ分析チームに「小売業界のデータに基づく管理」についての1日プレゼンテーションを行い、小売の考え方、小売の診断、伝統的な小売の小売ルールという3つのトピックを取り上げました。これは私の最後の PPT であり、私が最も伝えたいことでもあります。

1. データを尊重してください。データ分析は良心的な品質です。

データ分析がなぜ良心と関係するのか理解していない人が多いです。実際、データ分析に熟達すればするほど、それが良心的な仕事であると感じるようになるでしょう。あなたは自分の良心に従って生きることができるかどうか、自分自身に疑問を抱くことがよくあるでしょう。

データ分析の良心は以下に反映されています。

1. 間違ったデータや結論を見つけたとき、疑問を持ち、発言する勇気がありますか?特に企業では、データ分析を行うことは時には不快な仕事になることがあります。データ分析を通じて大きな問題を発見したとき、同僚にその問題を提起する勇気はありますか?どうやって育てるの？それらはすべて問題です。それを言うと、他の人を怒らせてしまいます。言及しなければ、あなた自身の良心を傷つけることになります。私のアドバイスは、戦略的に提示することです。

2. 視聴者を意図的に誤解させているかどうか。最も一般的なケースは、以下に示すように座標軸を変更することです。同じデータ ソースでも、Y 軸の開始点を変更するだけで、結論は大きく異なります (背後にあるデータ ソースは同じです)。

3. 結論が変化しているかどうか。データ分析スキルが優れているほど、結論を変える能力も高まります。異なるデータソースを使用すると結論が異なり、異なる重み値を設定すると結論も異なります。データ アナリストにとって、結論を変更するのはほんの数分の問題です。

これら 3 つのポイントを読んだ後、データ分析が良心的な品質であるという事実に異論はないと思います。

2. データアナリストはプロダクトマネージャーの考え方を持つべき

データ分析を行う人は皆、プログラマーと同じように悲惨な人生を送っています。私たちは怠け者になりたいし、一部のデータ分析を自動化してテンプレート化したいと考えています。この 2 日間でこれを達成するには、データ分析を製品に変換する必要があります。製品の一部は自分自身用、一部は他の同僚用になります。自分で使う分には問題ありませんが、同僚に渡す場合は、製品をしっかりと磨き、できるだけユーザーフレンドリーにし（つまり、他の人がトレーニングなしで直接使用できるようにし）、ユーザーが使用シナリオをできるだけカスタマイズできるようにする必要があります。

優れたプロダクトマネージャーは常にユーザーのことを考え、ユーザーにとって便利なものを作りつつ、自分自身の生活を困難にします。私の製品 2 つのスクリーンショットを見て、いかにユーザーフレンドリーであるかを確認してください。

これは、メンバーの売上貢献率の曲線グラフです（私の[小売店の日次売上分析追跡予測テンプレート]から取得）。表面的には、何も特別なことはありません。このテンプレートは、会員の貢献率を毎日注目している店舗管理者向けです。この曲線は、その月の短期的な傾向を示し、また、過去 3 か月のデータをチャートの最前面に配置するよう配慮されています。これの利点は、日次レポートと月次レポートを切り替える必要がなく、1 つのチャートで短期および中期のトレンドの問題を解決できることです。

これは、私が子供たちのために設計したデジタル質問ジェネレーターの別のテンプレートです。子どもが1年生になったとき、先生はいつも親に毎日子どもに算数の問題を解くように言いました。簡単な作業ではありますが、毎日行うのは非常に面倒でした。そこで私は Excel を使って、彼のためにこのようなテンプレートを作成しました。

「質問してください」をクリックすると、30 個の新しい演習を生成できます。練習問題を終えた後、彼は自分で点数をつけ、質問に答えるのにかかった時間を確認することができます。これは商品です。この製品の実用性を高めるため、または面倒くさがりで1年生と2年生を通して使用させたいため、「最大値を設定」したカスタムセル（画像では20）を追加しました。こうすることで、10 以内の算数、20 以内の足し算と引き算を教えることができ、2 年生のときには 100 以内の足し算と引き算の問題も教えることができます。製品寿命が延びます。素晴らしいと思いませんか？ （このファイルをダウンロードするには、「質問してください」と返信してください）

3. データとビジネスを組み合わせて問題を考える

誰もが真実を理解しています。ビジネス指向のないデータ分析は単なる不正であり、実装することはできません。したがって、データアナリストには十分なビジネス知識が求められます。私の著書『データ駆動型経営：小売業と電子商取引業務の洞察』では、新卒の主人公 2 名を店舗、商品部門、電子商取引部門などの部門に派遣し、ビジネスの深みを養成しました。

ほとんどのアナリストはビジネス部門でインターンシップをしたり働いたりする条件を満たしていないかもしれませんが、私は次のことをお勧めします。

1. ビジネス部門の同僚と友達になり、もっと会話をしましょう。可能であれば、さまざまな会議に参加してください。

2. 顧客と友達になり、もっと会話をしましょう。より頻繁に問題を解決できるように支援します。

3. 業界フォーラムの活動にさらに参加する。

4. ビジネス関連の本をもっと買う。

データ分析は、刺激的で充実感を得られることが多い営業業務とは異なります。自分自身を磨き、モチベーションを上げる必要があり、データ分析にも継続的な革新が必要です。

******データ分析の選択******

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******著者について******

データベース管理、Weiboセレブアカウント - データベース管理。長年にわたる小売データの深い耕作。ベストセラー書籍『データ駆動型経営：小売および電子商取引業務への洞察』の著者。彼は小売データに関する豊富な経験を持ち、彼の古典的な著作は多くのデータアナリストの参考書となっています。