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凡事皆可量化洞见你的数据

发布日期:2022-08-03 02:12   来源:未知   阅读:

  比较厚的羽绒服相当于9℃,薄款羽绒服相当于6℃,稍厚的弹力絮棉衣是5℃,厚羊毛衫是4℃,棉背心4℃,抓绒衣服、薄外套是3℃,厚的棉毛衫2℃,薄的棉毛衫是1℃。

  如果今天温度为22℃,给孩子穿一件短袖T恤加一件薄外套就可以:22+1+3=26,控制在26℃就可以。

  ——杭州市某医院内科的桂晓春副主任医师“发明”的,她是一个4岁小女孩的妈妈。

  当你能衡量所说的并用数字表达,你就能真正地了解它;如果你不能衡量它,不能用数字表达它,那么你对它的了解是模糊的——如果不能衡量,就不能改进。

  对项目企业真实经营情况进行判断,可以利用那些经过第三方验证的「硬数据」,这些信息对审计来说可能不是很重要,但对投资人判断企业投资价值有着不小的参考意义。我常用的「硬数据」有这5类:

  1.通过工资表判断企业的人才竞争优势。将项目企业的员工薪酬与行业平均工资水平比较一下,可以看出其吸引人才的能力。

  2.通过水电费、运费单判断企业的生产、销售能力。对于制造型企业,水电费和运费是甄别其生产规模、产能、销售能力的试剂,有时对判断企业的真实生产和销售情况比从营销入手更为有用和可靠。

  3.通过银行借款判断企业的诚信度和财务弹性。企业如果对自己的发展有信心,其融资的首选一般是债务融资。因此,在企业有可抵押资产的情况下不选择银行融资是需要关注的,反过来,如果银行给予信用借款,那对企业素质的评价就可以加分。

  4.通过供应商账期判断企业的行业竞争力。账期跟产业链地位有关系,跟项目企业本身也有关系,供应商会比较了解下游的客户,如果给予的账期高于或低于行业水平,都需要关注。

  5.通过纳税判断企业的盈利能力。一般情况下,没有一个企业会在没有销售或利润的情况下去缴税,因此,完税证明是判断企业销售和利润最直接的方法。

  ——陈玮,东方富海董事长,他从1999年就进入到了投资行业,是国内最早从事创业投资的元老,多次被评为中国创业投资十佳基金管理人、中国杰出风险投资家、中国最佳创业投资人等。

  在腾讯,有一个「10/100/1000法则」——产品经理每个月必须做10个用户调查,关注100个用户博客,收集反馈1000个用户体验。

  他们必须每天都到各个产品论坛去「潜水」,不仅如此还要去搜索微博、博客、RSS订阅,因为高端用户不屑于去论坛提出问题,做产品的人就要主动追出来,去查、去搜,然后主动和用户接触、解决。

  我们这批创始人很多没有商业经验,做携程是抱着对互联网的热情,后来发现不管互联网创业还是别的,归根到底都是生意。生意都有门道和诀窍。就像小时候做数学题一样,应当从最简单的入手。

  第一年携程网集中全力打通酒店订房环节,这是携程网的初级版本。相对订票,订房是更为简单直接的切入点。这种帮人订房的简单工作,或许是很多海归所不屑的。但是不要忘了,你是在中国,要服务的是中国大众。

  后来做「预留房」服务的时候,携程网也并没有期望能马上得到回报。但它保证了携程网的酒店订房业务在旅游旺季依然能够游刃有余,这是一种长期竞争力。

  做了携程三年之后,创办一家经济型连锁酒店的想法也逐渐形成。经济体在腾飞的时候,酒店行业的机遇是无穷的。如家从创立第一天起,就是准备上市的。当时进行了严格的市场调查,对于酒店模式、市场需求、价位等等已经有了清晰的认识。

  例如,当时出租率有90%的锦江之星。如家不像星级酒店有大堂、餐饮,而是借助周边成熟的社区服务。和当时的酒店管理理念是完全相反的。

  如家的模式首先是方便,其次是成本。如家酒店的选址,可以概括为「支线米 」,这样的酒店临近黄金地段,又避免了与开发商的正面竞争,缓冲了房地产价格飞涨带来的冲击;而且租期长达15年,成本非常确定。在拿地上不和房地厂商争地盘,一般会选3000—5000平米的办公楼、招待所等,这样的各种行业闲置的物业。拿到物业后,专门有一个团队跟着拓展队伍,去根据自然条件进行灵活的房间划分,很快复制。

  我记得当时在做如家的时候,碰到这样的一件事,我们有非常强的经营团队,有很多人来找我们希望我们管理一些酒店,其中,有一些酒店与我们的定位不一样,他们有一些是3星、4星级酒店,而我们的定位是100多一点的经济型酒店。我们最后决定不做,这对我们的品牌是一个稀释,所以我们不做这样的事情。

  在传统观念看来,这是不可思议的,为什么有钱不赚呢?而对我们来说,如果影响长期效益,有钱也许不会去赚。所以在创业的时候,一定要有长远的眼光,一定要有所为有所不为。

  上市公司的股价你无法控制,但是你可以不断地把公司的核心竞争力加强再加强。只要是金子总会发光。给核心竞争力加分的秘诀都取决于「细节 」。

  创业是容不得你去重新学习的,竞争的环境可能让你没有机会学习,因此基础科学知识结构对个人成长最关键。培养逻辑思维和建立模型的能力,对创业和企业管理都至关重要。

  很多优秀的创业者或CEO利用基础科学的建模能力去比较分析竞争对手,优化自己的产品的战略。这无疑是最基础的工具和手段。世界上最好的企业需要的人才是长跑型的,人文科学和基础科学等集合成一体的人,而不仅仅只懂计算机科学。

  这些知识也会帮助你分析自己的企业是否是健康的。企业家需要懂得和关注真正重要的指标,包括客户、订单量、营收、毛利、流失率、盈利能力、现金流,让真实的数字说话。而不是强调物理条件和设施、注重形式而非内容、强调不可量化的事物。因为,投资方对创业项目的考量,在A轮之后不可逃避的就是数据:订单量、客单价、用户数、周留存率等等都是考核指标之重,无数据难以服众。

  2007年初,我正在重庆考察小天鹅项目的时候,中场休息就逛到了楼下,发现一家位于商业区的餐厅正排着长队,远远甩过周边一众餐厅。半抱着好奇,也排在队尾买了一份,味道不错。这家餐饮店正是三年后在纽交所上市的乡村基。乡村基店面门口排起的长队就是数据,代表人流量。

  今天这个市场大家都懂了,互联网需要的是用户规模,需要的是市场占有率,很多公司平均四轮五轮以后,才可以看到比较完整的商业模式。

  在这样一种竞争环境当中,我感觉市场的参与者还是应该有一个清醒的头脑,毕竟资金投入产出成本在长期是要算帐的,并不是更多的资本就一定能够带来一个成功的企业,我相信这个当中五年以前有过这样的教训,十年以前有过这样的教训,在中国有过这样的教训,在美国也有。

  52年前,老山姆在家乡创办了一个杂货店,他发现那时美国流通行业的平均毛利率为45%,这其实是很黑的。于是老山姆就想,我能不能只赚别人一半的钱,只做22%的毛利率呢?天天平价,如此一来,销量可以是别人的好几倍,肯定能挣钱。

  所以他就把「天天平价」做成了沃尔玛创办的slogan。但是仔细想想,当别的连锁店赚45%的时候,自己却将毛利率降低到22%,理论上肯定是不赚钱的,而且亏得很厉害,这是市场竞争的原则。

  老山姆琢磨了很久,心想只要便宜一百美元,美国人就会愿意开车到十英里以外。于是他就不在市中心办,而是找了一个旧仓库,把所有的成本降到最低,就算毛利率只有22%,他也还有几个点的净利润。结果,沃尔玛用了三十年就成为世界第一,这就是高效率。

  很多商学院都会教一堆概念给我们,但其中有很多是错误的,包括我们这些投资者们,永远在问「可不可以有更高的毛利率」。当然可以,骗用户呗!要么偷工减料,要么涨价,还有别的方式能提高毛利率吗?现在,我在做投资时特不喜欢毛利率很高的公司,因为中国市场上什么东西都贵得离谱,稍微好一点的东西就很贵。

  几年前,我跟金山的一帮高管去美国。我们那时的CEO张宏江曾担任过美国微软的工程院院长,他一下飞机就租了辆车直奔Costco,后来同行的七八个人也去了,回来后都很激动。

  我感到很奇怪,猎豹移动的傅盛就给我举例,两个新秀丽牌子的大箱子平时在国内大概卖9000多元人民币,Costco只卖150美元,合900元人民币。美国的房子、土地、人工等都很贵,但这两个箱子的价格却只有国内的1/10。所以我们的人民拿着美国1/6、1/10的工资,「享受」着雾霾,却要付10倍的价钱买这种箱子,这究竟是为什么?

  后来,我在研究Costco时不禁感叹这公司确实厉害。他们的信条是:所有的东西,定价只有1%~14%的毛利率。任何东西定价只要超过14%的毛利率,都要经过CEO批准,还要再经过董事会批准。

  我看了他们的财报,平均毛利率为7%,这样在美国做大型连锁零售是不挣钱的,因此他们通过让用户成为会员,并收取会员费来盈利,Costco有2000多万会员,每人一年收取100美元的会员费。Costco店面面积大约只有沃尔玛的1/4,每种东西只有两三个品牌,都超级便宜超级好,后来我们都成了Costco的会员。

  所以我便想,一个公司的毛利率越高,真的越好吗?其实毛利率高的公司,效率一定是很低的,而在低毛利的情况下,怎么高效率的工作才是最厉害的地方。

  所以,沃尔玛跟Costco这些零售业也给了我启发:低毛利是王道。只有低毛利,才能逼着你提高运作效率。小米要接近成本来定价,高效率就是王道,没有高效率,整个公司会赔得一塌糊涂。

  我一直在想,做电子商务为什么要烧那么多钱呢?我不记得在哪里看过一句话,说「企业不赚钱就是犯罪,企业的社会使命就是赚钱提高效率」。但是类似于亚马逊这样的神话,只有贝佐斯做到了,一般人是做不到的。

  如果我们既不想坑用户,又想赚到钱,就要提高效率,将模式优化——把中间渠道、零售店全部干掉,少做事,用最聪明的人简化流程。因此,我们一定不能雇很多人,一定不能做很多事。我的哲学是「少就是多,一定要专注,简单就是我们的核心竞争力」。

  不过,提高效率不等于克扣员工,而是应该在雇佣员工时精挑细选。人,对于一个高效率的公司来说,是最重要的资产。我们应该尽量少雇人,但同时我对已经雇佣的员工有一个要求:前两三百人,全部需要具备十年以上经验。因为只有这样的经验,才能使一个公司高速发展而不翻车。

  我们现在到2016年年底应该有60家店了,目前是7天开一家。在未来的两年内,我们还是要迅速地把它扩到1000家。目前的60家店大一点的,就是位置好一点的,差不多年收入在一个亿左右,大概200~260平米左右。

  这样的店坪效比是什么概念?这个世界上最赚钱的坪效比,第一是苹果店,第二名的是Tiffany。因为只有卖钻石和白金,才可能有这么高的坪效。现在小米的店就排在他们俩之间,只要我们保持住这个状态,有1000家店的时候,我们线下渠道基本就畅通一些,到时候就是第一名叫苹果,第二名叫小米,第三名叫Tiffany。

  2009年,我提出了真房源行动(注:指真实存在、真实在售、真实价格的房源)。当时很多一线经纪人觉得老板疯了,我也只好暂缓,并于此后两年,都在不断说服那些理念较正的经纪人,到2011年,才争取到了超过2/3的经纪人,正式开启真房源行动。

  那时,行业的潜规则是真假房源同时发布,用假房源去吸引准客户,以推动真房源的销售。大家之所以都这么做有两点考虑:一、如果只发布真房源,房源会非常少;二、真房源的报价比假房源的要高,准客户很可能会被吓跑,转而咨询那些发布假房源的中介。

  其二,房地产中介的需求长期看好,但历史欠账严重,大家都挖空心思地进行各种很LOW的竞争。但客户不是傻子,你骗他一回,他下次就不信你了,还会把这种经历对外传播,你将来还怎么做生意,尤其是你的规模已经这么大了。

  首先要确定一套房源信息,在物理上,这个房子是真实存在的;还要搞清楚全北京乃至全国到底有多少套房子。我找人一栋楼一栋楼的去数,数了三遍。

  前两次派经纪人数回来的数据,质量并不高,仍不乏虚报、照片造假的情况。2014年起借着全国扩张,我们一次性雇佣了500位兼职人员彻底数清楚了24座城市6000万套房子。

  因为有先前的教训,为保证真实性,在第三次数房大战中,每个人都要佩戴GPS定位仪,完成定位后就地拍照,后台会对比GPS记录的停留时间和照片显示的拍摄时间,如果一致,才视为有效数据。

  当这个计划真正推出之后,链家的地产经纪业务在三个月时间连续下滑,还出现了离职潮。

  我当时对团队讲:只要我们发了真房源,消费者一定不来找你,一定会离开你,我百分百和你保证这件事情。我百分百再和你保证第二件事情,三个月、一百天之后他一定会再回来。

  所以,就是看你信不信消费者是理性的。这个国家一个物种特别少,就是傻瓜。我们就来做这个傻瓜。

  很多人说,要赚信息不对称的钱,我觉得那都是农业社会的事。今天消费者面对大量信息,没有办法甄别信息的意义,这也是职业房地产人的价值。

  其实,长久来看,所有优秀的组织其实都是这样,懂得放弃短期看起来不错、长期看起来很麻烦的事情。

  如果你想要快速了解公司的真实发展情况,那不妨从这些KPI着手。从以往的经验来看,凡是成功的企业家,都非常看重这些数据指标,且一直在努力完善和改进。

  CAC是指企业每获取一位用户,在销售和市场营销等方面平均花费的成本。这一指标,能够让我们清楚地看到市场营销支出所带来的成效。当然了,将这一指标与下文其他指标放在一起分析,或者与竞争对手的CAC进行比较才能够得出更全面的结论。

  想办法获取新客户是一回事,有能力留住他们又是另一回事。通常情况下,留住客户才更重要。企业的客户留存率,就是指在一段时间内,原有付费客户选择继续花钱购买产品和服务的比例。与留存率相对应的指标是流失率,即在一段时间内,企业所流失客户的比例。如果某家企业在某一指定时期内的客户留存率较高,那就说明该企业的产品能够较好地吸引客户,也就是说它是让客户满意的。除此之外,这一指标还能够反映出企业的资本效率。

  LTV是指每个购买者在未来可能为企业带来的收益总和。如果创始人希望自己的公司能够实现可持续发展,那么就必须要了解这个指标,最好还要将其与CAC放在一起来分析。

  我们认为,CAC和LTV二者之比是衡量企业绩效的黄金指标,因为它能够比较准确地表示某家企业的可持续发展能力。

  这一指标衡量企业为了收回当初获取新客户付出成本所需要的时间,也就是获得足够净收益与客户获取成本相抵消所需要的时间。这一指标对企业的现金流有着直接的影响。

  正如上文所说,CAC衡量的是企业获取客户所需要的可变成本,而这一指标衡量的是企业获取客户所需要的固定成本。固定成本与营业收益之间的比值,能够反映出某家企业的资本效率。举个例子,假设其他条件保持不变,A公司的营业收益为100万美元,固定成本为20万美元;B公司的营业收益为100万美元,固定成本为40万美元,那么A公司的资本效率就是B公司的两倍。

  创始人需要根据企业的收益数额和每月的成本数额(包括固定成本和可变成本),来计算每月的资金消耗量。简单地说,这一指标衡量的是,当企业净现金流量为负时,每个月所消耗的现金净额。如果某家公司月初的现金数额为10万美元,月末的现金数额为9万美元,那么其月资金消耗量就是1万美元。而如果某家公司每月的净现金流量为正,那就不存在资金消耗的问题。

  对于一家初创企业来说,关注资金跑道是一件非常重要的事情。良好的现金流需要较长的资金跑道。所谓资金跑道,就是指一家企业在资金耗尽之前能够存活的时间。通常,我们用企业每月的资金消耗量来推算它能够继续存活的月数。一般情况下,这一数据至少要大于12个月。当然,如果能有18个月,那就更好了。这一指标,能够提醒创始人在合适的时间着手筹集资金。

  这一指标通常用百分比来表示,能够帮你进行产品定价,根据生产成本找到最合适的售价。换句话说,它能够告诉你不同售价带来的不同利润空间。总之,这个指标非常重要,可以帮助我们研究产品成本和投资回报,更加清楚地掌握公司的扩张能力和可持续发展能力。

  转化率是说服力极强的指标,既显示出了公司销售产品的能力,也显示出了消费者对公司产品的需求。如果能够持续追踪和评估转化率,并且定期采取措施进行改善,将会对公司业务起到强有力的促进作用。

  有不少企业可能会发现,收益总额并不能很好地衡量其财务状况。对于那些收益只占总体交易一小部分的企业来说,更是如此。在这种情况下,GMV的作用就凸显出来了,它所衡量的是企业售出的所有产品或服务的价值总量。

  对于那些以应用程序、网络游戏或社交网站为主要产品的企业来说,MAU是一个非常关键的KPI。它指的是在30天的周期内,频繁使用某网站或某程序的用户数量。关注这个指标,可以帮助企业看清当下和未来的收益情况或潜力。

  如今,先进的市场营销分析法和大数据让这一工作更为艰难。如果说之前因为收益不确定而且太遥远,很难确保品牌投资安全,现在则加倍困难,因为短期销售可以被严密规划。分析法似乎能让你全面了解到顾客会对什么促销产品或服务感兴趣。大数据能够追溯到某个特定顾客的大量信息,比如他的购买模式和交易历史。考虑到营销支出以及公司可以从不同方向谨慎投资营销,促销的诱惑就很难抗拒了。

  要想持续取得可观利润,让公司能够在较远的未来兑现自己的品牌诺言,品牌建设就很有必要。但由于品牌资产和促销之间存在本质矛盾,任何刺激短期收入增长的压力都会威胁到品牌建设投资。

  赛百味(Subway)加盟商遍布大约100个国家,经营4万余家门店,而公司CMO托尼•佩斯(Tony Pace)在他的任期内成功地找到平衡:赛百味的声誉象征一系列品牌承诺,同时能带动销量——公司每周为4000万顾客提供服务。

  佩斯告诉了我们个中秘密:与其尝试平衡产品组合促销和品牌形象建设,公司争取在每个元素上都达到平衡。举例来说,“我们的‘5美元12英寸’促销广告还会请几个‘著名粉丝’ 参与拍摄,比如体育明星罗伯特•格里芬三世(Robert Griffin III)和迈克尔•菲尔普斯(Michael Phelps),”他说,“他们的出演也是为了品牌,而非仅仅为了销量。”实际上,这项从2008年开始的4周提升销量策略转化成40亿美元的战略性品牌资产,还辅之以专门设计的标志、代表“5美元”和”12英寸“的手势以及琅琅上口的广告词。

  赛百味这类企业很容易受到分析法驱动,把促销当作主要营销手段。它有一项有效的常客忠诚计划,还有许多持会员卡的顾客订阅电子促销信息,因此赛百味能够追踪并影响顾客行为。虽然这一点令人艳羡,但佩斯指出,如果公司计划利用分析法促销,在短期将销售额最大化,它们将一直推送给顾客最常订购的产品,而其他产品就不太可能立即诱发顾客购买行为。赛百味知道,这从长远来看会带来破坏性的结果,因为只有让客户的“清单”(多次订购的三明治类型)变长,顾客对赛百味的忠诚度才会升高。

  佩斯还表示,如果媒介购买和广告投放过于自动化,将给公司带来更不利的长期后果。“程序化营销”(Programmatic marketing)会使营销活动与品牌战略脱轨并毁灭整个品牌,”他告诉我们,“我不会放弃定制信息。”

  若营销团队专注实现正确的长期目标,大数据就能帮到他们。比如赛百味最新发现其店中售卖的20种不同三明治之间存在销量联系,这意味着它能看到扩大顾客食品清单的机会。佩斯认为,本公司营销人员可利用的庞大信息量的确提高了预测的准确性。

  如果营销人员的信息能够加强消费者对品牌认知以及他们需要解决具体问题之间的联系,这条信息不仅能带动销量,还能扩大品牌定位。(马克•艾迪科斯,《广告时代》(Advertising Age)报道的“食品行业内任期最久的CMO之一)

  凯撒娱乐(Caesars Entertainment)早前因利用数据决策而声名鹊起。在加里•拉夫曼(Gary Loveman)的领导下,其文化既以销量为导向,但也很注重分析,整体倾向于可量化和可交易的元素。所以当塔里克•肖卡特(Tariq Shaukat)出任CMO时,他准备强化数据使用力度以及分析法精细度,但也决定使两者服务于品牌建设。“现在电视广告定位能精确到ZIP+4(美国邮政编号即ZIP,原始编号包括5个号码,随后增加4个号码,使邮件可以更精确地传送到目的地)的地区,我们正采取直销方式打广告,”他解释说。这意味着公司能严密测试并对比重品牌和重促销宣传方式的不同效果。一旦顾客被任一种方式吸引走进店铺,赌场内的交易就会显示出“他们的行为模式”。

  肖卡特说,考虑到凯撒的业务本质,真正的品牌建设立足于细节,因为客户体验是凯撒的“全部服务”。肖卡特团队使用的大数据不仅包含客户的交易记录,还有每年收到的50多万份反馈调查。这些数据为解答体验细节如何影响品牌印象,以及投资何处影响最大两问题,提供极具策略性的洞见。凯撒还能得知,客户对品牌的印象与他们对公司的终身价值有何种关联,并据此预测某项提升品牌评级的投资如何转化成持续性增长的收入。换言之,肖卡特说:“如果我们的品牌评级能从B升至A,将对业绩产生无穷大的影响。”

  还有一点令人欣慰:提高问题的精准度,扩大对象数据库,能得出截然不同的营销决策。如今凯撒的电视广告基本上都以品牌推广为导向,目标是提高消费者预期和调动情感诉求。广告最后5秒钟的优惠产品介绍能达到托尼•佩斯所说的一石二鸟的效果。尽管公司因债务负担陷入困境,但品牌和核心业务依然表现强劲。

  在风险极低的食品杂货零售业可以实验某个促销新想法。但在第一资本,介入顾客的财务世界意味着,如果计算机做出的决定有悖于公司价值或品牌,效果可能适得其反。

  有些CMO使用的标准是“我可以在遵从数据指挥前,能用直觉解释这一决定吗”?若CMO所在公司和第一资本一样,处在受监管的行业中,他们还须问:“我可以把这一决定解释给监管机构、社区领袖和其他利益相关人吗?”选择遵从数据也许能帮营销项目取得极高投资回报率,但会在不知不觉中让公司面临多项指控,包括不恰当定位、不公平排斥或用歧视性的数据驱动型关联。在由人驱动、先提出假设的模式中,这一风险能通过培训、警戒和监管被降至最低。在数据驱动的自动化世界里,由于没有适当的审查机制,意想不到的失误风险会大幅上升。

  这就是为何肖卡特虽然扎根在凯撒热衷分析法的文化中,却仍然坚持,公司决策须由运用自己直觉和判断的营销人员监管。出人意料的关联很好地挑战了营销人员的先入之见或传统观点,但最后营销人员必须能理性地接受这些逻辑。“如果数据告诉我们做一些直觉上不成立的事,我们就不会做这件事。”肖卡特说,“而且如果我不能向客户解释我们为何给出某一优惠,我们也不会做那种事。”这一品牌保护哲学似乎适合所有公司。

  我们咨询过的其他CMO一样,维纳也坚信,运用大数据设计目标产品对品牌建设大有裨益。“不让素食者看到意大利辣肠披萨是基于销量和品牌推广的考虑,“他说,“如果你做得对,好事成双;若你做错了,祸不单行。”他的公司最近鼓励顾客网上订购,而非打电话订餐,这样就能获取更多、更好的数据,帮助团队实现好事成双的愿景。

  但据维纳所说,更重要的一点是,深谙数据且有创意的营销人员要和重视消费者的大数据分析员之间实现无缝对接。他告诉我们:“这就像在橄榄球比赛中让四分卫与进攻线锋合作,或者艾尔顿•约翰(Elton John)唱伯尼•托平(Bernie Taupin)的歌词。”但团队合作并不总是和谐的,也许会有一些“权力争斗”,比如哪一方起主导作用、哪一方做辅助工作。我们觉得维纳的解决方案可供其他CMO借鉴:他进入达美乐时还带来一位顶尖营销研究员,而这个人知晓的技能组合居于数据分析和客户解读的交叉处,对于数据显示的信息有专业洞见,因此能为团队中其他成员创造合作空间。

  维纳谈到了某个联合两大团队力量的营销项目,“这与大数据无关。大营销才是核心。”他指出,在体育世界里,自从歌颂奥克兰运动家队因运用复杂数据分析而成功的《点球成金》(Moneyball)一书及电影面世以来,很多组织都变得过度沉迷于数据。但它们的成绩并不一定都因此有进步。为什么呢?“也许数据只让你前进一段距离,之后就该由人修正它。”

  资深营销人员的很多知识和技能组合不太可能被淘汰。每个营销项目对双方都有一定程度的影响。销量导向型营销影响短期行动;品牌推广加深消费者对品牌象征意义的感受和理解。然而,即使是优惠产品,也能体现品牌某个方面;即使广告中没有行动召唤,也能改变消费者购买意向。

  好的营销也许可以被定义为不走极端,维持平衡。过去营销人员有时过于强调品牌推广,却忽略销量,酿成严重后果,比如声名狼籍的宠物网站如今很多营销人员怀着同样的恐惧,一边促销,一边担心品牌会因此溃败。最好的办法往往是保持中庸。

  在生活中,大多数情况下,最佳和一般大约相差30%。无论是品质一流的飞机还是最棒的美食,它们也只是比平均水准高30%。

  但是当我见到沃兹尼亚克时,我认为他比普通工程师要优秀50倍,很多要开会解决的事在他的脑子里就能完成了……

  但是我发现,一流选手喜欢和一流选手共事,他们只是不喜欢和三流选手在一起罢了。

  在皮克斯公司,整个公司的人都是一流选手。当我回到苹果,我决定也这么试一下。

  一个顶尖战略专家1天创造出来的价值,可能是一个对战略似是而非的人一辈子都无法创造的。

  ——李叫兽 营销类公众号“李叫兽”唯一作者。2015年7月,创办北京受教信息科技有限公司。2016年12月,百度宣布全资收购北京受教信息科技有限公司,公司创始人李靖携团队加盟百度,任副总裁。

  顶尖人才带来了什么?有人说 ,天才是个被高估的概念 。但是来自各行业的证据显示 ,顶尖人才与普通员工的表现有着天壤之别 :

  顶级工程师——苹果公司的软件工程师 ,其生产力至少是其他科技公司工程师平均水平的 9倍 。

  顶级发牌手——拉斯维加斯凯撒宫21点的发牌手 ,在其负责的牌桌上 ,玩家玩牌的时间是拉斯维加斯大道上21点普通发牌手的 5倍 。

  顶级销售员——诺德斯特姆公司销售员的销售量 ,至少是其他百货公司销售员销售量的8倍 。

  顶级师——在顶级医院进行的手术 ,其成功率至少是普通移植手术平均水平的6倍 。

  当待遇高一倍的时候,企业文化对留人还能起作用,当待遇达到三倍的时候,企业文化就失灵了,李健熙当年就是用三到五倍的市场价(为三星)全世界挖人。

  在奖励公司内的员工时 ,本能引导我们犯了施密特研究政府程序员时同样的错误 。我们将平均数等同于了中位数 ,认为中等水平的员工也就是平均水平的员工 。

  数据显示 ,非凡贡献者的表现水平要远高于大多数人 ,他们可以拉动平均数远高于中位数 。

  最顶尖1%员工的产出是平均产出的10倍 ,最顶尖5%的员工的产出是平均产出的4倍多 。

  了不起的会计的价值或许不如普通会计的上百倍 ,但至少也能抵得上三四倍 !

  “一名了不起的车工工资应该是普通车工的几倍 ,但是一位了不起的软件编码程序员的工资应该是普通程序员的 1万倍 。 ”(比尔 ·盖茨)

  至2014年初 ,布鲁斯 ·斯普林斯汀获得49次格莱美提名 ,碧昂斯46次 , u2和桃莉 ·芭顿各 45次 ,但在指挥家乔治 ·索尔蒂 (74次 )和制作人昆西 ·琼斯 (79次 )面前却黯然失色 。

  波士顿凯尔特人的比尔 ·拉塞尔13个赛季获得11座 NBA总冠军奖杯 , 杰克 ·尼克劳斯获得18座高尔夫球四大赛奖杯 , 比莉 ·珍 ·金恩获得39座网球大满贯冠军奖杯 。

  沃尔特 ·迪斯尼赢得过26座奥斯卡奖杯 ,是有史以来个人获奖最多的 。 比利时小说家乔治 ·西默农写了570本书和故事 (其中很多主人公为他的朱尔斯 ·玛格内特侦探 ) ,销售量在5亿到 7亿本 ;英国的芭芭拉 ·卡特兰德出版了700多个浪漫故事 ,卖出5亿到10亿本 。

  在一家大型电信公司 ,低效的客户服务代表与明星代表相比 ,解决一个相同的客户问题要让客户多打三倍的电话 。鉴于每年有上百万客户打电线美元 ,这笔开销令管理层无法忽视 。

  一家全国性的运输公司调查得知 ,公司的司机们每年平均行驶125000英里 ,出四次交通事故 ;而有一名最出色的司机却行驶400万英里而无一次事故 。

  每个职位总有做得好的和做得差的 ,不论它多么简单 。经验 、智力与意志都可以明显地影响一个人的业绩 ,但只有合适的天赋才干 — —即适合于某个职位的行为模式 — —才可以解释为什么出现这种不同 ,为什么在其他条件相同的情况下 ,有些人出类拔萃 ,而另一些却在苦苦挣扎 。

  ——马库斯·白金汉 美国国务卿的领导力与管理顾问委员会成员,被尊为全球顶尖的员工效率以及领导和管理实践的专家

  有一次,众主管针对基层员工工作和职务分派的问题讨论了好几个小时。如果我记得没错,是一个零件小部门里的技工师傅之职。走出会议室时,我问斯隆:“您怎么愿意花4个小时来讨论这么一个微不足道的职务呢?”

  他答道:“公司给我这么优厚的待遇,就是要我做重大决策,而且不失误。请你告诉我,哪些决策比人的管理更为重要?我们这些在14楼办公的,有的可能真是聪明盖世,但是要用错人,决策无异于在水面上写字。落实决策的,正是这些基层员工。至于花多少时间讨论云云,那简直是‘屁话’(他最常挂在嘴边的用语)。德鲁克先生,我们公司有多少部门,你知道吗?”在我刚要回答这个简单的问题之前,他已经猛然抽出那本闻名遐迩的“黑色小记事本”。

  他看了一下手册,跟我说:“143个,战时服役的人事变迁不算,每个部门平均是3个。如果我们不用4个小时好好地安插一个职位,找最合适的人来担任,以后就得花几百个小时的时间来收拾这个烂摊子,我可没这么多闲工夫。”

  ——彼得·德鲁克 现代管理学之父,其著作影响了数代追求创新以及最佳管理实践的学者和企业家们,各类商业管理课程也都深受彼得·德鲁克思想的影响

  库克把苹果的主要供应商从100 家减少到24 家,并要求他们减少其他公司的订单,还说服许多家供应商迁到苹果工厂旁边。

  此外,他还把公司的19个库房关闭了10个。库房减少了,存货就无处堆放,于是他又减少了库存。到 1998 年初,乔布斯把两个月的库存期缩短到一个月。

  然而到同年9月底,库克已经把库存期缩短到6天;下一年的9月,这个数字已经达到惊人的两天——有时仅仅是、15个小时。

  另外,库克还把制造苹果计算机的生产周期从4个月压缩到2个月。所有这些改革不仅降低了成本,而且也保证了每一台新计算机都安装了最新的组件。

  除“邦迪蓝”之外,艾弗很快就为iMac设计出了4款看起来非常诱人的新颜色。为同一款电脑提供5种颜色必定会为制造、库存、分销带来巨大挑战。

  对大多数公司来说,包括曾经的苹果公司,都会有专门的研究和会议来讨论成本和利润。而乔布斯看到新颜色时非常激动,并马上召集其他高管到设计工作室。

  “在其他公司,作这样的决定要花上好几个月,”艾弗回忆道,“史蒂夫只用了半个小时。”

  “在早期,业内曾经流传着一个段子,说飞常准是派人到全国各大机场的候机楼的大屏幕前一个一个抄录数据。” 郑洪峰笑着说。其实,飞常准在人脉、数据来源、分析和算法上形成了自己的优势和资源。

  飞常准使用的数据有两个来源:第一种是依靠飞常准团队通过合作谈判,从空管局、航空公司、机场等处获得气象、航班、空域流量等数据。这些数据有些是公开的,有的需要购买或交换资源。

  此外,飞常准还通过向业内用户提供业内版APP,积累了近二十万的民航从业人员。他们会主动提供航班特情信息,旅客公告,并帮助校正更新航班信息,使得提供的信息更加真实准确。

  第二种就是通过自建设备收集数据。“飞常准”与全国近百家机场合作搭建航班位置实时跟踪系统,定位区域内航班的实时位置和飞行轨迹。同时,还计划在不久的将来,通过卫星搭建地空数据网,完善数据收集的及时性、准确性。

  这些来源于各种途径的航班起降信息,是飞常准的核心资源。而航班动态的数据分析,是飞常准的核心技能。

  飞常准有一套长期积累的算法,将各种复杂的数据信息转换成易于理解的形式。比如在信息服务中最复杂的——预测某次航班能否准时起飞。

  首先,飞常准需要知道该次航班的飞机是否已经到达起飞机场。如果没有到达,则需要根据这架飞机的关联航班来判断前序航班对后续航班的影响,还要考虑换飞机这样的特殊情况。如果天气和流控因素都正常,那么只需考虑机场当前的出港率(平均每架飞机的起飞时间)和排队等候起飞的飞机数量。

  如果该次航班的飞机已经抵达起飞机场,那么需要考虑起飞机场和目的地机场的天气和流量状况,此外还要考虑飞机加油、配餐、打扫卫生等多个因素。其中有一样出现异常,都可能影响起飞时间。

  飞常准还会综合分析航线沿途的天气因素、空域流量信息,来判断航班的真实起降时间。“乘客经常向航空公司抱怨,起飞机场和降落机场的天气都良好,但是为什么飞机还是会晚点呢?”飞常准会告诉你,这可能是因为两个机场间有一段绕不过的雷雨带。

  据郑洪峰透露,最初公司只是从航空公司、空管局等各方获取数据,如今各方已经开始形成了合作,“飞常准”的数据已开始反哺航空公司。通过帮助机场建立起高效的协同决策系统,赋予机场盘活数据、提高运行效率的能力,进而帮助提升航班正常率。

  对B端类客户的服务是飞常准的主要收入来源,像携程网、招行、淘宝等上千家B客户在使用“飞常准”的航班动态大数据、数据分析服务。另外,飞常准在行业内首创推出了“购机票赠千元延误险”的服务,旅客通过客户端就能实现线上一键理赔。另外,飞常准推出的航班点评功能,是国内第一家提供该服务的APP。

  从2011年开始,已经深耕6年的“飞常准”终于开始在各类App榜单、微博上频频现身。

  截至目前,飞常准已拥有8200万的下载用户,影响约3亿人。做航班预达的预测时,预达的时间可以做到分钟级,对于预起的预测在30分钟级。2015年,“飞常准”APP获WOO世界O2O组织:OSCA2015年度旅游领域最佳O2O应用;2015年,“飞常准”APP获中国旅业互联网风云榜:最佳航班状态通报APP。

  基于大数据分析的飞常准,提供的航班信息有时比机场的信息还详细,可以查到你的前序航班已经飞到哪里,航班晚点了多久,航班历史准点率多少,甚至连哪边的位子更容易晒到太阳都有……携程、阿里、滴滴、顺丰和众多保险公司等等也都是他们的客户。

  目前,飞常准还利用自身的数据优势,使提供的服务覆盖更多行业。帮助延误险行业增长了1700%多,还配合很多的租车公司,帮助他们平均节省73分钟,73分钟是什么概念?这家租车公司可以让他的司机在这73分钟内再去接至少两单,提高了行业的整个生产效率。

  四年前,在一次国际性的平板显示产业高层会议上,王东升在发言时突然提议要为自己的行业重新命名。他指出,应该把以半导体为基础技术的平板显示业改成“半导体显示产业”。这个提议极为大胆,因为“平板显示(FPD)”的说法已经在国际上通用了几十年。王东升却说,如此高技术的产业,名字听上去竟这样平淡,“跟搓衣板没有什么两样”。

  但让他真正蜚声业内的事情是,王东升此前提出了显示行业的“生存定律”——若保持价格不变,显示产品的性能每36个月必须提升一倍以上,而且这一周期正在被缩短。后来这个理论受到了业界的认可,并且被称为“王氏定律”。在一定程度上,王东升就是显示领域的戈登•摩尔(Gordon Moore),至少为这个理论命名的人是这样想的。摩尔是英特尔公司(Intel)的创始人之一,提出过揭示信息技术进步速度的摩尔定律。

  上个世纪最重要的发明是抽水马桶,下个世纪最伟大的发明是能够把太平洋这么粗的管道做出来。

  我们这个时代是信息时代,一定要非常粗的管子才能将信息传输过去。自来水流量不够了,可以再加一根管子,再不够了我们可以再叠加一根管子。因为水的分子是同分子结构,从哪里来到哪里去并不重要,一根根管子叠加是没问题的。信息 “分子”每一个都是不一样的,到哪里去也不一样,这样的结构就需要一个非常大的平台来分配信息“分子”。如果容量太大,塞纳河不够,地中海也不够,就需要有太平洋这么粗的管子来传输信息。大家想一想,太平洋这么粗的管子是非常难做的,但我们立志要做这么粗的管子,数学算法要在打造管道中发挥关键作用,我们对基础理论掌握越快越早,我们在信息社会中占据的领导地位就越高。

  这个管子有两个目标要求,大带宽、低时延,要求都体现在你们研究所刚刚汇报的成果上。宽带要低成本,只有低成本,用这个宽带的人才会越多,用的人越多,宽带越会低成本。再过5年,AI、AR、VR变成现实以后,还会要求低时延。这两个命题,都是人类面临的太大的命题,我们已经有希望走到前面。我们不能看到别人做自动驾驶等就眼花了,放弃了我们主要的优势。我认为会有非常多的新技术涌现,它们会把我们的管道撑得更大。现在像我们这样能做大管道的公司,在世界上不多了,所以我们还是聚焦在把管子做大上。

  ——任正非 2016年12月17日 数学算法要在公司管道战略中发挥关键作用

  数据是新的内容。在移动互联网时代到来以后,数据怎么能够和应用相结合去呈现一些比较有价值的东西,怎么能够在我们百度的平台上把它变成新的内容,这也是下一步我们应该着力去做的。

  这些结构化的数据,未来这些东西弄好了之后,它一方面给我们的用户提供更多有价值的内容,另外一方面也是未来我们AI的一个前提。因为AI的技术需要非常多的数据支持,有价值的有序的数据越多,你的这个最后出来的结果就会越好。以至于我们有一个技术大牛跟我说了一句话:他说数据秒杀一切算法。

  这一点在现有的很多产品当中已经体现出来了,比如百度的语音搜索,大家可以看到识别的准确率已经非常非常高了。但是当我们比如说到通用的输入法去识别这些语音的时候,我们可能还不如市场上某些其他的竞争对手。为什么?因为我们在搜索的这个场景上掌握了比任何人都多的数据,而这种数据是非常非常有特点,有价值的,是别人达不到的。

  用户在进行搜索的时候,其实他在心目中是有比较清晰的需求的,整个过程是一个寻找答案的过程,从最初的需求表达,到他最后找到答案,尤其是在移动互联网时代,在手百这样一个封闭的app里头,我们能够track到他的每一步。这就给我们提供了足够多的训练的数据,所以我们可以有很高的识别率。我们不仅仅能够有很高的语音识别率,实际上整个过程使得我们能够构建出来最好、最丰富的知识库。我们知道从需求到结果,到底是一个什么样子,这些东西都是我们非常有价值的东西

  但是在别的场景里头,有时候即使你技术特别好的话呢,可能也不能够争得过别人。比如你随便拍一件商品去识别,淘宝识别出来的结果,比我们现在拍照搜索的结果要更加精确。因为大量的商品库在他那里头,商家都把数据都给标注好了。那么这对我们的启示是什么?除了我们自己已经有的这些个大量丰富的query到最后用户行为数据之外,我们也应该积极的到外头去找那些对我们有价值的相关的数据。让他们上到百度的平台上来,我们利用这些数据,打磨我们算法,做出最优秀的用户体验和产品和服务来。