Redmi Pad評測：紅米充滿野心的一次嘗試
從Note系列到K系列，從藍牙耳機到筆記本電腦，紅米不知不覺之間也已經形成了自己頗有競爭力的產品體系，在中端和次旗艦市場上甚至要比小米新機的表現來得更好，正所謂“大丈夫生居
隨著數智化時代的到來，通過數據驅動實現降本增效，成為越來越多行業的目標。作為一家“做教育的公司”，如何通過數據驅動，實現企業內部提效，進而實現業務增長?火花思維數據科學家馮俊晨在參加得到推出的《人均老師·云上增長季》節目時表示，公司運用火山引擎數據飛輪理念和數智平臺VeDI產品，實現了以上目標。
馮俊晨稱，對于產業互聯網的公司來說，用戶往往是通過教師、服務人員、銷售人員這些“中間節點”，來感受企業的產品和服務，所以要實現業務的提效，勢必要圍繞這些“中間節點”展開。
他介紹說，在以往，火花思維團隊推出的第一版數據健康度，由多達幾十個技術指標組成，并被劃分成六大緯度，以及一個總分。
但是，看起來十分“科學”的數據指標，在實際的業務運營中卻并不實用。對于“總分”，業務方并不關心，即使看起來健康度似乎提高了，但數據價值體現在哪里，仍然一頭霧水。
這一狀況，火花思維在采用了火山引擎以客戶數據價值為中心的0987數據指標之后，得到了解決。
馮俊晨表示，調整后的數據健康度，只有兩個指標——數據資產是否0缺陷，用戶NPS是不是能夠達到0.7。精簡而更聚焦的指標，使得業務人員開始關心，如何把自己的表納入數據治理體系，以及治理的缺陷在哪里，并主動發問為何會出現這些缺陷。
圖：火花思維數據科學家馮俊晨
只有真正去消費數據，才能真正助力業務發展，并同時促進數據生產，提升業務價值，并進一步促進數據資產建設。沒有人看的數據指標并無意義，只有被人看的數據，才會形成洞見。
事實上，這一積極的變化，來自于火山引擎提出的“數據飛輪”概念。作為企業數智化升級的新范式，“數據飛輪”包含了“數據資產輪”和“業務應用輪”，其核心即“數據消費”。
馮俊晨說，以往，教育企業的從業者總認為數據運用門檻非常高，而現在通過利用 BI、用戶行為分析等工具，只要你會加減乘除，就能進行數據分析。
他舉例到，火花思維每周大約都有3%到5%的孩子，因為種種原因不來上課，除了通過 APP和短信觸達的方式之外，我們還會讓教學的老師去提醒家長來補課。
以前，完成這一統計工作，是用Excel來實現的，不僅操作麻煩，且效率很低，一線管理者只能做得不到任何反饋的工具人。
而在運用BI工具后，這一業務流程實現了自動化，可以直接給到教學管理者切實可量化、可執行的管理動作，業務效率大大提升。
除此之外，數據飛輪甚至直接帶來了具體的業務價值。如海報設計的方向和思路，包括如何讓用戶看到海報?設計團隊怎樣才能把海報做好?都可以通過數據飛輪的運轉來解決。
同時，火花思維還通過A/Btest系統來做線上流量優化分配。如果新海報的效果好，即得到很多流量;如效果不好，即默默地退出。憑此反饋，設計團隊就可以思考如何通過將設計風格標簽化，進而提高設計決策質量。
馮俊晨還分享了火花思維正在使用的火山引擎數據飛輪，以及相應的使用體驗。
其中，DataWind(智能數據洞察產品)，對于業務提效十分有幫助。在此之前，火花思維的數據分析是通過寫SQL來實現的，效率非常低，因為業務層面的數據分析是一個探索性的，需求會動態變化。火花思維在使用DataWind之后，盡管分析師并沒增多，但系統的月活達到了原來的兩倍還多，圖表生產量也達到了原來的兩倍。
而DataFinder(增長分析產品)則主要用于分析產品使用行為。馮俊晨介紹說，火花思維以前有多達1萬多個埋點，但收效甚微，主要是由于產品經理的埋點需求，與分析師的實際需求之間存在認知差異，大家只管滿足需求，但既不知道需求從哪里來，也不知道要用到哪里去。
而在使用DataFinder之后，這一流程大大簡化，埋點簡化到了1000個以內，點位少了，用“數”的人卻比原來多了。包括產品經理，甚至運營同事、老板，都可以實現“隨時看數”，看到漏斗在哪，更可以很快看到人群畫像是什么樣的。
DataTester(A/B測試產品)則為火花思維帶來了更好的支撐。當前，中小企業面臨的最大問題是流量不足，科學地做一個對半切分流量實驗，驗證兩個頁面素材，可能需要兩個月的時間。這對于業務來說是不可接受的，在科學性和速度之間，理性的業務方大概率都會選速度。而火山引擎DataTester，則利用多臂老虎機原理，擁有智能流量分配能力，通過線上流量分配優化機制，可以科學權衡決策速度和決策質量，不論流量大小都能做出相對較優的選擇。
馮俊晨最后表示，“帶著數據的翅膀乘風”——這就是數據飛輪的魔力。在數據驅動這件事情上，火花思維認可字節跳動的理念，通過與火山引擎的合作，還將繼續具體實踐這一理念。(作者：柳之)
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