인터넷 기업의 성장단계는 어떻게 구분되나요?

첫 번째 단계: 가능한 한 많은 데이터를 수집합니다. 데이터는 지점별로 운영을 안내할 뿐 전략이나 방향을 안내하지는 않습니다.

얼마 전 페이다 연례회의에서 첸니안은 이방파워네트워크 기자에게 "판클이 발전할 당시 자신도 지금의 판클이 어떤 모습으로 발전할지 몰랐다"고 말했다. Chen Nian은 결과를 예측할 수 없습니다. 오늘날 Vjia의 발전은 당시 Fanke의 발전과 똑같습니다. Chen Nian이 오늘날 Vjia의 발전을 예측하는 것은 실제로 불공평합니다. 전자 상거래에 종사하는 사람들은 기본적으로 Chen Nian과 동일합니다. 처음에는 올바른 방향으로 가고 있다고 느꼈지만 상사는 반대편에 도달하는 방법에 대해 완전한 답을 얻지 못했습니다. 승리.

이 단계에서 가장 중요한 것은 돈을 버는 것이 아니라 올바른 길을 찾는 것입니다. 상사 자신도 무엇이 옳고 그른지 모를 때 KPI 데이터를 사용하여 직원을 제한하는 것은 직원의 혁신을 제한할 뿐입니다. 마찬가지로, 이 단계에서 회사 발전을 추진하기 위해 데이터가 사용된다면, 첫째, 문제를 설명할 수 없는 데이터의 일부분만 있을 뿐이며, 둘째, 앞으로 돌진하는 "군인"에게 겁을 줄 것입니다. 이때 앞의 병사가 용감하게 앞으로 돌진하도록 해야 하며, 그의 프로젝트 데이터가 틀리지 않은 한 그를 따라가며 이것저것 이야기하지 마십시오. 창업기업은 초기 단계이기 때문에 끊임없이 '폭력적인' 방법을 시도해야 한다.

그러나 이는 현 단계에서 데이터가 '아무것도 하지 않는다'는 의미는 아니며, 해당 데이터가 회사의 방향을 안내하는 데 사용되지 않을 것이라는 의미입니다. 그러나 특정 운영 "지점"에서는 데이터가 여전히 회사 운영을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 일반적인 플랫폼은 초기에 판매자와 구매자를 초대하는데, 일정량의 데이터가 축적된 후 판매자와 판매자의 비율이 일정 비율로 유지되는 것이 가장 좋은 것으로 나타났습니다. 판매자가 충분하지 않은 경우에는 다른 방법을 사용할 수 있습니다. 뛰어난 판매자를 유치하기 위해. 그러면 데이터에 따르면 판매자가 더 많았고 불만 사항 비율도 매우 높았습니다. 나쁜 판매자는 처벌되어야 한다는 것을 경영진은 알아야 합니다.

따라서 이 단계에서는 데이터를 사용하여 운영 오류를 줄일 수 있지만 방향을 찾는 데는 사용할 수 없습니다. 단지 경영진이 보다 "올바른" 결정을 내릴 수 있도록 해줄 뿐입니다. 데이터 분석팀은 1단계에서 외로움을 참아야 2단계에서 쓸 대량의 데이터를 수집할 수 있다. 기업가로서 이 단계에서는 시간이 큰 역할을 하지 않지만 여전히 장기적인 시각을 가져야 합니다. 왜냐하면 당신은 현재 데이터 팀을 육성했지만 경쟁업체는 그렇지 않았기 때문입니다. 미래.

두 번째 단계: 데이터가 정확해야 하고, 데이터가 관계를 갖기 시작하며, 점에서 선이나 표면까지 수행되는 역할이 전략의 참고가 될 수 있습니다.

올해 인터넷 비즈니스 컨퍼런스에서 마윈은 '내가 가진 것이 무엇인지, 원하는 것이 무엇인지, 무엇을 포기해야 하는지'라고 말한 적이 있다. 모든 기업가가 생각해 보아야 할 부분입니다.

회사의 발전에 있어서 많은 '권리'와 많은 '잘못'이 있을 때, 관리자들은 마윈이 한 말을 신중하게 생각해야 한다.

이 단계에서 회사의 전략은 '틀린 것'을 없애고 '올바른 것'을 고수하며 3단계로 질주하는 것입니다. 이때 대부분의 기업은 자신이 할 수 있는 것보다 더 많은 일을 하려고 하며(성장통), 데이터는 관리자가 의사결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있는 도구입니다.

1단계에서 많은 양의 데이터가 수집됐기 때문에 2단계에서는 일부 데이터 마이닝이 이뤄질 수 있다. 경영진은 마이닝 데이터의 결과에 따라 일부 절충안을 만들 수 있습니다. 예를 들어, B2C 웹사이트에서는 고객의 LTV가 높지 않고 유사한 제품을 구매하고 있음을 일부 데이터로 판단하여 기존 카테고리를 심화해야 하는지 확장해야 하는지를 확인했습니다. 이는 단순한 운영이 아닌 장기적인 결정이자 전략의 시작입니다.

데이터 분석의 첫 번째 단계에서 약간의 변화를 겪는 사람들은 대부분 그 시점부터 사업을 시작합니다. 이는 잘못된 것은 아니지만 두 번째 단계에서는 데이터의 역할이 변경됩니다. 표면. 어떤 것은 고수하고 어떤 것은 포기해야 한다는 것을 왜 아는가? 어떤 것은 어떤 것과 연관되어 있다는 것을 알기 때문에 결과를 극대화하려면 많은 양의 데이터 마이닝이 필요하다.

물론 많은 유명 전자상거래 기업들은 무엇을 포기하고 무엇을 주장할지 결정하기 위해 데이터에 의존하지 않고 사장의 개인적인 직관과 운에 의존했습니다. 첫 번째 환생에서는 이들 기업이 옳은지 그른지 모른 채 성공하기도 했지만, 두 번째, 세 번째 환생에서도 그런 행운이 계속 오리라는 보장은 없다. 그러므로 많은 기업들은 왜 성공했는지 모르고, 궁극적으로는 왜 실패했는지도 모릅니다.

두 번째 단계는 기업 내에서 데이터 마이닝을 진행하는 것으로, 데이터 분석팀이 프런트엔드 인터넷 데이터와 백엔드 운영 데이터 간의 연계 등 데이터 간의 관계를 찾아내야 한다. 이는 최종 분석 결과가 정확하도록 데이터를 최대한 정확하게 만드는 것을 의미합니다.

세 번째 단계: 데이터 모델 만들기를 시작하고 주변 데이터를 분석하는 것은 회사의 다음 전략을 위한 방법을 찾는 데 매우 중요합니다.

'실수'의 두 번째 단계를 거친 후 세 번째 단계에서 기업은 몇 년 연속 급속도로 성장할 것입니다.

이것은 흥미진진한 단계이면서도 위험한 단계입니다. 수년 동안 빠른 성장을 유지해왔는데, 계속해서 성장을 유지할 수 있습니까? 귀사 모델이 대중에게 노출되고, 동종 경쟁도 등장했습니다. 여전히 날카로운 경쟁력을 유지할 수 있습니까?

이때 사장은 두 가지 선택에 직면하게 된다. 기존 기반을 다져갈 것인가, 아니면 사업을 확장할 것인가. 예를 들어 밀주머니는 2단계에서 3단계로 거의 전환 단계에 와 있다. 예예 대표는 가방만 만들 것인가, 아니면 카테고리를 확장할 것인가?

동시에 사장은 여전히 ​​결정을 내려야 한다. 회사가 급속한 성장기를 끝내는 데 얼마나 걸릴까? 위의 두 가지 옵션은 언제 시작해야 합니까?

이 두 질문은 대답하기 어렵고, 실제로 표준적인 답변도 없습니다. 데이터는 기업가에게 몇 가지 참고 자료를 제공할 수 있습니다.

먼저 이야기를 들려주세요. A사는 3단계에 이르렀고, B사는 강력한 경쟁자이지만 아직 조치를 취하지 않았습니다. B가 행동을 취하기 전에 A가 브랜드 구축을 위해 많은 돈을 지출해야 할까요? 새로운 혁신을 이뤄야 할까요? A회사 사장이 나에게 비공개로 두 가지 질문을 했다. 첫째, B회사가 A건물을 짓기 시작하면 A회사를 짓는 데 얼마나 걸릴까? 둘째, B사가 웹사이트를 구축한 후 A사를 따라잡는 데 얼마나 시간이 걸릴까요? B가 실제로 A의 사업을 시작한 후 A는 나에게 두 가지 질문을 더 했습니다. 첫째, 전체 시장의 규모는 얼마나 됩니까? A와 B의 금액은 얼마입니까?

이 A사장은 왜 나에게 이런 질문을 하는 걸까요? 그는 회사 A가 B가 조치를 취하기까지 얼마나 많은 시간이 있는지 알고 싶어합니다. 시간의 길이는 당연히 회사의 전략 수립과 밀접한 관련이 있습니다. B가 실제로 조치를 취하면 상사 A는 B와 정면으로 맞설지 아니면 그가 제공하는 서비스에 대해 계속해서 더 깊이 파고들지 결정하기 위해 그들 사이의 경쟁 상황을 알고 싶어합니다.

이러한 답변은 기업 내부 데이터뿐만 아니라 결정적으로 주변 데이터에 대한 언급이기도 하다. 이는 전자상거래 기업이 3단계에 이르면 필연적으로 직면하게 되는 문제이기도 하다. 예를 들어 당당이 상장한다면 책만 팔아도 성장 여지가 있을까? Li Guoqing이 답을 알고 싶다면 중국 온라인 도서 판매에서 Dangdang이 차지하는 비중이 얼마나 되는지 알아야 합니다. 책 판매 수익이 높지 않고 당당의 비중이 이미 매우 높다면 세련된 경영만으로는 성과를 높일 수 없습니다. Dangdang이 마침내 백화점으로 변신한 것은 Li Guoqing이 온라인 서적 판매 시장 전체의 데이터를 이해하고 중국 시장에서 백화점 운영을 허용했기 때문입니다. 또 다른 예는 Newegg와 JD.com의 경쟁입니다. Newegg는 항상 시장을 장악하는 것이 아니라 사용자 경험을 극대화하기 위해 서두르고 있다고 주장해 왔습니다. 그의 결정이 과학적인지 아닌지는 두 가지 질문에 달려 있습니다. 하나는 사용자 경험을 향상시키는 것과 시장을 확장하기 위해 더 많은 돈을 지출하는 것 중 어느 것이 비즈니스 성장에 더 도움이 되는가입니다. 전자라면 뉴에그의 결정이 옳다. 후자라면 다시 생각해 볼 필요가 있습니다. 둘째, 이 단계에서 사용자는 사용자 경험을 요구하고 있습니까?

이 단계에 이르면 주변 데이터를 탐지하는 레이더가 없으면 경쟁사에 먹힐 가능성이 높으며, 이를 인지하지 못한 채 잘못된 판단을 내릴 수도 있다. 2단계에서 망하는 회사는 안타깝지만 3단계에서는 망하는 게 아쉽습니다. 분명 좋은 회사인데 지속되지 못하는 거죠.

이 단계에서는 전략적 관점에서 데이터 분석팀이 회사의 혁신 포인트를 찾기 위해 열심히 노력해야 합니다. 물론 이러한 방법이 전적으로 데이터에서 파생되는 것은 아니며, 데이터가 그렇게 전능할 수는 없다고 생각합니다.

동시에 BI 팀은 이 단계에서 데이터 모델을 만들고, 데이터 모델을 사용하여 회사 비즈니스 개발의 규칙성을 요약할 수 있습니다. 회사 경영진은 기본적으로 옳고 그른 결정을 이해하고 있기 때문에 원하는 결과를 바탕으로 KPI 평가를 개발할 수 있어 직원들이 올바른 길에서 최선을 다할 수 있습니다.

특이한 점은 3단계가 완료되고 사이클이 1단계로 돌아가면 KPI 평가가 없고 데이터의 역할이 1단계로 돌아간다는 점이다.