[导读]：数据驱动，在讲究科学运营的今天，重要性不问可知。 笔者最近在与公司的数据部分发生多次摩擦后，总结出7条适合从0到1建设数据系统的创业公司/团队的基础认知。 本文关键...
数据驱动，在讲究科学运营的今天，重要性不问可知。
笔者最近在与公司的数据部分发生多次摩擦后，总结出7条适合从0到1建设数据系统的创业公司/团队的基础认知。
本文关键字：数据驱动、数据系统、数据产品、用户增长、创业公司
认知一 什么是数据驱动业务？
一般来说，看一个互联网公司业务清不清楚，能不能盈利，模式跑不跑得通，基本上看数据就能明白个一二。一般来说，看一个业务主要会看几个指标：
北极星指标：即影响业务的关键指标，常见类型有用户数、订单、GMV、DAU、UGC人数等
基于北极星指标的业务拆解，根据相关性则以此构成一二三级指标。假如宁宁开个淘宝店，首先要拆解
GMV= UV * 转化率 *客单价
- UV：各渠道带来的流量数
- 转化率：衡量流量质量
- 客单价：与流量质量相关，也与店展本身SKU 及促销等活动相关
有时候业务涉及供需两端，对另一端也会有业务拆解。如：
GMV = 商品SKU数 * 单品均匀销量 * 单品均单价
- SKU数：商品数，理论上来说，商品数目上涨，用户可选择越多，交易额越高
- 商品均匀销量：用均匀值看单个商品的优质成都，选择最好的商品进行强曝光售卖。
- 商品均单价：均单价相对比较稳定，他的高低可以用来判定所面向的用户群体
由此可得：
- 一级指标：是与上公式密切相关的指标：如UV、转化率、客单价、商品数、均匀销量、均匀单价等，不同业务得到的指标拆解不同，LTV、CPC等经常也被视为一级指标。
- 二级指标：则可能是会影响业务长期进行，但是不影响短期生存的题目，比如退货率、差评率、NPS等。
- 三级指标：如用户基础画像、用户行为路径等。
而以上这些数据对运营同学做运营决策有关键作用，在获取这些数据的时候，则需要数据同学的帮助。
认知二 数据从哪来？往向哪？
以上打分为整体性打分，不具体针对某家公司或某个人。
总结：从系统性数据驱动来看，创业公司确实相差甚远
创业公司的上风是对市场的反应能力更灵活。
创业公司利用自己的上风完成从0-1后，则需要开始逐步依靠数据驱动完成从1-100。
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