导语

在上一篇文章中，笔者分享了关于快速构建数据化运营平台的最小可行产品（MVP）方案，大家可以参考《在线教育大数据营销平台实战（二）：疾速构建数据化运营平台的MVP方案》。本文将在上文的基础上探讨如何有效地实施这一数据产品方案，共同探索其中的关键要点。

B端产品的实施挑战

无论是数据产品还是其他B端产品，实施效果往往面临着诸多挑战。这些产品不仅涵盖面向企业的商业B端产品，还包括企业内部自行开发的B端产品。尽管自建的B端产品在实施难度上相对较小，因为用户主要是企业内部员工，但如果涉及到大型平台，仍然需要专业的实施团队来保障顺利推进。

对于提供企业服务的公司而言，建立一支强大的实施团队是必不可少的。在这方面，华为堪称典范，成功地将5G基站部署到了珠穆朗玛峰。然而，并非所有企业都能具备华为那样的资金实力和高效的组织管理能力。

有位运营同事曾分享过一个有趣的例子：某公司的老板购买了一款竞品，但一年后，除了老板自己，其他人都不知道系统的登录地址。由此可见，实现最佳实施效果需要甲乙双方共同努力，内部因素往往是次要的。

数据产品的优势与挑战

神策产品的一大优势在于其功能的灵活性，相比GrowingIO和友盟等同类产品，它上手难度稍高，但也正是这种灵活性使其成为一种独特的工具。为了弥补不足，神策实施团队付出了巨大努力，他们几乎是在手把手地教导用户如何使用该系统，但面对众多用户，这样的培训方式显然不够高效。

部署完成后，数据产品就像给了你钓鱼的工具和技巧，但能否真正掌握并运用这些技巧却因人而异。如何使用户能够灵活运用这些工具和方法，真正实现“授人以渔”，是本文的重点。

实施效果不佳的原因

1. 使用热情不高

尽管许多人在汇报工作时都会提到数据化运营的重要性，但在实际操作中，大多数人由于工作习惯，不愿意改变现状。新系统的引入反而增加了他们的工作负担，使得许多人很快就放弃了。

2. 对基础功能不熟悉

尽管初次培训时用户表现出很高的积极性，但随着时间推移，很多人并没有真正利用这些工具。他们对基础功能了解不多，甚至因为担心提问而不敢请教他人，或是因为工作繁忙而忽视了这些工具。

3. 与业务场景结合困难

即使有一些团队已经开始使用这些工具，但他们主要关注的是与自身KPI相关的数据，对业务流程的整体分析不足。如何将这些工具与实际业务场景结合起来，仍然是一个不小的挑战。

4. 统计口径不一致

统计口径不一致的问题主要出现在两方面：一是业务部门在查看数据时发现与外部系统不符的情况，这可能是由于埋点误差造成的；二是由于对某些术语的理解不一致导致的内部差异。

实施思路

通过上述分析，我们已经明确了主要问题所在，接下来是如何解决这些问题。以下是我们的实施思路：

1. 阿尔法行动：核心是培养核心用户，提升整体数据化运营氛围。
2. 推广迭代：随着核心用户群体的扩大，需求会增加，推动系统的正向迭代。
3. 推广管理：规范使用流程，避免无序状态。

阿尔法行动

行动概述

阿尔法行动旨在培养并扩展核心用户群体，提升数据化运营氛围，并在多轮实施和迭代中建立常规化的培训考核机制。

具体步骤如下：

1. 组建行动小组：需要得到公司高层的支持，成员包括发起人、业务顾问和技术支持等。
2. 制定实战课程：课程应结合公司实际业务，设定两个主题，每周定期复盘。
3. 复盘分享与评优：活动最后进行复盘总结，评选优秀学员，并进行外部宣传。

PDCA循环

虽然阿尔法行动不涉及软件开发，但仍需采用项目管理的思想，即PDCA循环，以降低风险，确保行动顺利进行。

1. 计划（Plan）：确定目标和规划。
2. 执行（Do）：根据规划实施。
3. 检查（Check）：检查结果并设定检查节点。
4. 处理（Action）：处理成功经验并总结失败教训。

规范化运用机制

随着核心用户的扩展，数据分析需求增加，需要规范使用流程，避免无序状态。

1. 用户分层

分析师角色负责部门内部的数据使用和培训，建立数据目的体系。

2. 需求反馈流程

每个部门需指定分析师角色，处理数据需求，无法处理的需求需反馈给数据产品经理。

3. 账号管理

分析师账号需分配，特殊请求需审批。定期排查清理不活跃账号。

4. 统计口径标准化

整理常用统计口径标准，公开发布给运营同事。

5. 培训考核常规化

建立常规化的培训考核机制，确保培训效果。

结语

本文总结了数据产品实施过程中遇到的主要问题及其解决方案，希望对大家有所帮助。后续文章将从营销CRM产品线的角度，探讨数据如何赋能营销业务，敬请期待。

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