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数据思维帮助我们进入个人、客户和企业三赢的良性循环。
其中个人正是最大的受益方，有三大好处：最小风险＋经济利益＋个人成长，最合算不过！在内卷严重的今天，光靠拼命拼体力要死人的，掌握数据思维，给自己的选择增加胜率。
我自己创业过于鲁莽，如果再来一次，应先去行业的头部公司打工，拿运营数据、做好行业调研，再出来创业。走的弯路交的学费实在可惜，可惜这世上没后悔药。
客户三大核心诉求为中心：时间、金钱、情感，数据思维能有效指导对这三项的进行衡量、分析和决策。
在下面的案例中，我通过数据分析，帮助公司获得了极大竞争优势，直接或间接促成了两个主要竞争对手放弃邮箱业务，分别转向了即时通讯和视频通讯服务。从公司的角度，赚钱才是硬道理！赚钱的基础是客户规模。因此，扩大客户规模和提高客单价的数据分析决策要优先做，所有人都开心。但对“降本增效”要谨慎！打破组织的利益分配现状必会受到系统反噬，如后文讲到的物流平台数字化案例。
上图：个人、客户和公司价值的三赢闭环
强烈建议：避免出现任何双输！
德川家康曾说：“人生如负重远行，不得意者十之八九。”现实往往不尽如人意，尤其是在经济寒冬之下，公司与个人的利益常难两全。作为个人，当我们“不得意”时，能理解公司的“不得已”吗？怨念会让最差的情况出现：双输！甚至以降低服务质量来对冲收入下降。相比我们漫长人生，在公司的时间仅是片段，而为客户为社会提供价值是伴随一生的主题，是我们职业生存根基。那为什么不把精力投注在客户身上？咬定青山不放松，任尔东西南北风！
回首这二十多年，一共三次大的“赌博”。第一次在互联网公司里用五年技术青春赌赢了职业转型升级；第二次用了十年赌输了创业；最近几年又全力投入到数字化培训与咨询行业。如果创业时能够秉承数据思维，用数据辅助决策，虽未必能避免失败，但起码能降低损失，不至丢了东山再起的本钱。
本书第一个实战案例是我的亲身经历，首次运用数据思维做职业重大决策。案例体现了最常见的商业两难选择：拓展市场还是控制成本？
二十多年前，我在一家著名的互联网公司负责技术，那时公司处于亏损状态，邮箱服务的投入很大，怎样开源节流？当时最大的独立邮箱运营商建议：“你们不会运营邮箱，专业事应交给专业人！”我们公司老大受了刺激：“什么叫我们不会运营？为啥不是你们邮箱交给我们运营？”表面上此事是与这家独立邮箱运营商的竞合，但背后却是与我们主要对手的整体竞争，因为邮箱是互联网公司的重要获客来源。
CEO下了决心，做最后的尝试，并立下招贤榜：“在全公司范围内，公开征召邮箱业务总监，目标是百日获取百万收费用户，但揭榜人需立下军令状：完成重奖，完不成撤除一切职务。”
当时我是新闻、邮箱等产品的技术负责人，近水楼台，掌握了邮箱数据（已脱敏处理，但不影响分析结果）。数据展示如下：
（1）免费邮箱用户1200万；
（2）季度活跃用户450万；
（3）每日3万新增用户；
（4）另有收费邮箱1万用户。
任何决策的第一责任人是自己，承担直接后果。别人身上的小事，到了自己身上就是天大的事！孙子兵法云：“兵者，国之大事，死生之地，存亡之道，不可不察也。”这句话同样适用于个人的重大决策。要好的同事都劝我不要接，但是最终还是跟CEO立下了军令状。签的时候真没想到，这张军令状竟改变了我一生。
现在请大家替我来做选择，根据以上数据来做决策：这份军令状，到底立还是不立？你会怎样做数据分析来支持你的决策？
我的数据分析与决策过程如下：
第一步，确定指标。 这个项目看起来直来直去，目标是摆明了的数儿：100万收费用户，就是指标。但数字化项目要在确定问题与指标上花费很大精力，比如：什么叫收费用户？收费用户数的统计口径是什么？这里面大有玄机：还没交钱，但已预订的算不算数？幸好算数，要不然我就真有麻烦了！
第二步，建立模型。 然后，再对指标进行逻辑分解。分解方法叫杜邦分析法，后面章节会详细讲述，如下图所示。指标可以分解为新增收费用户数加留存收费用户数，按照前面给出的数据：每日3万新增用户，另有收费邮箱1万用户。则推算出需新增99万收费用户，而这99万收费用户要从日均3万的新增免费用户来进行付费转化，转化率要达到36.7%。
第三步，预测结果。 最后，判断这个转化率可能完成吗？要回答这个问题，可参考手机游戏的免费用户付费转化率：小于10%！Mission Impossible ！
上图：对收费用户数进行逻辑分解
如果按10%的付费转化率，则出现了72万的缺口，该怎样补上这个缺口？
第四步，调整策略。 再次回到案例背景条件：“免费邮箱用户1200万，季度活跃用户450万”，机会就在这里！
1200万用户包含了大量沉默用户，不能全部指望。但是每季度活跃的450万用户是靠谱的潜在客户来源，可以对这批用户做营销，提供更高质量的服务，促使他们在原有免费邮箱基础上升级为收费邮箱。则升级付费转化率=72/450= 16%。
现在再评估下，100万的指标是否能完成？
活跃用户的付费转化比例达到16%，看起来有戏！
上图：对分解后的关键指标进行判断
而当年实际的营销和产品策略是：容量翻倍＋每月2元＋首月免费。首月免费的奥妙是让用户先把邮箱用起来，散出去，再收费的时候，用户就不容易取消了。
第五步，缓解流失。 最后，一定要想尽办法提升一个关键指标“客户留存率”：天下没有不散的宴席，客户会来，自然会流失。因此，要时刻注意客户的流失率，尤其是第二个月起。光顾了搂钱的耙子，而存钱的匣子是漏的，生意必黄。当时的做法有些特别：通过把邮箱收入捐赠慈善事业，并在用户退订时做提醒，起到了较好的挽回作用。年轻的时候还没有精细数据运营的概念，只能说是误打误撞而已。
梦想还是要有的，万一实现了呢？我们居然“万一”实现了！第一季度收费用户总数达103万。CEO就没想我们能做成，没做奖金的预算，东挪西凑，奖励我们整个团队去黄山休假，回想起来，那真是最单纯最开心的“One Moment In Time”（背景乐响起Dana Winner的《One Moment In Time》）。在数据思维的加持下，我成功完成第一次职业转型。从技术走向业务，为后来创业埋下伏笔。
人才是企业的最关键资源，那么，企业是怎样用数字化的视角来看待人才呢？作为绝大多数打工人的一员，应该学会从雇主角度来评估自身的价值。对人才价值的数字化衡量是规模化企业的无二之选，但这也正是员工们的最大焦虑所在。既然躲不开，何不主动迎上？
人才的价值并不是等着领导和客户来发现的，我们自己可以主动展现。
曾经给某国际领先电子测量设备制造商讲数据分析课，留了课后作业：同学们写自己工作相关的数据分析报告大纲。有一个同学来找我说：“曾老师，我们部门负责校准工程师软件安装更新工作，没什么可分析的，领导也从来不重视。”我问：“如果没有这个工作岗位，会造成什么结果？”他回答：“仪器测量不准。”我接着又问：“既然影响这么严重，能否让领导认识到你的岗位的价值和重要性呢？”这个同学若有所思的离开。一周以后，我收到了让我惊艳的一份数据分析报告大纲，如下图所示：
又过了一周，这个小组的数据图表居然首先完成了，如下图所示（数据已脱敏）：
这个同学借鉴RFM模型，采集了所有服务站的校准工程师软件的更新数据，制作成了数据管理看板。此次作业满分5分，我给他们小组打了4.8的高分。他给我打电话，听出来心情不错：“曾老师，我们领导看到这个报告有些发愣，说了句：没想到！”我说：“没给你满分是希望你们能更进一步：校准精度受影响的比率及其造成的经济损失是多少？明明白白的告诉老板，你的工作值多少钱，给公司赚了多少，给公司省了多少。”时隔两年，这个同学告诉我现在的进展：新系统开发成功，可以实时监测用户的订阅和安装情况，生成分析报告，供管理人员督促用户更新。
希望他们能进一步挖掘自身的数字化价值。
前几年一位老板大哥问我：“你搞的这些大数据什么的，到底能有什么看得见的好处？”当时把我问愣了，作为从业者，数据思维是我的底层逻辑之一，越是内在深信的，反而不知道怎么对外解释。
今天，我终于能回答这个问题：数据思维有什么好处？答：“没了数据思维有什么恶果？”
（1+1%）^365=3778%，每天1%的改进，持续1年，意味着37.78倍提升
（1－1%）^365=2.55%，每天1%的损失，坐视不管，意味着损失殆尽。
虽然初期见效慢，但在恐怖的复利效应下，量变演化到质变。罗振宇说的好：“普通人的个人复利会变成奇迹。”令人啼笑皆非的是，等我准备好答案，老板大哥已经不需要说服了：“你可不可以这样做？我平台所有的车、货、司机，全部用人工智能调配……”到底谁是数据专家？