18、数据科学在商业决策与产品变现中的应用

最新推荐文章于 2026-01-01 08:15:01 发布

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数据科学在商业决策与产品变现中的应用

1. 分数开发技术在商业决策中的应用

1.1 体育赛事中的决策分析

在体育赛事场景中，以金州勇士队教练组减轻勒布朗·詹姆斯进攻效力这一商业举措为例，需要做出一系列决策，包括谁来防守勒布朗·詹姆斯、最佳的个人防守策略以及最佳的团队防守策略等。相关的潜在决策、建议和评分指标如下：
|决策|潜在建议|潜在分数/指标|
| ---- | ---- | ---- |
|谁来防守勒布朗·詹姆斯| - 选择哪个防守球员
- 比赛的哪个时段安排哪个防守球员
- 在哪些比赛情形下安排哪个防守球员|疲劳分数：
- 自上一场比赛以来的小时数
- 本赛季已参加的比赛场次
- 平均每场比赛的上场分钟数
- 当前比赛的上场分钟数
- 当前比赛控球的分钟数
- 当前比赛的投篮次数
- 当前比赛剩余时间
- 主客场比赛情况
动机分数：
- 比赛中的表现
- 对手的战绩
- 防守他的球员
- 嘘声的音量
- 是否对阵前东家
- 看台上勒布朗球衣的数量|
|最佳的个人防守策略| - 是否阻止勒布朗接球
- 是否阻止他投三分球
- 是否阻止他投两分球
- 是否阻止他切入禁区
- 何时直接防守勒布朗
- 何时对勒布朗进行包夹
- 何时进行掩护
- 何时协防| |
|最佳的团队防守策略| | |

1.2 零售行业的商品营销决策

以Foot Locker提升商品营销效果为例，通过“By”分析得出一系列与客户相关的指标和变量，如年龄、居住情况、性别、运动喜好等。对这些指标和变量进行分组，可以形成不同的分数，以辅助商业决策：
- 客户忠诚度分数 ：可将“VIP会员”“VIP会员时长”“VIP卡使用频率”“奖励积分兑换频率”“过期奖励百分比”等指标和变量归为一组。
- 体育热情分数 ：像“喜爱的体育项目”“喜爱的体育团队”“高中体育团队支持者”“大学体育团队支持者”“团队品牌服装购买量”等可归为一组。
- 体育活动分数 ：“活跃运动员”“体育活动类型”“体育活动频率”“每周平均体育活动量”“是否佩戴健康监测设备”等可归为一组。

以下是潜在的Foot Locker客户分数相关信息：
|客户问题：哪些客户对Foot Locker的营销活动最有反应|相关指标和变量|
| ---- | ---- |
|年龄、性别、婚姻状况、子女数量、婚姻时长、收入水平、教育水平、是否拥有VIP忠诚卡、VIP会员时长、VIP奖励过期百分比、VIP奖励过期金额、居住情况（自有或租赁）、在当前住所的居住时长、当前住所的价值、喜爱的体育项目、喜爱的体育团队、高中体育兴趣、大学体育兴趣、是否为活跃运动员、体育活动类型、每周锻炼分钟数、每周锻炼天数等| - 忠诚度分数
- 体育热情分数
- 体育活动分数|

通过这些分数，可以创建最大客户终身价值（MCLTV）分数，用于指导关键业务决策：
- 确定哪些客户获得何种促销活动，以挖掘每个客户的潜在价值。
- 为哪些客户提供何种特殊活动，以提高客户忠诚度和MCLTV。
- 根据店铺最大终身价值分数（即该店铺常客的MCLTV分数总和），为哪些店铺分配更多热门产品。

1.3 分数开发的总结与作业

分数是商业利益相关者在利用数据科学改进决策时非常重要且可操作的概念。分数的优点在于能够将广泛的变量和指标整合为一个单一数字，并且可以从小处着手，不断寻找新的指标和变量，以更好地预测业务绩效。

为了巩固所学内容，有以下作业：
1. 对选定商业举措的“By”分析结果进行观察，寻找常见的分组或潜在分数。可以将每个指标和变量写在单独的便利贴上，贴在活动挂图或白板上，方便移动和寻找分组。
2. 完成选定商业举措的建议工作表，验证第一步中发现的分数是否支持所需的决策和建议。
3. 思考如何创建一个最大终身价值分数，以支持针对目标商业举措的关键决策。该分数可用于营销效果、患者护理、教师留任、预测性维护、收入保护和网络优化等多种商业举措。

2. 产品变现的方法与案例

2.1 变现练习的概念与流程

有时候，在“像数据科学家一样思考”的过程中，反向工作是很有用的。可以先确定组织可以向客户和一线员工提供的潜在建议，然后反向寻找支持这些建议的数据和分析要求。变现练习就是这样一种技术，它旨在了解组织的产品或服务如何被客户使用，然后确定如何利用客户和产品使用数据创造新的变现机会。其流程如下：
1. 了解产品使用特征和行为 ：分析产品的关键功能和客户使用产品时的行为及相关决策。
2. 为每个客户类型开发人物角色 ：识别并理解不同的客户类型，为每种类型创建一个人物角色，涵盖客户的任务、决策和痛点。
3. 头脑风暴潜在的客户建议 ：从理解利益相关者的决策和痛点以及观察产品使用引起的行为变化两个角度，为每个利益相关者提出潜在建议。
4. 确定支持数据来源 ：找到支持上述建议的数据。
5. 优先考虑变现机会（收入） ：评估不同变现机会的收入潜力，进行优先级排序。
6. 制定变现计划 ：根据优先级制定具体的变现计划。

2.2 健身追踪器的变现案例分析

2.2.1 了解产品使用

以健身追踪器为例，理想的健身追踪器应具备以下功能：
- 提供完整的锻炼历史记录，包括开始和结束时间、用时、距离、配速和消耗的卡路里。
- 测量当前速度、距离、用时、配速和消耗的卡路里。
- 内置GPS，提供准确的速度和距离数据，并绘制锻炼路线图。
- 监测心率。
- 记录最多50次跑步和个人最佳成绩。
- 便于查看和分析锻炼历史。
- 允许下载锻炼数据进行更详细的分析。
- 当打破个人记录时发出认可警报。
- 轻松将锻炼结果集成到不同的社交媒体网络中，并支持游戏化功能，以便与朋友的成绩进行排名。

健身追踪器会鼓励用户产生不同的行为变化，如多散步、爬楼梯、在机场候机时走动、将车停得更远以增加步行距离、短途骑行代替开车等。这些行为变化以及相关决策（如穿什么鞋、选择什么跑步路线、跑多长时间、和谁一起跑等）为变现提供了新机会。

2.2.2 开发利益相关者人物角色

健身追踪器制造商可以为不同的客户类型创建人物角色。例如，“活力跑者”这一人物角色的相关信息如下：
|关键任务|关键决策|痛点|
| ---- | ---- | ---- |
|早上7点：在附近进行晨跑来开启新的一天| - 穿什么跑步鞋和装备
- 跑多长时间
- 选择什么路线
- 独自跑还是和朋友一起跑| - 难以设定和监控跑步目标
- 不知道何时更换鞋子
- 总是在寻找新的跑步路线
- 不知道这些锻炼该穿什么最好的鞋子
- 难以与朋友协调锻炼计划
- 找不到可能喜欢的其他课程|
|下午1点：偶尔去当地基督教青年会参加Body Pump课程或骑行课程| - 今天去上哪个课程
- 穿什么运动鞋子和装备
- 独自跑还是和朋友一起跑| - 难以设定和监控步行目标
- 不知道最好的步行鞋|
|晚上9点：在睡觉前带狗进行晚间散步| - 走多长时间
- 选择什么路线
- 是否带狗| |

此外，还可以为其他类型的跑步者（如极限跑者、偶尔跑步者、不情愿的跑步者）以及其他重要的商业利益相关者（如健身追踪器制造商的产品开发、销售和营销团队，以及渠道合作伙伴）创建人物角色。

2.2.3 头脑风暴潜在建议

制造商可以根据客户的决策和行为变化，为客户人物角色提出潜在建议。例如，针对“活力跑者”在设定跑步目标困难的痛点，可以提供个性化的跑步计划建议；对于不知道何时更换鞋子的问题，可以根据跑步里程和鞋子磨损数据提供换鞋提醒等。

通过这种变现练习，健身追踪器制造商可以挖掘新的产品和服务机会，为现有客户提供更多价值，吸引新客户，为渠道合作伙伴创造新的收入机会，开拓新的市场和受众，以及开辟新的销售渠道。

2.2.4 确定支持数据来源

为了使提出的潜在建议具有可行性和有效性，需要确定相应的支持数据来源。以下是一些可能的数据来源：
|建议类型|支持数据来源|
| ---- | ---- |
|个性化跑步计划建议|用户的历史跑步数据（包括距离、配速、时间等）、身体指标数据（如心率、体重等）、跑步环境数据（如天气、地形等）|
|换鞋提醒|跑步里程记录、鞋子材质和使用时间数据、用户反馈的鞋子舒适度数据|
|协调锻炼计划建议|用户的日程安排数据、朋友的锻炼时间和偏好数据|
|推荐合适课程建议|用户的运动偏好数据、课程评价数据、课程时间和地点数据|

2.2.5 优先考虑变现机会（收入）

在确定了潜在建议和支持数据来源后，需要对变现机会进行优先级排序。可以从收入潜力、实现难度、市场需求等方面进行评估。以下是一个简单的示例评估表格：
|变现机会|收入潜力（高/中/低）|实现难度（高/中/低）|市场需求（高/中/低）|优先级|
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
|向现有客户销售个性化跑步计划服务|高|中|高|1|
|为新客户推出包含换鞋提醒功能的高级会员服务|中|低|中|2|
|与课程提供商合作，为用户推荐课程并获取佣金|中|中|中|3|
|向渠道合作伙伴提供用户数据洞察服务|低|高|低|4|

2.2.6 制定变现计划

根据优先级排序，制定具体的变现计划。

个性化跑步计划服务 ：
- 开发个性化跑步计划算法，结合用户历史数据和身体指标生成计划。
- 通过健身追踪器APP向现有客户推广该服务，收取一定费用。
- 定期收集用户反馈，优化跑步计划。
高级会员服务 ：
- 增加换鞋提醒功能到高级会员套餐中。
- 开展促销活动，吸引新客户购买高级会员服务。
- 提供会员专属福利，如优先获取新产品信息等。
课程推荐合作 ：
- 与当地的健身课程提供商建立合作关系。
- 在健身追踪器APP中展示推荐课程，并为每笔成功的课程预订获取佣金。
- 分析用户课程参与数据，优化推荐算法。
数据洞察服务 ：
- 对用户数据进行脱敏处理和分析，生成有价值的洞察报告。
- 与渠道合作伙伴分享报告，并收取服务费用。
- 确保数据安全和隐私保护。

2.3 变现练习流程总结

变现练习通过反向工作的方式，从理解产品使用和客户行为出发，逐步挖掘新的变现机会。整个流程可以用以下mermaid流程图表示：

graph LR
    A[了解产品使用特征和行为] --> B[开发利益相关者人物角色]
    B --> C[头脑风暴潜在建议]
    C --> D[确定支持数据来源]
    D --> E[优先考虑变现机会（收入）]
    E --> F[制定变现计划]

这个流程强调了对产品和客户的深入理解，以及数据驱动的决策过程。通过不断地迭代和优化，组织可以持续发现新的变现途径，提升商业价值。

3. 总结与展望

3.1 核心要点回顾

分数开发技术 ：能够将多个变量和指标整合为一个单一的分数，帮助商业决策者更好地预测业务绩效。在体育赛事和零售行业中，通过合理分组指标和变量形成不同分数，如疲劳分数、客户忠诚度分数等，为决策提供了有力支持。
变现练习 ：通过反向工作，从产品使用和客户行为入手，挖掘新的变现机会。以健身追踪器为例，详细展示了从了解产品、开发人物角色到制定变现计划的完整流程。