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今日学习,数据驱动的组织架构。

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按照约定,该买远期的机票了,当然先去那个读书时魂牵梦绕的地方,去看看卡夫卡,昆德拉生长过的地方,去看看街边相拥的爱人和盛情表演的艺术家,去继续自己的流浪…正好练习下申请申根签。再不继续,就要出去两次啦,哈哈
前几天同Qunar和阿里的朋友沟通他们工作中的流程,以寻找可以借鉴的地方。总结了几点,两家各有自己的特色,但大家都是业务导向模式,那么,当然就要一切拿数字说话,组织架构也要做相应的改变。

  1. 产品、技术团队是虚拟团队
    天猫前端团队的各个成员在行政划分上隶属于各个不同的业务线,前端组只是一个虚拟的团队。之前做项目都是依据要做的任务和要达成的目标,从各个团队抽调人手组成一个项目小组,也就是说业务团队是虚拟的。那么,势必会造成成员自己为了各自的利益而不断扯皮,浪费工时。

    将产品、技术纳入业务团队中,并且产品的需求必须基于业绩目标和实际的业务数据,技术也需要理解业务。在项目完成之后,根据对预期数据指标的监测,对业务、产品、计划进行反馈。如果这个团队是正向发展的,那么受到的反馈也必将是正反馈居多,让团队中的每个人,都会因为业务的增长而倍感有意义,这样也形成了一种激励方式,并且方便依据KPI进行团队激励。

  2. 重视数据分析,用数据解决问题
    看趋势,对各维度KPI曲线同比、环比的进行观测,并查看各KPI指标间的关联性。比如,根据业务数据模型,对用户量、交易量的增减进行观测

    找变异(发现问题),KPI曲线的异常值。例如,转化率下降了,客单价下降了,从搜索引擎过来的用户量减少了…

    析原因(分析问题),发现了问题,就要找原因,看时间节点,看关联活动,包含内部的和外部的,看原因构成,并分解原因,最好能够得出权重,进行优先级排序。例如,转化率下降了,是因为改版造成的操作复杂,还是因为运营活动减少,还是因为到访数量量级急剧下降

    定对策(解决问题),一个问题可能有一个或者多个解决方法,选择可执行的,最切合实际的解决方案,切忌追求优雅和完美。


昨日场景:工作,制定不同人群的理财计划
今日运动:俯卧撑20
今日寄语:说好了的,“买进,并持有”,时间还很短…

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