分析和拉动的力量

如何培养一个使用数据来指导其决策的文化。

许多公司刚开始他们的数据分析之旅时，不确定如何创建和培养以数据驱动的文化。无论您是否将Metabase作为数据栈的一部分，我们都会讨论如何培养一种使用数据来指导其决策的文化。

将数据传递给做决策的人主要有两种方式

• 推送重要数据给人们。
• 或者让人们自己选择哪些数据（以及何时）拉取。

为了充分利用您组织收集的数据，您需要做这两件事。

拉取数据

对于本地化的团队决策，我们应该允许负责做出这些决策的团队拉取与这些决策相关的信息。考虑以下例子

• 背景：SaaS产品的全新账户目前通过一系列描述产品功能的电子邮件进行入门。然而，新账户在第一个月的流失率约为15%。

• 决策：为了降低这种流失率，客户成功团队决定主动对10%的新客户进行入门，而不是在他们看到账户一周后无活动时联系他们。

• 成功标准：一个月后降低流失率。

在这种场景下，我们公司需要设置什么，以便客户成功团队能够以数据驱动的形式做出和评估这个决策？

首先，需要有一种方法让客户成功团队能够拉取特定时间段的新客户列表。虽然这听起来很显然，除非我们在产品开发期间预见到这种报告需求，否则我们可能需要每周一开始就要求分析师提供新客户列表，或者在我们的产品管理工具中添加一个新的报告。现在，我们的英雄团队可以在需要时拉取类似以下列表的账户

接下来，我们需要挑选出10%的样本用于我们的高接触入门实验。我们应该抵制选择前10个或偏袒样本的诱惑，并使样本不偏向我们的新账户的位置、大小或其他关键属性变得可能（并且最好是零摩擦）。如果可能的话，分析师或有统计意识的人的帮助在这里很有价值，以生成这个抽样过程并为客户成功团队提供表格。到了这一点，我们应该能够拉取一个看起来更像是这样的表格

现在我们有一个可以入门的客户列表。让我们快进几个月，看看客户成功团队将需要什么来了解这个决策是如何进行的。

首先，让我们看看整个项目做得怎么样。为此，我们需要定义什么是流失，然后计算积极入门的样本中的流失率。在定义流失时，我们将假设最简单的情况，即我们有用户账户的明确“取消订阅”状态。我们只需提出一个问题来统计按状态和入门类型划分的账户数量。

在一个理想的世界里，我们的流失率可能会降至0%，但实验很少能像这样顺利。大多数情况下，像这样的实验结果可能是“嗯……似乎有点效果。”通常，在某些情况下，入职流程会非常顺利，但在其他情况下则不会（例如，在下面的例子中，你会看到积极入职对金融行业的账户效果非常好，但对教育行业的账户则完全没有效果）。向下看，你会发现，在积极入职后，30%的教育账户流失，而只有1%的金融账户流失。

但我们不应止步于此。作为一家SaaS公司，净流失率是一个决定胜负的指标，我们应该努力了解是什么让这个数字上升或下降。在我们的完全数据驱动型组织中，客户成功团队本身就能够深入挖掘，将对其账户的理解与BI工具的洞察相结合，深入研究根本的动态。

通过深入研究账户，我们勇敢的团队成员发现，核心问题是90%的教育账户位于西部海岸，而75%的金融账户位于纽约市（与公司处于同一时区）。由于我们安排的入职时间太早（太平洋标准时间上午6点至9点），迫使可怜的学校管理人员在咖啡还没发挥作用之前就参加入职培训。他们很快就意识到了睡懒觉的智慧，并将所有西部海岸的入职时间安排在下午晚些时候。总体流失率急剧下降；这个决定（以及后续的修订）挽救了整个局面。

让我们暂时停下来，回顾一下在公司中拉取信息的好方法。首先，我们将数据揉捏成一种对我们的客户成功团队有意义的格式。实际上，这意味着我们考虑到分析的使用场景来设计信息的底层结构。我们可能不得不牺牲一些交易性要求，使这些数据适合分析，或者与交易性要求进行权衡，或者将我们的运营数据转换，使其更容易分析。虽然试图让每个团队都理解底层架构或学习SQL很有吸引力，但如果我们以在电子表格中看起来不错的方式组织我们的数据，我们会好得多。

其次，允许拉取信息的目的是为了创造一种自下而上的、数据驱动的决策文化。如果我们能够设置一个系统，让最接近决策的人能够根据他们自己的运营节奏提出和回答他们自己的问题，我们就可以构建一个能够迅速应对变化业务需求的组织。这不仅比将问题推给一个专门的分析师群体更快，而且自助的性质使得数据可以渗透到我们公司的每一个角落——包括与客户、合作伙伴和供应商的互动。

推送数据

让我们回到组织结构图的其他部分，谈谈如何在公司中推送数据。

推送数据的目标是确保团队或公司中的每个人都了解一组核心数字或数据点。虽然在这里我们使用“推送”这个词，但我们并不是指用来传递信息的中介。我们的意思是，公司需要通过确定一组定义他们如何衡量业务的核心指标，来补充去中心化的“拉取”系统（每个人都可以查找他们想要的数据）。

一般来说，少即是多：我们尝试推给人们的不同数据点越少，人们就越有可能消化它们——关于什么才是真正重要的，混淆就越少。

在许多公司中，这个由中心确定的集合信息被称为关键绩效指标（KPI）、核心指标，或者听起来很正式的其他名称。这些指标指示企业应该与之管理的业务结果。这些指标与期望的商业结果联系越紧密，就越好。理想情况下，我们应该制定这些数字，以便可以管理，这意味着所有获得这些数字的人都可以采取行动（或启动行动）来改变这些数字。此外，通常还有一些指标（内部或外部）代表公司运营的环境。尽管公司无法控制这些因素，但它们确实指导了整体行为，并且是推动的优先候选者。例如，一家金融公司每天早上为了准备当天的工作，可能会获取其他时区过夜活动的快速总结。

这里良好的核心指标之一是抵制诱惑，用让我们感觉良好的指标代替让我们了解我们表现如何的指标。虽然很容易陷入成功公司的神话，这些公司从未在通往伟大的路上遇到空挡，但当我们更快地意识到商业的某个方面不起作用时，我们就越快能够纠正它。

作为一个具体的例子，让我们回到我们虚构的SaaS业务。衡量我们公司总体成功的方法是总账户数，但这虽然是看到几乎总是增加的大数字，但这个总数使得我们很难完全了解用户基础的快速增长或减少。一个更好的数字是账户数的变动，或上一个时间段的增长百分比。那些在总账户总数中会被冲淡的增长变化现在变得清晰可见。

何时推动数据

将推动指标频率与该指标所提供决策节奏相匹配很重要。如果我们通过需要一周时间来计划和执行的行动来管理一个数字，那么每小时的提醒更有可能分散我们的注意力，或导致我们陷入混乱，而不是有助于做出有效决策。同时，考虑到相关数字的自然周期也很重要。

如果我们谈论账户的流失率，客户成功团队采取的任何行动都不会在几天或几周内影响流失率。此外，流失具有自然周期性：人们主要在30天试用期末取消或未能续订。在这种情况下，按周甚至按月查看流失率是有意义的。如果我们需要立即对已终止的账户采取行动，而不是推动一个指标，我们应该将该行动纳入终止工作流程。

如何推动数据

通过组织推动信息主要有三种方式。最传统的，但由于其赋予的重量而仍然有用，是站在人们面前，从幻灯片上读出数字。全员大会、销售启动会议、分析师电话会议：这些都是我们可以以低带宽但重的方式传递一小套信息的机会。

虽然它们不是严格意义上的“推动”，但仪表板也是收集指标的地方。在了解前一天、一周或其他时间发生的事情时，检查仪表板通常是个好主意。虽然仪表板可能会被滥用，并且需要一定程度的维护，但它们提供了一个获取当前数字的关键场所。

最后，推动信息的基石就是字面上的：将信息推送到人们的收件箱、频道等。早上第一件事就可以查看的电子邮件，或者只在周一发送的电子邮件，对于将最重要的数字呈现在人们面前非常有用。我们还应该确保这些数字是重要的：很容易创建一个没有人打开的电子邮件，这会违背整个练习的目的。

在这里，与其他地方相比，牢记推送数据的黄金法则至关重要：只推送能够以某种方式改变行为的数据。注意力是一种稀缺的商品，特别是在推送渠道中，我们应该专注于为人们提供起点，以促使那些能够改变数字的人采取行动。

整合所有内容

既然我们已经单独讨论了它们，让我们谈谈如何将获取数据的方式整合在一起。

如果我们为每个人建立一个真正开放和易于访问的方式来拉取他们需要做更好工作的其他信息，我们就可以在推送数据方面更加有效。如果我们能提供工具，让人们轻松钻入并分析他们收件箱中到达的指标，我们就不必在电子邮件中加载每个可能的KPI的子指标。同样，对于有自然开始和结束的项目，如果我们能轻松让团队拉取有用的信息——并在整个项目期间将其推送到自己那里——团队就不需要外部帮助来跟踪他们的决策进展。