了得網管理_數據分析競爭法—

編輯推薦

埃森哲大中華區主席李綱，哈拉斯娛樂公司CEO加裡·洛夫曼強力推薦
商務印書館-哈佛商學院出版公司攜手引領經濟管理新思維

內容簡介

人們目前比以往任何時候都更多地擁有商業環境方面的信息，你是否在利用這些信息戰勝對手呢？如果不是，你正在失去一種強有力的競爭工具。當傳統的競爭優勢已經失效時，使用數據分析法來制定更好的決策，並從業務流程中實現*的價值，可以使公司脫穎而出。
本書作者提出，領先的企業不僅隻是收集和儲存大量的數據，它們現在正圍繞著由數據引發的新觀點，制定競爭戰略，這使企業獲益無窮。它們的秘密武器是什麼？答案就是數據分析法：先進的定量和統計分析，以及預測性建模的方法，企業有理解數據的高層領導，還擁有強大的信息技術。
為什麼要憑借數據分析法來競爭呢？當許多行業裡的企業都生產類似的產品，而且使用類似的技術時，差異化的業務流程就是實現差異化的後機會了。許多以往的競爭手段，例如地理方面的優勢或者保護性的規定等，隨著全球化的趨勢都將失效。而專利技術很快就能復制，產品或服務的突破創新也越來越難。因此，競爭基礎就限於以下幾方面：有力而且有效的執行、明智的決策，以及從業務流程中榨取後一絲價值的能力。而通過很好地利用數據分析法，所有這些都可以實現。
達文波特和哈裡斯向我們呈現了各行各業的一個個實例，它們都使用新工具成為行業翹楚。通過采用數據分析法，這些企業識別出有價值的客戶，加快了產品的創新，優化了供應鏈和定價過程，並且挖掘出實現財務業績的真正要素。

作者簡介

托馬斯·達文波特是美國巴布森學院（Babson College）信息技術與管理學總統傑出獎教授，巴布森高層經理教育學院（BabsonExecutive Education）研究中心的主任。托馬斯出版過另外11部書，還撰寫過一百多篇論文。2003年，他被《咨詢》雜志評為全球“*秀的25位咨詢大師”

中文版序
代序
致謝
部分數據分析競爭法的本質
章數據分析競爭法的本質——利用數據分析的手段培養出眾的能力
第二章如何成為分析競爭型企業——定義這種企業共有的關鍵特征
第三章數據分析法與企業業績——將數據分析競爭的能力轉化為持久的競爭優勢
第四章內部流程的數據分析競爭法——在財務、生產、研發和人力資源領域的應用
第五章對外業務流程中的數據分析競爭法——在客戶與供應商領域中的應用
第二部分提高數據分析的能力
第六章如何提高數據分析的能力——循序漸進的五個階段
第七章管理數據分析人員——培養讓數據分析法起效的稀缺因素
第八章商業智能繫統的結構——營造符合企業戰略的良好技術環境
第九章數據分析競爭法的未來——由技術、人力因素和企業戰略驅動的各種方法中文版序
代序
致謝
部分數據分析競爭法的本質
章數據分析競爭法的本質——利用數據分析的手段培養出眾的能力
第二章如何成為分析競爭型企業——定義這種企業共有的關鍵特征
第三章數據分析法與企業業績——將數據分析競爭的能力轉化為持久的競爭優勢
第四章內部流程的數據分析競爭法——在財務、生產、研發和人力資源領域的應用
第五章對外業務流程中的數據分析競爭法——在客戶與供應商領域中的應用
第二部分提高數據分析的能力
第六章如何提高數據分析的能力——循序漸進的五個階段
第七章管理數據分析人員——培養讓數據分析法起效的稀缺因素
第八章商業智能繫統的結構——營造符合企業戰略的良好技術環境
第九章數據分析競爭法的未來——由技術、人力因素和企業戰略驅動的各種方法
注釋
作者簡介
譯後記

媒體評論

對於所有真正有意在生意場上有所突破的人，本書將是無價之寶。

——美國愛克斯龍電力公司董事長、總裁兼首席執行官約翰·羅

我們的管理團隊非常熱衷於使用數據分析法開展競爭，這本書無疑是實現這一目標好的入門書。我強烈推薦那些尋求更佳業績

在線試讀

部分數據分析競爭法的本質
章數據分析競爭法的本質——利用數據分析的手段培養出眾的能力
1997年的一天，一位30多歲的男子從位於街角的百視達（Block.buster）店中租了一部影片《阿波羅13號》（Apollo 13），他交了的超時費。百視達是當時的影片租賃連鎖店。這位男子的簡歷中包括軟件狂人、教育改革家以及電影愛好者這樣的字眼。癟下去的錢包使他開始思考一個問題：為什麼影片租賃店不能像健身俱樂部那樣經營呢？在健身俱樂部，消費者支付統一的月租費，然後就能隨其所願地使用健身器材。因為此次經歷，裡德·黑斯廷斯（Reed Hastings）帶著他出售其軟件公司的7.所得，縱身跳人充滿泡沫的“新經濟”汪洋之中，開辦了Netflix公司。
他在純粹干傻事，不是嗎？畢竟當時百視達公司已經在美國和其他許多國家擁有了數以千計的店面，年收入高達30。而且它還不是這一行業中的競爭對手。人們真的會使用這種模式嗎？先是在網上訂購影片，然後等待美國郵政（到20世紀90年代，它逐漸地被稱為“蝸牛信件”）把它郵來，之後用郵件再把影片寄回去？的確，Netflix公司可能和許多以網絡為經營基礎的公司一樣，雖然擁有“商業模式”，擁有營銷亮點，但就是沒有顧客。
但迄今為止，我們知道這個故事有了不同的結局，而今Netflix公司取得成功的重要原因就在於它是一家分析競爭型企業。這家從事影片遞送的企業，其營業收入從l999年的50激增至2006年的，已經成為憑借超凡的數學、統計和數據管理纔能與對手展開競爭的企業楷模。迄今為止，Netflix公司向600萬顧客提供免費運送DVD影片的服務，而且還提供一套影片回寄包裹服務，這也是免費的。顧客在家中慢慢地欣賞他們選擇的電影，無需支付超時費。當他們還回DVD時，還可以再選擇下一部影片。
Netflix公司需要有物流運輸方面的專業知識，纔能使這種商業模式有利可圖，除此之外，它還在兩個重要的方面采用了分析學工具，這兩個方面都受到顧客行為及其購買模式的影響。個方面是為Cine—match影片推薦“引擎”，它依賴於公司專利的算法驅動軟件。Netflix公司招聘了擁有編程經驗的數學家，來編寫算式和程序，其目的就是要定義影片組，將顧客對影片的評級和影片組結合起來，同時對顧客給出的評分值進行每秒鐘數以千計的評估，並將其分解到當前的網站行為當中。所有這一切都是要保證為每位訪問網站的顧客提供一個個性化的網頁。部分數據分析競爭法的本質
章數據分析競爭法的本質——利用數據分析的手段培養出眾的能力
1997年的一天，一位30多歲的男子從位於街角的百視達（Block.buster）店中租了一部影片《阿波羅13號》（Apollo 13），他交了的超時費。百視達是當時的影片租賃連鎖店。這位男子的簡歷中包括軟件狂人、教育改革家以及電影愛好者這樣的字眼。癟下去的錢包使他開始思考一個問題：為什麼影片租賃店不能像健身俱樂部那樣經營呢？在健身俱樂部，消費者支付統一的月租費，然後就能隨其所願地使用健身器材。因為此次經歷，裡德·黑斯廷斯（Reed Hastings）帶著他出售其軟件公司的7.所得，縱身跳人充滿泡沫的“新經濟”汪洋之中，開辦了Netflix公司。
他在純粹干傻事，不是嗎？畢竟當時百視達公司已經在美國和其他許多國家擁有了數以千計的店面，年收入高達30。而且它還不是這一行業中的競爭對手。人們真的會使用這種模式嗎？先是在網上訂購影片，然後等待美國郵政（到20世紀90年代，它逐漸地被稱為“蝸牛信件”）把它郵來，之後用郵件再把影片寄回去？的確，Netflix公司可能和許多以網絡為經營基礎的公司一樣，雖然擁有“商業模式”，擁有營銷亮點，但就是沒有顧客。
但迄今為止，我們知道這個故事有了不同的結局，而今Netflix公司取得成功的重要原因就在於它是一家分析競爭型企業。這家從事影片遞送的企業，其營業收入從l999年的50激增至2006年的，已經成為憑借超凡的數學、統計和數據管理纔能與對手展開競爭的企業楷模。迄今為止，Netflix公司向600萬顧客提供免費運送DVD影片的服務，而且還提供一套影片回寄包裹服務，這也是免費的。顧客在家中慢慢地欣賞他們選擇的電影，無需支付超時費。當他們還回DVD時，還可以再選擇下一部影片。
Netflix公司需要有物流運輸方面的專業知識，纔能使這種商業模式有利可圖，除此之外，它還在兩個重要的方面采用了分析學工具，這兩個方面都受到顧客行為及其購買模式的影響。個方面是為Cine—match影片推薦“引擎”，它依賴於公司專利的算法驅動軟件。Netflix公司招聘了擁有編程經驗的數學家，來編寫算式和程序，其目的就是要定義影片組，將顧客對影片的評級和影片組結合起來，同時對顧客給出的評分值進行每秒鐘數以千計的評估，並將其分解到當前的網站行為當中。所有這一切都是要保證為每位訪問網站的顧客提供一個個性化的網頁。
Netflix公司還創立了一個獎項，如果公司外有哪位量化分析學者能夠將這個影片推薦算式提高至少10％，那麼公司將獎勵他10。Netflix公司的首席執行官裡德·黑斯廷斯說過：“如果說星巴克公司的成功秘訣是顧客看到端著拿鐵咖啡的侍者那張微笑的面孔，那麼我們的成功之處就在於我們的網站可以根據顧客的喜好作出調整。”Netflix公司對顧客的選擇及其對所租影片給出的反饋意見進行分析——這可是10億多條觀眾對他們喜歡的、熱愛的、討厭的影片的意見，並以一種理想的方式向顧客推薦影片，這種方式不僅能好地滿足顧客的口味，而且還能使公司的庫存狀況保持。通常Netflix公司推薦的影片都非常符合顧客的偏好，但同時這些影片又不是那種市場需求很旺的影片。換句話說，它主要的經營領域就是“長尾，也就是正態分布曲線的外緣，這個領域的產品都不是流行的。”
Netflix公司還采用了一種有些爭議、由數據分析驅動的做法，它被稱為“節流”。這種做法涉及的是公司的常客型和非常客型兩類顧客群，平衡地處理他們的送貨要求。非常客型顧客在送貨方面得到了比常客型顧客更優先的條件。之所以采用這種做法有多種原因。由於給顧客運送產品是免費的，而且顧客支付的月租費也是定額的，所以對於Netflix公司而言，非常客型顧客對於企業贏利是有價值的。和所有的公司一樣，Netflix公司希望那些能使其獲得利潤的顧客滿意，並防止他們流失。盡管那些常客型顧客可能會感到他們受到了不公平的對待（據黑斯廷斯所說，少數顧客已經提出了抱怨），然而，Netflix公司必用一種能贏利的方式在其獲利和的顧客群之間來分配送貨資源。黑斯廷斯把這種做法稱為“公平算法”。Netflix公司近纔調停了一場涉及這種做法的集體訴訟，起因就是它曾經宣傳說絕大多數影片會在一天內送到。
數據分析法還幫助Netflix公司確定了取得DVD分銷權的費用。公司曾經購買了《貧民窟成長史》（Favela Rising）的分銷權，這是一部關於裡約熱內盧的音樂家的紀錄片。當時NetfliX公司的高管們了解到有100萬名顧客曾從公司租看過2003年發行的影片《上帝之城》（Cityof God），這部現實題材的影片也是反映裡約熱內盧的貧民窟生活的。公司還了解到，曾有50萬位顧客曾經選擇租過一部有些類似的反映印度貧民窟生活的紀錄片《生於妓院》（Born into Brothels），而且有25萬人曾在公司訂過這兩部影片的DVD。因此，這家公司感覺以25萬人的租費確定的價格是比較保險的。如果租看的人多了，那麼《貧民窟成長史》的制片商和Netflix公司都會有更多的收益。
像許多分析競爭型企業一樣，Netflix公司擁有很濃厚的數據分析的企業文化，而且對於業務，它們秉承一種“邊試邊學”的方法。其首席產品官尼爾·亨特（Neil Hunt）曾經這樣說：
從產品管理到工程技術團隊，我們在招聘人員時注重數據分析，而且已經建立起了一種注重量化測試的企業文化。我們很典型的做法是同時進行幾百種不同的消費者經歷試驗。例如，目前我們正在進行“Netflix篩查室”試驗，我們會讓顧客觀看他們沒有看過的影片的預告片。我們選擇了4種不同的版本來作測試。我們將2萬名訂購客戶分別引入4個測試隔間，另外還有一個對照組，根本不進篩查間。我們測量很多指標，例如：他們觀看預告片的時間、看完預告片的人占全體人數的比率、他們在各自選擇影片的序列中加入了多少部影片，以預告片對顧客終租看影片後所作出評價的影響程度等，還有許多其他因素。這些初始數據非常有用。
Netflix公司的首席執行官黑斯廷斯在斯坦福大學獲得了計算機科學的碩士學位，他曾擔任美國和平隊的數學教師（和平隊是一個美國志願服務組織。——譯者注）。他的公司已經把科學引入到一個具有顯著藝術特點的產業中來。正如一篇《商業周刊》刊登的文章所說的那樣，“Netflix公司是利用數據來作決策，而不是憑直覺貿然決策”。公司一般的客戶會對200多部影片作出評價，而Netflix公司對顧客的影片租看歷史及其對影片的評價進行仔細的研究分析，並預測他們會喜歡什麼的影片……Netflix公司的董事理查德·N.巴頓（Richard N.Barton）說：“這就是針對電影的‘魔球’（奧克蘭運動家隊在職業棒球運用中運用統計數據的方法），裡德這樣的奇人把電影看成了另一類數據問題。”在測試階段，Netflix公司運用了大量定量和定性的方法，包括一手數據調查、網絡用戶測試、概念開發與測試、廣告測試、數據挖掘、品牌認知研究、訂購客戶滿意度調查、渠道分析、營銷組合化分析、細分市場研究和營銷材料效率分析。這種測試的做法融人到整個企業文化中去，從市場營銷到經營管理，再到客戶服務，隨處可見。
以數據分析為導向的做法已經讓這家公司獲得了巨大的成功和發展。但是它仍然繼續依靠數據分析的手段，使自己在出現重大技術變革之際乘風破浪。已經非常清晰的一個趨勢就是，電影的分銷將終轉向電子渠道——互聯網、電纜或者無線下載。雖然具體的組合狀況和時間尚不明朗，但是郵遞DVD這種方式從長遠來看並不樂觀。然而，Netflix公司正是憑借其數據分析的方法，在一個真實的分銷領域中獲得了成功。如果Netflix比其他人更能了解顧客想看的影片，那麼可以肯定，顧客會忠實於這家公司，而不會在意影片究竟是通過什麼渠道來到他們家中的。
雖然Netflix公司可能看上去很獨特，但是在許多方面，它都是一類企業和組織的典型代表。這類機構雖然目前數目不多，但是增長極快。它們不僅認識到了商業分析的潛力，而且正努力地挖掘這些潛力。這樣的企業和組織在各行各業中都可以找到（見圖1—1）。其中有的公司還沒有被廣泛認可為分析競爭型企業，就像Netflix公司一樣。但同時還有一些企業已經非常著名，例如娛樂業中的哈拉斯娛樂公司（Harrah’。Entertainment）或者棒球運動中的奧克蘭運動家隊（Oakland A’s）。有些公司，例如亞馬遜公司（Amazon corn）、Yahoo！以及Google，都是後起之秀，它們已經把互聯網的力量融人到分析引擎中。還有一些公司，例如瑪氏（Mars）和寶潔，它們生產大家都很熟悉的消費品已經長達百年或更久了。這些公司有兩個共同點：一方面，它們都是在數據分析能力的基礎上與其他企業展開競爭；另一方面，它們都是行業中的佼佼者。我們相信，這兩個特點不是毫不相關的。
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