3-3 经营诊断型数据产品人的思维模型

经营诊断型数据应用的价值落地链路包括：看清现状—统计发现异常—监控寻找根因—诊断生成方案—策略执行提升—应用人工决策为辅机器决策为主。不同层次的决策（战略决策、执行决策）、不同业务的决策（经营决策、运营决策、营销决策）、不同场景的决策（日常经营决策、大促决策、新品发布决策）均有对应的数据支持。

零售场景下经营诊断型数据产品的架构形态需覆盖销售、市场、增长、品牌、商家、ISV、管理者、商家采销、供应商、营销、品牌、消费者、资产等全链路。具体架构包括：

一站式内部经营数据开放平台：提供GMV增长全链路场景化触达、业绩趋势把控、采销控一体掌握、流量触点解析、营销效果复盘、行业趋势挖掘、实时动态掌握、异常点及时预警、信息便捷互传等功能。
人场货微群×分层GMV增长全场域触达：涵盖站内外拉新、下沉市场消费升级、老客深度运营、新品上市品牌建设、资产标准管理、资产质量管理、资产安全管理、元数据管理、资产目录管理。
数据应用用户视角业务场景能力全景：包括资产治理、资产沉淀、数据资产全域、微群划分、全域消费者洞察、全域运营策略制定、全域4A流转、全域品效打通评估、全域消费者资产增长、全域运营评估、全域触点归因分析、跨渠道打通、智能+实时策略、全域消费者挖掘与触达、A/B测试、流量路径、流量引导、流量归因、订单全流程交易转化、交易交易构成、活动分析、资源坑位解析、营销营销工具效果、销售利润、现金流、财务成本结构、入库/现货出库/滞销供应链内配调拨等。

构建经营诊断型数据产品的思维模型需从以下几个方面进行：

看自己：
- 业务认知：明确业务北极星KPI、黄金交易链路、业务分工职责、业务操盘动作、业务要素分类分级、损益构成。
- 产品化抽象：成为用户做设计、提效率还是追效果、无对比不分析、纵向下钻与横向链接、看趋势看构成看排名、数追人而非人追数、分诊台式诊断架构、数据产品的Checklist、养大数据产品的数据产品、目标用户成长体系、数据BP陪跑业务、满意度调研。
看环境：
- 行业认知：国内外本行业、行业上线游产业链、行业关联业态、行业高光及至暗时刻。
- 竞对认知：竞对战略重心认知、竞对业务表现认知、竞对能力全景认知、竞对核心优势认知、竞对中长期目标认知。

从0到1到100的一些挑战包括：

数据质量：
- 规划设计数据一致性：统一实时/离线数据源并打标认证、明确数据owner并定义指标口径、PaaS化指标服务及数据权限服务、多端指标自动化比对。
- 数据延迟：数据重保分级、双流、预计算、降级，延迟满足。
- 数据异常：全数据链路监控报警、基于业务的阈值设置及降级举措、高效的上下游联动机制、通知及客户体验维护。
做什么不做什么：
- 沉到业务流里找寻破局点、找到你的VIP来共建、拿数据说话、把看到的列出来做减法。
从效率到效果：
- 场景化诊断框架（平销、大促）、引入业务专家共建细分诊断场景、多与触达、操盘工具链接闭环。
满意度与商业化：
- 满意度是健康生态的基石、商业化是先行者的加速器、通过此满意度拉动彼商业化。