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疫情下的数据化应用思考:3个表现,1套工具,4项评测

GIO 增长团队 2020-02-18
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作者:邢昊,GrowingIO 咨询服务与运营副总裁

来源:GrowingIO 增长公开课第 35 期


文章末尾可点击链接,观看公开课回放


大家下午好!今天给大家分享的主题是 GrowingIO 战“疫”系列第一期:疫情下的数据化应用思考。


正在发生的疫情一直牵动着全国、甚至全世界所有人的心,同时我们也在这个过程中不断地发现与反思。


一方面,公众意识在觉醒,都在试图去洞察一些情况与事实;另一方面,越来越多的民众、企业、政府,都在试图通过数据来了解疫情的真实局面。


一. 数据的力量在疫情期间的三个重要表现


我们希望通过数据在疫情中的重要表现来引申,让大家去思考数据对于您所在的企业,您所执行的创业项目,或者您所执行的具体项目,是不是能发挥类似的作用?


1.1. 判断人员动向,精准控制疫情传播


这张动图是百度呈现的 500 万离武汉人群的去向数据。



在疫情发生的初期,全国人民最关注的就是疫区的人们都去了哪里,所以这张动图的浏览量非常高。通过这样一个呈现方式,我们可以很清晰地了解疫区人们的迁出动向。


随后大家开始越来越关注与自己所在地区相关的数据。这时候这些互联网公司又为我们提供了更多的数据成像,帮助我们排查自己身边是否有确诊或者疑似病例。



比如搜狗搜索推出的这三个数据功能:


  • 疫情小区——通过手机 APP 查询您所在的小区有没有疫情的出现;

  • 传染路线——通过呈现新增病患的活动区域与路线,让公众查询是否与处在潜伏期的感染者有过接触;

  • 患者同程——通过收集和汇总各个渠道发布的资讯,把所有出现过感染病例的公共交通班次做成数据查询库,方便大家查询自己是否在乘坐公共交通的过程中,和患者同乘。


结合阅览者自身数据,定制化地进行数据推送,这就是数据展现的进阶表现,也是搜狗比百度高明的地方。看来再漂亮的 PC 版数据可视化也没有及时、高可用度的移动端数据查询来得有效。这也提醒了各位数据应用者注意这个变化趋势。


1.2.  判断疫情走势,建立全民预警机制


到了数据运用的最高阶段,就是当我们的数据积累到一定程度之后,可以开始进行数据的预测。



清华的 A.I. 团队通过建模对疫情的发展进行了预测。通过拿到的少量已有数据(左侧阴影部分),就能够预测出未来我们整个的疫情走向(右侧高亮区域)。


虽然这个数据模型预测的准确与否,我们还要拭目以待,但从目前来看,数据整体上升的趋势与钟南山、闻玉梅两位疫情专家,基于专业知识进行主观预测的结果是基本吻合的。


我们还看到网上一位程序员,制作了一个预测模拟程序,可以模拟人群场景中的感染(黄色部分)比例, 并且用动态的方式来呈现了出来。



此外,该模型还可以加入一些限定条件。比如,当医疗资源用尽之后,抑或如果我们没有管控交通出行等。系统可以根据这些条件,推演数据的巨大变化。


数据化正在变得越来越有说服力,通过这样的仿真预测,模拟未来走势的数据信息,已经被越来越多的公众了解,相信政府决策的过程中会大量地使用这些数据预测方法。


1.3. 优化资源配置,辅助多方协助抗疫


为应对这次疫情,浙江省运用了“大数据 + 网格化”的方式,全面排查可疑人群。



杭州下城区在“城市大脑”的支持下,通过运用数据的能力,仅用几干名网络人员就完成了全下城区的排查。每当有疫情区的车牌进入到相应的网格区域,区域负责人就会获得手机提示,并且通过与所有住户资料的数据库对比,一旦来自疫情区的住户刷了电梯卡,负责人即可立刻进行排查工作。


相比于朝阳区需要 8 万人员做排查工作,杭州的数据驱动能力已经达到了一个更高的水平。


以上就是数据的力量,在疫情期间的三个重要表现:



事实上在我们的企业经营中,三种数据的力量(展示状态——驱动工作——预测发展),也是这样逐步发挥价值的。您可以思考一下,在您的企业中,数据力量发挥到什么层次呢?


二. 用 GIO “数据能力测评工具”评事件


接下来,我们将通过 GrowingIO “数据能力测评”工具,从疫情公布、民众防疫、社会捐助和企业转型 4 个纬度,结合丁香医生、去哪儿网等案例,为大家逐一分析数据能力的表现。


2.1. 疫情公布


首先,我们通过 GrowingIO “数据能力测评”工具来分析一下在目前疫情中,在“疫情公布”上,我们整个社会的数据能力如何?


该模型大致有两个部分,左边是象限图,右边是从 L1 到 L5 把“疫情公布”的数据化水平分成了五个级别。



左边象限图上有两个坐标轴,横向维度展示的是疫情发布能力。从不公布,到有限平台的公布,再到能够在多维度、多渠道发布数据。


纵向的坐标轴共有 3 个层次,依次上升。


第一个区间是完全没有数据,第二区间是能够看到数据,第三个区间是会使用数据,也就是能够用数据助力和指导疫情发布。


通过这两个坐标轴,我们画出了 9 个象限区域,几个主要区域形成了我们定位的 L1 - L5 五个级别,接下来将分别对应不同阶段的不同情况来进行分析,方便大家理解。


在该模型中:


  • L1 :信息完全不透明


这可能是很多年前的状态,公共安全事件出现的时候,没有数据、没有信息、没有公布,信息完全不通畅。


  • L2 :渠道少,消息杂,数据零散


有限的官方平台可以发布一些信息,但信息比较杂, 而且数据比较零散,没有统一的平台能够呈现数据动态全貌,且消息发布都是一次过性的,难以查阅。


  • L3 :有统一平台,有数据图表,有汇总统计


统一的平台上,比如新浪网、腾讯等,可以看到数据的展示,数据变化趋势的展示也更加全面详细。


  • L4 :多维度数据拆解,数据展示丰富


例如之前提到的百度,能够把数据用更好的方式展现出来,例如一些实时动态提供的城市-全国-国际的数据查询,有了分类汇总,更加直观详尽。腾讯和新浪后期数据的展示形式也越来越丰富,不但可以按照省市进行拆分,武汉地区的新增的确诊人数和疑似人数也可以被拆解出来,数据越来越细致。


  • L5 :结合受众自身标签,定制化、多渠道展示


达到了这个级别,疫情发布的能力本身很强,同时还能够用数据来增强和放大发布能力。


就比如丁香医生这个案例:



丁香医生是一个非常特殊的媒体,本身就是一家以医疗服务为核心的服务商。APP 积攒了大量的用户数据,能知道用户曾经居住的城市、患病史、关注信息等很多标签。


在这样的数据基础上,疫情发生后,丁香医生很快为用户提供了“一键订阅地区疫情”的功能。在这个功能里,用户可以立刻生成定制化的数据图表,包含所在城市、小区、相关病种提示等信息。


所以,在疫情公布方面,很多企业因为有过往的数据优势,已经逐渐达到了一个很高级别的数据能力。应该说这就是我们目前在市场上,可以看到的最高级别的数据发布能力。我们暂且把这样的数据化水平定位为 L5 级。那么您所在的企业在信息展示方面能够达到哪个级别呢?


2.2. 民众防疫


民众防疫,就是如何指导老百姓抵抗疫情。它的基础能力从一开始没有参考、到有统一的指导、再到能够实时指导,逐渐升为三个层次。



在该模型中:


  • L1 :只有历史的标准防疫知识


突发公共卫生事件之后,我们可参考和使用的只有历史经验和教科书上的标准防御知识,没有任何实时定制化的措施。


  • L2 :全面科普式的防御指导


虽然数据还没有进行收集和统计,但是已经开始有统一的科普性防御指导,可以开始针对当下的事件做统一的、权威性的指导。


  • L3 :可监控疫情防控效果数据


融合了数据能力,可看到的疫情防控效果的数据,辅助领导和民众做防控、做决策。比如是否继续居家办公、是否要求在属地隔离等。


  • L4 :根据不同阶段、不同区域数据指导防控


这是我们能够进一步地使用数据,有区分的指导不同地区的疫情防控。比如现在看到的不同城市的复工政策的不同。现在政府正在做类似的工作,不同的城市、不同的区域,在根据各自的数据情况采取不同的应对策略。


  • L5 :精准到个人或事件的实时防控级


这个最高级别的数据化案例,可以参考去哪儿网提供的一个服务



去哪儿网通过过去获得的用户预定公共交通工具的历史行程数据,与疫情当中哪一班次的公共交通工具上出现病患的数据相结合,推出了一个服务,能主动提醒同程疫情,助力用户精准防疫。


这就达到了一个很高的数据使用能力。即用户没有主动查询,也会为用户推送风险信息,提醒用户马上采取相应的隔离防御措施。


在我们看来,这就接近于达到了 L5 。在这个状态下,我们的民众就能得到一种定制化的、实时精准化的防疫指导。


2.3. 社会捐助


再来看看本次疫情中的社会捐助。这也是防疫过程中的一个主要话题,我们来评测一下社会捐助的数据能力状态。



同样借助我们的工具,把社会捐助自身水平分成了三个层次:零散捐助、大 V 捐助、辐射带动。


而我们最期待的就是能辐射带动越来越多的人支援武汉,帮助疫情区的百姓和疫情防控的工作人员战胜疫情。那么数据能不能助力这一目标呢?


在该模型中:


  • L1:零散行为,没有统计


这样会很难达到我们对期望的标准。


  • L2 :公众人物 / 企业带头捐助


虽然这些捐助有消息的发布,但具体数据依然是不可统计、不可对比、难以查询的。


  • L3 :捐助结果全面公示


大 V 捐助数据排行榜结合在一起,具体的数据被公布,能一定程度上带动更多的大 V 进行捐助。


这次疫情中有一个特点:民众已经不止于希望了解捐助的金额,已经理性地需要跟进了解到这些资金捐助之后,有没有转化成有效的物资?这些物资有没有到达抗疫一线?这对数据的展示就提出了更高的要求。


  • L4’ :各企业 / 个人,对照数字踊跃捐款


这和之前测评模型的发展不太一样,进入了我们评测模型的一个子区域,GIO 也把这个区域称为一个亚区域,即数据能力弱于业务能力发展的区域。


随着捐助的数据越来越清晰,或者由于排行榜出现等因素,大 V 们开始起到了一些辐射带动作用,他们的粉丝开始跟随大 V 进行捐助。


这确实带来了很好的示范效应。所以我们看到,仅仅是将捐助的数据、渠道、结果公示出来,就已经开始能够推动捐助能力发展到到辐射带动的层次了。


以下饭圈的故事就形成了一个 L4’ 水平的案例。


饭圈“粉丝公益”:



很多流量明星将自己的捐赠数据在自己的粉丝群体中公开。过去饭圈的应援活动是为自己的爱豆花钱打榜,但今天这些粉丝开始和他们的爱豆一起做公益。


这个过程中在数据的刺激下,饭圈文化产生了越来越多的社会效益。


同时,这也是一个新旧动能转换很好的案例,我们下一节课会具体讲新旧动能转化在疫情期间给我们不同的行业、企业带来的影响。


  • L5:使用数据让捐赠更有效


77 个产品经理的“战疫”产品:



这是一个真正达到 L5 级的案例。


这是在我们互联网人中刷屏的一个事件,77 个产品经理共同打造了一款战疫平台,三天之内左手对接了 40 多家医院,右手对接了无数的捐赠方,在中间做快速协同。


这已经达到了 L5 的级别,是非常先进的。有创新思维又很务实的产品经理在很好地使用数据,通过数据打通流程,连接需求方、供给方,用数据把整个捐赠物资提升到及高效的水平。


更重要的是,基于数据还发现了很多被忽视的需要援助的群体,比如一些精神医院、一些边缘地市,推进了社会捐助体系公平化、平等化的进程。


2.4. 企业转型


在本次疫情期间,很多企业都在转型,因为商业格局在发生变化。


2003 年非典疫情后,马云开始做淘宝,公众新的消费习惯也被逐渐养成。17 年后的今天,本次疫情将会给我们商业格局带来什么影响呢?


今天我们先开一个头,下一次的企业的转型(新旧动能的转化)一定是和数据紧密相关的。


未来可以预见,人们很可能会普遍减少线下交互,宅文化流行,恐于社交,就像日本和芬兰一样,这次疫情只是极致的将这种情况预告给我们,希望大家能去感受这个变化趋势。



回到这个模型里。


我们把企业转型的横向维度分为:固守传统、有限尝试和全面融合三种转型状态。


为什么最后一个状态不叫全面创新?因为我们说的大部分企业还是传统企业,不可能把所有的传统业务全部抛掉,变成一个完全互联网化的公司,这是不现实也不符合经济规律的。


对我们广大的企业来讲,最好的办法是把创新业务和现在的主要业务相融合,这是我们认为的最高境界,也是高手操盘的结果。当然数据会帮助企业完成这样的转型。

在该模型中:


  • L1:数据基础差,没有新模式


这样的企业其实现在还有很多。


  • L2:主观焦虑,尝试新模式,贡献占比小


领导很焦虑,想转型和尝试新模式,但是新模式贡献比很小,根本不够看。


  • L3:新模式价值能够衡量,用户数据资产有积累


因为能够看到数据,新模式价值能够衡量。这里说的衡量,不是指新模式业务营收,而是多维度的衡量,包括用户数据资产价值等,有眼光的企业就会根据这些数据加大投入新模式。


  • L4:利用数据指导转型,效果加大


这个级别,我们学会使用数据来指导我们的转型策略,优化新业务模式,反哺传统业务,企业发展有了数据策略,传统业务也如虎添翼。


  • L5:基于数据,个性化服务 / 融合主营业务

这是我们希望企业最终都能走到的级别,即会用数据,新老业务又全面融合了。怎么做,我们在下一节课会具体介绍。


下面我们只介绍一个初步达到 L4 级水平的案例。


云海肴花式自救案例:



云海肴,一家云南餐厅。几年内在全国快速发展了上百家的门店。


那么在此次疫情中,云海肴做了什么?


云海肴的线下门店关门了,但服务还在进行中。他们提供生鲜、半成品等,并且支持配送,自己的平台不够,员工还跑到了河马生鲜去上班。


从云海肴的角度讲,企业获得了一些现金流;从社会公益的角度讲,大家看到的是云海肴的员工跑到河马生鲜去志愿服务等等。


在这个过程中我们可以看到,云海肴在转型的过程中,不但自己在做各种尝试,还试着把自身与盒马的新模式相融合,因为只能借助第三方渠道,所以还不能算作 L5 级的全面融合,勉强进入 L4 的水平。


通过 GrowingIO “数据能力测评”工具实际上可以对疫情中几乎发生的所有事情,都做一个数据化水平测评。


今天我们遴选了疫情公布、民众防疫、社会捐助和企业转型 4 个维度给大家做了展示,最重要的是让大家能够学会使用这样的数据工具,也能够在这个过程中体会到,数据到底和我们的日常业务是怎么结合的。


三.您的企业数据能力如何?


接下来,我们进入到最后一个环节。您的企业有没有类似的评测工具可以去用?



在这里,我们给大家展示了 GrowingIO 的数据能力评测工具,可以帮助我们评估企业的业务规划能力、产品能力、运营能力以及获客能力。


根据这套模型,每个层级逐个打分,去判定企业是否有数据、会看数据、会用数据,助力实现业务规划的系统化、产品开发的迭代化、运营的个性化和获客的矩阵化。


以我们的经验,客户对评估自己以上几个能力的水平是非常需要的,同时大家还想了解自己的评分在同行业中的横向对比,想了解如果希望进入更高级别,应该怎么做。


这些问题,欢迎您在群内或微信公众号后台留言,我们会试着为您解答。祝您的企业提高免疫力,克服当下困难,走向基业长青。



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