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聘请代理教练之前需要了解的事情
很多面临数字化转型的企业都在关注数据资产和旅程指标。在数字化转型之后，一个常见问题就是数据暴涨。从传统渠道扩展到 APP、小程序等线上化渠道之后，公司会面临 5 倍、10 倍甚至几十倍的数据增长。除了带来技术架构的挑战，还会带来数据资产与其价值验证压力的同步增加
业务应用增长的压力和数据资产增长的压力是同步的，最终会回归到一个灵魂问题：数据资产增长的价值到底在哪？
数据资产积累困境的解决，主要围绕数据资产的高质量增长以及旅程指标的持续积累两部分。
一、数据的高质量增长在数字化转型趋势下，数据增长的核心是客户数据的快速增长。从客户的行为、状态到产品的数据，都会表现出暴涨的形态。
二、旅程指标的增长。旅程指标有三个：基于事先假设的业务知识，设计数据汇聚计算规则，所得到的客户旅程描述体系。旅程指标是为了解决业务问题可量化、可验证，并以此为依据持续优化业务表现。
“通过客户调研或专家访谈，明确并定义该类用户的需求发展路径与阶段，有一些现成模式可以借助参考，如零售的 AIPL、互联网的 AARRR“
吴先生
三、客户旅程分析 完成旅程指标梳理后，需要对其进行分析。客户旅程分析分为三个步骤： 1、看现状： 在旅程指标梳理完成后，对旅程客户覆盖度、各节点数据丰富度、流转比例等进行数据整体回顾，从而判断整体旅程设计是否合理； 2、找机会： 观察各节点之间的转化率，找出旅程中“低”“慢”的典型阻塞，调整旅程设计，发挥更大价值； 3、判潜力： 业务迭代存在成本，有些旅程节点表现“低”“慢”是出于业务模式限制或行业天花板限制。需要参考同业数据，或者在较长时间维度上看该节点的数据波动，判断其业务提升潜力。
约翰·贝克·勒
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