未来3-5年的财富都在这4个字里!

刘润年度演讲《进化的力量》大家都看了吗?

他提出了一个很有意思的概念:“数字石油”。

什么是数字石油?我想先问大家一个问题:

现在有2家餐饮公司,你觉得哪家公司未来3-5年的价值更高?

假设两家公司其他条件都一样的情况下。

公司1:10亿年营收,80%在小程序/app下单

公司2:15亿年营收,90%在店内柜台下单

肯定很多人一眼望过去,下意识选择2。

也有一些人模糊中觉得公司1价值更高,具体什么原因也说不清,就是看到现在很多餐厅都这么搞。

确实,如果你去KFC麦当劳吃饭,即使人工很充足,但还是会建议你去机器下单,为什么会这样呢?

我分享一个餐饮行业真实的案例:

某餐饮连锁公司对市场部门有一个考核指标:数字化订单占比。就是同样一个订单,看多少比例是线上数字化下单的。

为什么要看这个比例,因为他们发现,数字化下单的用户,其LTV(长期用户价值)是非数字化下单用户的2-3倍。

比如我去门店吃饭,通过小程序下单,他们就可以识别我是老用户还是新用户,买了多少东西,客单价是多少,上一次去吃饭是什么时间,去的哪一家门店等等数据,知道这些,他就可以对我精准营销。

他会根据我的购买习惯,我的画像去给我推相关产品,猜出我的喜好,知道我的消费能力,那么我的下单率就会高很多。

想一下如果客户信息积累够多,这将是多么巨大的一个宝藏,通过数据变化,来监测整个业务增减,这就是数据石油。

对于很多企业来说,如何去挖掘利用数据石油决定了企业未来能走多远,而作为公司最重要的资源-人,就成了最核心的因素。

未来什么样的人,能够顺应时代发展趋势,成为数据时代的“弄潮儿?”

1

一份埃森哲的咨询报告显示,这三类人将成为企业转型必备的资源:

1. 能利用数据为公司做决策的中高级管理人才,他们通过数据捕捉市场机会,找到企业的发展趋势,例如CTO、CEO等。

2. 能利用数据为公司搭建数据网的专业人才,他们使用大数据,利用数据内涵和价值为项目所用,例如:数据工程师,数据经理等。3. 利用数据为业务赋能的应用人才,他们利用数据信息和数据工具,为业务增长赋能,例如:市场营销、人力资源管理、运营等。

▲数字化人才金字塔模型

这就是数据化人才需求金字塔,而与需求相对应的则是数据化人才的严重短缺:

《赛迪智库》数据显示:到2025年,懂商业、懂数据、懂运营的的复合型人才缺口将达到230多万。

需求高,供给不足这就使得目前拥有数据分析能力的人薪资远超其他岗位。

100offer 统计了历年以来的招聘数据发现,2015年以来,数据分析能力的岗位薪资比其他的岗位高出20%-30%。

猎聘给出了数据分析人才岗位薪资,平均高达22322元。

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数据化时代,可以预见地是,数据分析能力会像互联网时代你会操作电脑一样,成为一项必备技能。

不懂数据分析,可能成为数据时代的“文盲”!

这也是为什么我强烈建议大家学习数据分析的一个原因。

01

数据分析让你成为老板眼中高效的人

做财务的晓东,每天要花大量的时间处理发票、录审单凭证,各种财务报表,经常会因为一个数字错误,就要推倒重来。

他学了数据分析后,只需用SQL数据工具,就能快速处理数据统计,实现自动化程度操作,还可以与数据库联动,形成实时数据看板。

不仅数据一目了然,而且让领导直呼,这表格做得太高级了。

02

数据分析让你成为老板眼中靠谱的人

做销售的阿岚,每天面对一堆的销售报表,还有海量的客户信息,她经常被领导质问这个月销售额下降的原因,产品涨价对客户有多大影响,却不知作何回答。

自从她学了数据分析后,她知道可以通过相关性分析和漏斗分析等方法准确定位原因,找到解决方案。

同时透过数据她可以构建清晰的用户画像,发现影响成交背后的关键因素,做出正确的决策。学了一个月数据分析的阿岚成为了他们组的销售冠军。

03

数据分析让你成为老板抢着要的人

做电商运营的阿硕是他们团队加班最少,却是老板重金挖过来的人,因为他身上有别的运营不具备的强大的数据分析能力,他能够在最短时间里,通过后台一堆数据,做可视化呈现,找出内在规律制定出合适的单价和爆品组合。

老板评价他:能够用1年的时间,看懂别人10年才能看透的业务。是个不可多得的人才。

这就是数据赋能你的岗位:在你还没有入门时,你很难想象它能给你创造多大的价值。

3

那么问题来了,数据分析这么厉害,一定很难学吧?

恰恰相反!

数据分析学的是思维和方法,并不是复杂的代码,一般岗位的人都能掌握。

如果你想学习数据分析又担心学不会,也不知道什么课程更好;

那么,我建议你尝试一下圈外数据学院专门为普通职场人打造的《数据分析入门实战营》。

这个课迄今为止已经累计开展了60多期,超过30万人报名参加,课程满意度(匿名问卷)都超过了95%,完课程度和推荐率都是行业水平的5-10倍。

它改变了我对数据分析难学的固有认知,主要是因为它的这几大特点:

1、针对小白设计,案例引入生动有趣

2、工具和思维结合,学到立即可用

3、课程闭环,循循渐进,易掌握

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