为什么每次我在上面才有感觉 为什么我在上面的时候最有感觉

大家好，为什么每次我在上面才有感觉相信很多的网友都不是很明白，包括为什么我在上面的时候最有感觉也是一样，不过没有关系，接下来就来为大家分享关于为什么每次我在上面才有感觉和为什么我在上面的时候最有感觉的一些知识点，大家可以关注收藏，免得下次来找不到哦，下面我们开始吧！

数据闭环，可以简单理解为有数据、有监控的迭代循环，它可以被应用在公司业务中，帮助企业提高业绩，推动增长。那么，数据闭环需要具备哪些要素，才可以真正地发挥作用？本篇文章里，作者就针对数据闭环的定义、价值等方面做了解读，一起来看。

引子

现在是一个大家都感觉被卷的时代，而卷让我一个东北人想到的就是花卷，一圈一圈、一环一环的卷着。而在各个公司中，让大家能够持续与行业卷、与平行团队卷、与上下游卷的一个方式就是：数据闭环。

今天我就尝试写一下我理解的数据闭环是什么，还有他能干什么。通过一些简单的事例尝试阐述一个抽象的概念。

一、数据闭环是什么？

刚听到这个词的时候，我第一个反应时：这又是一个新被创造出来的词汇吗？但是随着对业务的了解，就理解其充分性和必要性。同时找到了一个大家都耳熟能详的类比对象：错题本。

我们可以回想下错题本是怎么来的，老师为了让大家能够提升自己的学习成绩，提出了这种学习方案，大体的流程就是：

老师教，学生学；定期考试，月考、中考、期末考；拉榜单、排名次、发试卷；老师试卷讲解、学生的错题整理；学生自己的错题分析及分类（如果学生做的话）；然后继续这个循环。

如果是个学渣，估计也没有错题整理这一步，但是我们肯定是要向学霸学啊。而刚才说这个循环，首先是一个闭环，其次其中有知识点、有分数、有排名，可以认为也是一个数据闭环。如果算上“家长会”，我们甚至可以说奖惩机制也被纳入其中。

如果我们类比到公司中，那么流程大体就是：

一个需求的提出、商讨和开发，可能是营销方案，也可能是数据看板等等的需求；需求的开发实现，然后是测试上线；做对应的数据埋点、数据监控；监控的实际指标与KPI、OKR、历史数据、行业数据的对比分析；各自改进自己的部分，从新向KPI、OKR迈进；然后继续这个循环。

看看是否很像？都是一个循环，一个有数据、有监控的迭代循环。

二、数据闭环能干什么？

刚才我们用类比的方式说明数据闭环是什么，现在我们再来看下数据闭环到底能干什么。

其实从上面的错题本的类比看，主要就是提高成绩，如果再类比到公司，就是提高商业上的业绩指标。

但是这个是怎么做到的哪？

我理解要从三个层面看，数据、监控、链接。只有这三个都存在，闭环才有意义。

1.数据

先从数据说起，以前的停车场的抬杆动作都是人为遥控器控制，这样就存在一个问题：今天到底有多少车辆进出，很难统计，导致这个里面就有人为可操作空间，而现在的摄像头拍照识别、时间统计、扫码支付等方式链接到一起后，全部都可以数据化，基本杜绝了上面提到人为问题。

2.监控

再看监控，如果我们还用刚才的例子，停车场要不要24小时运营，如果需要，就要每个进出口都有个人在准备遥控抬杆，那么至少要2班倒；如果不24小时运营，那停车的用户如果想晚上出去怎么办？所以需要随时监控这个动态，才能让这个停车场正常运营下去。

再用办公软件的打卡功能来看下这个问题，早起大家打卡用公司门口的指纹机、工卡的刷卡器、刷脸机，这个最大的问题是并发量低，不知道读者们是否体验过早上排队打卡的情况？尤其是秋冬有些人的手指会脱皮，然后会一直识别不出来，导致排队的都迟到。

而如果是APP打卡呢？我们可以做到当你打开办公软件时，我们就主动监控你是不是在公司附近(GPS、公司WiFi等），如果是，直接打卡就好，然后通知提醒一下用户；如果不是，再看看距离打卡还有多久。也可以善意的提醒一下，这样不但没有排队并发量低的问题，也可以解决指纹扫不上的问题。

这就是数据化之后有监控的优势。这里不是从老板的角度看，只是不同的打卡模式间优劣对比而已。

3.链接

关于链接，刚才讲的案例中其实也有链接，主要是软硬件的组合与人的链接，而更多的链接其实是组织和组织、部门和部门、人和人的链接。

我们再次看打卡的问题，如果一个员工近期经常有迟到的情况，而且都是迟到几分钟，作为部门HR或者他的+1，是不是应该去主动关怀下为什么，有什么家里、身体的困难，需要帮忙一起克服，还是说最近加班太晚了，需要增加调整工作内容；而如果一个人连续的大范围迟到，那么HR是不是该思考做招人的准备了？

如果我们再看大家经常用的外卖服务，其中涉及到餐厅、骑手、客户，信息的状态在三者间流转，从开始的客户浏览菜单、付费下单，到餐厅的接单、准备餐食，再到骑手的取餐、运输和交付，全部链路都是链接三方的，同时还支持三方在线上时时交互，这样的效率或者说用户感知层面肯定比下拉单，傻傻的干等着好很多。

所以我们以上说的三个点结合到一起看，没有数字化的，需要数字化；有了数字化，就能设置各种监控指标，高了低了都能监控到，并且及时给到对应的负责人；同时不同环节的信息可以在整个商业连路上流转，让大家实时、及时的知道现在是谁在干嘛，而在这个基础上，诞生了最重要的一个结果：可以迭代。

4.迭代

可以迭代有个强依赖项就是*行业知识*。上面举例基本上都是一些大家日常生活中的常常能见到的例子，而一些行业内的数据闭环可能根本不在大家日常生活的范畴里。比如制造业、临床实验等。所以真正的迭代离不开业务知识。但是为了更好的理解这个事情，我们还是需要找一个日常的例子来说。还是以外卖为例。

刚才我们说的链路中，如果想让从下单到送达的时间更短，有不少的节点可以优化，我们就从餐厅做菜和骑手运输来分析这个闭环中有哪些可优化的点。

餐厅备菜：单个人的饮食习惯或者方式可能有波动，但是一个办公楼、园区的一群人的饮食习惯是有大趋势在的，所以如果一个5KM范围内的点菜是有规律可循的，尤其是在有优惠征程的情况下，所以这就可以反过来影响餐厅做餐备菜的进度和数量；如果这个存在误差，或者不懂比较大，那么可以优化流程：提前点餐。10点就通知推送让大家提前点餐，中午正点吃饭。这些都是迭代的方法和方向。

骑手送餐：这个其实和导航差不多，变化点就是多途经点的全局最优解问题。一个骑手一次送5个，可能顺路还要去取2个，那就是送7个，这个流程怎么走，还是说中途发现整体时间要超，就把那2个让别的骑手去取，这都是可以持续优化的点。

甚至我认为外卖最好的迭代就是“延误险”。既然我们监控了各个环节、尝试了各种方法，用户还是感觉送的慢，那行吧！我就用延误险，让你对迟到不那么反感。

本来我预计11:00到，如果我没到，客户投诉，但是我现在告诉你如果11:15不到，就赔付运费险，那么客户大概率想等等的。而殊不知，系统认为11:00到的概率是80%，而11:15到的概率是99.99%（个人猜测，没有实证）。

三、数据闭环是否一定只解决badcase？

数据闭环是一个系统，对于一些业务复杂、人数众多的企业来说更是一个复杂系统，而一个系统一般都包括正循环和负循环；

刚才所说的所有情况都是基于负循环来看，也就是通过负例来让系统更加稳定，而我们也可以看下正向的例子在数据闭环中如果体现和使用。

现在很多新能源车企的线下点都是车企直营，而且给各个销售都配置了对应的营销软件（可能就是个企业微信），而在定期统计的过程中，其实我们会发现有一些店铺、有一些店员的销售成绩是遥遥领先与同行。而这就产生一个问题：这个遥遥领先的人或者店铺，做对了什么？

我们可以让他说下他做了什么，或者通过系统可以分析的数据看下他和别人的区别，然后再理性分析下这个中间是否有逻辑上的因果关系，如果是，那么就应该沉淀到系统中，或者沉淀到培训中，或者沉淀到考核中。

比如他在客户到店后的第三天会给客户二次询问，这个比第7天的转化率高，那就要改成3天；

比如他在客户到店后让客户注册一个APP，先拿个小礼物，后续可以在车企APP上更好的关注车辆的价格及配置信息，那么其他人也要干；

比如这个店铺有儿童乐园，家长带孩子来了，孩子多玩一会，家长就多一些时间和销售接触，那其他店铺也要这么干。

而以上这些都是数据闭环中的正向循环。

四、写在最后

公司里的学霸和学渣都可能用了数据闭环，但学校里的学渣大部分不用这个东西，这个是公司和学校一个很大的区别，所以大家在公司中实际落地数据闭环要慎重。

专栏作家

代成龙，人人都是产品经理专栏作家，智能硬件创业公司产品狗，从视频巨头公司到玩智能硬件的公司，继续产品设计工作。

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