怎樣使用數(shù)據(jù)分析來改善項(xiàng)目結(jié)果

MoiraAlexander

編譯 楊勇

到2019年，大數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)分析的全球收入預(yù)計(jì)將增長到1870億美元以上，到2020年，項(xiàng)目管理行業(yè)預(yù)計(jì)將達(dá)到5.81萬億美元。本文介紹了一些企業(yè)怎樣利用數(shù)據(jù)分析來提高其項(xiàng)目績效。

Gartner副總裁兼分析師Ted Friedman預(yù)測，以下三個(gè)趨勢將促使數(shù)據(jù)和分析應(yīng)用發(fā)生根本性的變化：

數(shù)據(jù)分析并非只反映業(yè)務(wù)績效，而且還將成為運(yùn)營的推動(dòng)力量。

數(shù)據(jù)和分析將貫穿一個(gè)企業(yè)的體系架構(gòu)，創(chuàng)造一種整體性的方法——這將包括EPMO（企業(yè)計(jì)劃管理辦公室）的戰(zhàn)略項(xiàng)目管理。

管理人員將使用數(shù)據(jù)和分析技術(shù)來實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)戰(zhàn)略和增長，為專業(yè)人員創(chuàng)造新的角色。

專家分享關(guān)于數(shù)據(jù)怎樣提高項(xiàng)目績效的深度分析

各種規(guī)模的公司一直在使用數(shù)據(jù)分析技術(shù)來尋找機(jī)會、降低成本、提高效率、更好更快地做出決策，并最終提高客戶滿意度；這些極大地支持了整個(gè)公司的戰(zhàn)略，因此，也會體現(xiàn)在項(xiàng)目、計(jì)劃和投資層面上。

在芝加哥公牛隊(duì)，分析主管Matthew Kobe說，其業(yè)務(wù)戰(zhàn)略和分析團(tuán)隊(duì)使用“消費(fèi)者深度分析（consumer insights）”來推動(dòng)企業(yè)的戰(zhàn)略方向發(fā)展。他們使用數(shù)據(jù)分析技術(shù)來關(guān)注與深度分析相關(guān)的三個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域——球迷級別、商業(yè)交易和數(shù)字參與，以幫助企業(yè)做出戰(zhàn)略選擇。他比較詳細(xì)的介紹了他們關(guān)注的以下三個(gè)方面：

1. 球迷級別深度分析——公牛隊(duì)正在建立一個(gè)強(qiáng)大的CRM和數(shù)據(jù)倉庫解決方案，更全面地了解其球迷。Matthew說：“我們從理解心理因素入手，幫助我們理解一個(gè)人為什么會與公牛隊(duì)交往，買公牛隊(duì)的東西。”他們還想“通過采集球迷體驗(yàn)各方面的具體反饋來了解滿意度，從而知道哪些地方需要改進(jìn)。”

2. 交易深度分析——團(tuán)隊(duì)盡可能的分析所有商業(yè)交易，包括票務(wù)、特許權(quán)和商品，Matthew說：“我們把這些交易因素和球迷聯(lián)系起來，以便建立更全面的客戶全景圖。”

3. 數(shù)字參與深度分析——Kobe說：“公牛隊(duì)在北美所有球隊(duì)都關(guān)注的第二大社交媒體上擁有重要的數(shù)字化展示。”正是因?yàn)槿绱耍麄冎铝τ诹私馇蛎运鶇⑴c的內(nèi)容類型，以及這些參與如何推動(dòng)球迷后續(xù)行為的。他們盡力把參與重新和球迷聯(lián)系起來，以幫助他們繼續(xù)努力進(jìn)一步擴(kuò)大客戶全景圖。

他說：“由于這三個(gè)領(lǐng)域?qū)儆谖覀兊姆秶覀兡軌蚋行У赜绊懻麄€(gè)企業(yè)的變革。具體來說，影響球迷對公牛隊(duì)體驗(yàn)的每一個(gè)領(lǐng)域幾乎都與我們有關(guān)，這些領(lǐng)域包括票務(wù)、贊助、數(shù)字內(nèi)容、營銷和特許經(jīng)營。”

西部州長大學(xué)（WGU）機(jī)構(gòu)研究副主席Jason Levin也分享了他們怎樣使用數(shù)據(jù)分析技術(shù)來成功的完成項(xiàng)目。他說：“從概念上講，項(xiàng)目成功最重要的因素是有一個(gè)測量計(jì)劃，包括了實(shí)施的保真度和有效性。”

他建議回答這個(gè)問題：“我們怎么知道我們正在做的就是我們要做的？”，以及“怎么知道我們所做的工作起作用了？”Jason進(jìn)一步闡述了他們測量實(shí)施保真度和有效性的方法。

為了實(shí)現(xiàn)保真度，WGU使用了許多方法，從采用電子學(xué)習(xí)材料分析學(xué)生課程的日志數(shù)據(jù)，到讓教師在學(xué)生筆記中使用標(biāo)記符號。

對于有效性，“我們偏向于使用隨機(jī)對照試驗(yàn)，但我們也使用準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)方法。最重要的數(shù)據(jù)是清楚定義的結(jié)果變量，這些變量能夠可靠地測量。與傳統(tǒng)高等教育機(jī)構(gòu)相比，西部州長大學(xué)（WGU）具有結(jié)果變量的競爭優(yōu)勢。在WGU，我們的所有評估都集中開發(fā)以符合嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)。與讓教師單獨(dú)分配字母等級分?jǐn)?shù)相比，這種評估系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)更可靠。”

他還描述了WGU數(shù)據(jù)的另一獨(dú)特之處——其“域名分類法或者學(xué)習(xí)結(jié)果等級被映射到學(xué)習(xí)材料和評估中。可以在電子課程材料和評估之間映射學(xué)生學(xué)習(xí)行為。形成性評估數(shù)據(jù)比簡單的網(wǎng)頁瀏覽更能預(yù)測高風(fēng)險(xiǎn)評估是否成功。”

為了作出最佳決策，公司應(yīng)能夠從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中提取出精確的和相關(guān)的信息。如果缺少這些，無論有多少原始數(shù)據(jù)，都沒有用。最終，公司尋找能夠告訴他們客戶最需要什么的信息，這類信息對于項(xiàng)目計(jì)劃、方向、執(zhí)行和指標(biāo)的指南至關(guān)重要。

怎樣使用數(shù)據(jù)分析來改善項(xiàng)目結(jié)果？

無論哪一行業(yè)，從技術(shù)到運(yùn)動(dòng)或者教育，數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為成功實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目結(jié)果和公司全局戰(zhàn)略的重要工具。

BitMar網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Jonathan Rodriguez說：“我們使用數(shù)據(jù)分析技術(shù)來檢查我們平臺的所有一切，包括我們的用戶申請過多少次客戶支持等。我們認(rèn)識到的第一件事情是，在我們的用戶還沒有要求解決方案之前，我們提供的解決方案越多，我們的用戶申請的客服就越少。”

他有信心通過實(shí)施數(shù)據(jù)分析，讓BitMar找到一種全新的招聘方法。數(shù)據(jù)告訴BitMar，“您的用戶不需要您的技術(shù)支持，相反他們更喜歡彼此交談。所以，提供功能就可以了，讓他們?nèi)グl(fā)揮吧。”這突出說明了公司需要的是聘請社區(qū)愛好者而不是客服人員。

BitMar開始了一個(gè)為客戶開發(fā)自助平臺的項(xiàng)目。Rodriguez說：“誰會想到我們能夠提供一個(gè)平臺，用戶從中可以幫助他們自己，對我們而言幾乎是零成本？”數(shù)據(jù)分析不僅幫助BitMar深入了解了他們應(yīng)該進(jìn)行的項(xiàng)目類型，還找到了項(xiàng)目中的機(jī)會，提高了客戶滿意度，也同時(shí)降低了內(nèi)部成本。

Jason Levin （WGU） 說：“迄今為止最成功的項(xiàng)目是在情感方面教育學(xué)生的‘領(lǐng)導(dǎo)和溝通課程。使用準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)方法，我們展示了在人員保留和信用積累方面有明顯的改善。在這項(xiàng)研究基礎(chǔ)上，該課程在本科生健康職業(yè)計(jì)劃中實(shí)施，現(xiàn)在每月大約能夠?yàn)?000名學(xué)生提供服務(wù)。”

對于芝加哥公牛隊(duì)的情況，Matthew說：“過去一年的首要任務(wù)是使用球迷級別和交易深度分析對購票者進(jìn)行初步的客戶細(xì)分。我們想要了解我們是否有跨部門的漏洞，我們的產(chǎn)品組合是否存在任何差距。”具體來說，他說他們發(fā)現(xiàn)了在年輕專業(yè)人士和家庭群體中進(jìn)一步發(fā)展球迷的機(jī)會，并采取球迷級別深度分析，進(jìn)一步刻畫出這些細(xì)分群體，幫助職能部門知道怎樣和他們交互。

此外，公牛隊(duì)使用這些消費(fèi)者深度分析技術(shù)完成以下工作：

找到進(jìn)一步發(fā)展每個(gè)細(xì)分群體的機(jī)會

職能部門構(gòu)建了戰(zhàn)略計(jì)劃后，戰(zhàn)略和分析團(tuán)隊(duì)能夠與他們合作，建立衡量是否成功的指標(biāo)。

開展針對年輕專業(yè)人士的新慈善活動(dòng)，以及

對票證產(chǎn)品進(jìn)行修改，更加強(qiáng)調(diào)創(chuàng)建公牛Snapchat內(nèi)容。

在策略上，Matthew說：“我們使用球迷級別深度分析的一個(gè)子集來評估潛在的購票者是否有可能購票。我們使用現(xiàn)有的人口統(tǒng)計(jì)信息結(jié)合先前的購買歷史數(shù)據(jù)和數(shù)字參與技術(shù)來評估客戶的購買意向，評估哪些產(chǎn)品最適合他們。”使用這些信息，他們的團(tuán)隊(duì)顯著提高了銷售代表的效率，提供的產(chǎn)品能夠滿足客戶的需求。

使用數(shù)據(jù)分析進(jìn)行工作時(shí)有什么限制？

芝加哥公牛隊(duì)?wèi)?zhàn)略和分析團(tuán)隊(duì)學(xué)到了兩個(gè)重要的教訓(xùn)。

他們必須從“為什么”開始。——為什么我們要采集某些數(shù)據(jù)點(diǎn)，能導(dǎo)致什么樣的用例。Matthew說：“我們很少有機(jī)會采集到最重要的球迷的數(shù)據(jù)。我們應(yīng)確保我們采集到的數(shù)據(jù)能夠提升我們的消費(fèi)者深度分析能力，創(chuàng)造機(jī)會讓更多的個(gè)人今后成為我們的球迷。”

在合適的時(shí)間使用技術(shù)來維持和加速一個(gè)過程。“我們發(fā)現(xiàn)，技術(shù)上雖然領(lǐng)先，但會導(dǎo)致采用率較低，技術(shù)不得不適應(yīng)效率較低的過程。通過列出流程提綱，自己完成分析解決方案，我們能夠更好地評估技術(shù)選擇，選擇能真正推動(dòng)企業(yè)向前發(fā)展的技術(shù)。”

西部州長大學(xué)的Jason Levens說：“有一種說法來自于愛因斯坦‘并非所有重要的東西都計(jì)算得清楚，也并非所有計(jì)算得清楚的東西都重要。在教育方面，的確如此。了解學(xué)生和教師心理發(fā)展非常重要，但是很難進(jìn)行測量。如果您試圖實(shí)時(shí)測量這些概念而不依賴于調(diào)查工具，尤其如此。采用‘毅力或者‘心態(tài)這樣的量表進(jìn)行研究，數(shù)據(jù)對于教育結(jié)果非常重要。”

總結(jié)

隨著數(shù)據(jù)分析和項(xiàng)目管理行業(yè)的爆炸式增長，只有把各種強(qiáng)大的工具組合起來使用并融入到公司架構(gòu)中，才能獲得更持久的競爭優(yōu)勢。

Moira Alexander是“領(lǐng)先還是落后：鏈接戰(zhàn)略項(xiàng)目管理和思想領(lǐng)導(dǎo)力”的作者，并且是Lead-Her-Ship集團(tuán)的創(chuàng)始人。她還是項(xiàng)目管理專業(yè)人士，并且曾是“商業(yè)價(jià)格談判電臺”1110 KTEK（彭博廣播電臺）的專欄作者。Moira曾在美國和加拿大從事了20多年的商業(yè)（IS&T）和項(xiàng)目管理工作。

原文網(wǎng)址：http：//www.cio.com/article/3182352/project-management/how-to-use-data-analytics-to-improve-project-outcomes.html