08/31-09/04 讀書筆記

# 08/31-09/04 讀書筆記  https://hackmd.io/@thinkandread/ByBEduoBU ---  ## 149. 數據化管理｜數據驅動：從「從數據找答案」，到「讓數據指引方向」 ---  ### 一句話說明這篇文章真正的數據驅動是「讓數據指引方向」 ---  ### N個重點 ![](https://i.imgur.com/Mbt7fnR.png) ---  ### 工作或生活上的一個應用點 ![](https://i.imgur.com/unOBuiK.png) ---  ### 疑惑及分享本篇所提到的數據概念，在大數據年代前應該就能做了，畢竟梳理公司的管理脈絡這件事其實並沒那麼困難，甚至不需要太高深的技術或過多的數據，那為什麼到現在這種數據管理概念還沒有普遍的在所有企業內發生呢？你覺得原因可能是什麼？ A.這個概念太新奇了，沒管理書籍講過 B.企業內缺乏具備商業思維的數據管理者 C.要推導出完整的數據脈絡難度太高了 D.高層覺得這樣搞太複雜了 ---  ## 150. 數據化管理｜推薦系統：屬性、分群、標籤化、匹配與推薦 ---  ### 一句話說明這篇文章 > #推薦系統如何實現精準推薦 ---  ### N個重點 - 內容過濾--根據消費者消費內容推薦有相似屬性的產品。 - 協同過濾--除了內容過濾，再加上分析消費者的個體數據（人口特徵）上與其他相同人口特徵的相似性來推薦。 - 透過屬性（人口屬性）、特徵（綜合屬性特徵）、標籤化（屬性與行為的集合）來導入推薦系統 - 藉由RFM分群來決定是否花心力服務某些分群 ---  ### 工作或生活上的一個應用點 #可以從現有的家長來找出目前客戶的人口特徵及標籤 ---  ### 疑惑及分享你去餐廳用餐，一定也會看到餐廳的菜單上有標示各種推薦菜色，你覺得這些推薦菜色是如何被推薦出來的？ A.店家主打菜 B.店家想賣的菜色 C.POS機後台統計出來的結果 D.老闆自由心證的隨意推薦 ---  ## 151. 數據化管理｜數據一條龍：從生產製造直接對接銷售端的數據管理方法 ---  ### 一句話說明這篇文章從生產到銷售的數據脈絡 ---  ### N個重點 ![](https://i.imgur.com/kXusglx.png) ---  ### 工作或生活上的一個應用點 #無 ---  ### 疑惑及分享要識別兩個物品之間是否適合，第一個關鍵就是識別出個別的屬性，第二步就是加以匹配，產品與產品匹配就推同時購買，產品與客戶匹配就快快推薦，產品與通路匹配就成了通路管理邏輯。接著，請問大家，以下幾種物品的匹配後，會讓你聯想到什麼？ A.員工A與員工B B.員工與工作職務 C.25歲單身男性與28歲已婚女性 D.保健食品與運動鞋 ---  ## 152. 數據化管理｜創業家兄弟如何在大型電商的夾擊之下逆勢生長 ---  ### 一句話說明這篇文章 > #創業家兄弟如何結合數據管理達成小電商大收益的景況 ---  ### N個重點 - SKU遠少於momo，但每個產品的收益都很高 - 透過標籤化及行銷，達成個體差異的產品推薦 - 因各品類產品僅選擇一至兩件爆品（有PK），所以合作廠商也不多，但因能精準行銷提高銷量，廠商便負擔存貨及物流成本。 ---  ### 工作或生活上的一個應用點 #紅海中，終究有可開發的蔚藍海域 ---  ### 疑惑及分享相較於其他學習平台，學院本身比較接近創業家兄弟的邏輯，各位覺得學院是如何思考這個問題的？ A.我們沒錢可以做大流量的生意(淚) B.專注把課程做出獨特性，勝過什麼課程都有 C.我們太小，沒有太多老師願意跟我們合作，所以先從少數老師合作開始 D.老師太多，課程太多，管理上會太過複雜，簡單一點好 E.單一領域的課程，比較有機會讓運營與系統設計能更貼近課程 ---  ## 153. 【案例剖析】今日頭條如何靠推薦系統成為大陸三大流量入口之一 ---  ### 一句話說明這篇文章 > #你的一句話 ---  ### N個重點 - 重點一 - 重點二 - 重點三 ---  ### 工作或生活上的一個應用點 #從這裡開始 ---  ### 疑惑及分享演算法讓我們得到自己更切身、更有興趣的資訊，但也讓我們上癮、耗費了大把的時間在可能是沒有意義的「熱點」上，如果不論假新聞或腥羶色、違法等議題，你贊成 1. 媒體用演算法推送大量用戶有興趣但可能無營養的娛樂內容，讓使用者上癮，只要內容不違法，都是沒問題的，這屬於媒體的自主權，是使用者自己應該自我控制 2. 媒體是第四權，應該負起社會責任，提供優質的內容給使用者 3. 其他 ---  ### Thank you! :coffee: