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麦当劳豪掷 3 亿美元,这个职位可能要涨薪

麦当劳豪掷 3 亿美元,这个职位可能要涨薪

今年 3 月,麦当劳投入约 3 亿美元收购了一家名为「Dynamic Yield」的以色列数据科技公司,创麦当劳公司 20 年来收购金额之最。作为快餐行业巨头的麦当劳,为何要斥如此巨资投资一个看似和自身行业毫无关联的数据科技公司呢?

在麦当劳用过餐的小伙伴一定都会注意到他们总是不断推陈出新,新口味的派、冰激凌等甜品层出不穷,经典款的薯条摇身一变升级为「扭扭薯条」。在不同的季节,麦当劳也会根据顾客喜好调整产品在点餐机上的呈现方式,比如秋冬展示更多热饮和咖啡,夏季则多为冰饮。这些调整或创新都并非空穴来风,而是基于对客户数据的研究

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(↑用数据分析的方式控制食材的营养)

被麦当劳看上的宠儿 Dynamic Yield 是一家个性化营销技术公司,企业的宗旨是「Becoming the industry’s first Personalization Anywhere™ platform」(成为业界首个个性化数据平台)

基于强大的数据分析技术, Dynamic Yield 通过网页、移动端 APP、邮件等各种渠道有效获取用户偏好、行为和个人信息,并自动在合适的时间及渠道提供针对个人的定制、推荐等服务,高效地优化了用户体验。在被麦当劳收购之前,它已战绩斐然,所涉及的客户跨越家居、电商、美妆等多个领域,包括大名鼎鼎的 IKEA、LACOSTE、SEPHORA、FENDI、HelloFRESH 等。

这次和 Dynamic Yield 强强联手,麦当劳无疑是如虎添翼,可以通过对每一个客户的观察,定制更私人的个性化点餐推荐,从而在针对客户个体的精细化营销上加速前行。

如今,像麦当劳一样重视数据分析的传统企业越来越多,这意味着数据分析这一职能不再局限于大型科技企业一隅,有数据分析能力的求职者的职业选择范围将更加广阔。

对于互联网人来说,想往更高一层迈进,数据分析能力是必不可缺的。

最近,我们爬取了各大招聘网站将近 1000 份招聘需求,发现「数据」已经成为这些招聘需求中的高频词汇,特别是高阶岗位,如高级经理、总监,几乎成了标配。

不妨放几张阿里巴巴网易字节跳动招聘的需求让你感受一下:

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因此,如果你不想在基础岗上兜兜转转的话,「数据分析」能力是势必要拿下的一场战役。

无论是产品、运营还是市场,拥有数据分析能力,才能拥有对于业务的判断力和决策力,价值才会更高。

举几个例子:

  • 初阶产品经理,经常拍脑袋做一堆功能,但并不知道怎样评估这些功能的效果,面对大量需求,也不知如何做优先级排序。

  • 高阶产品经理,能通过建立数据漏斗定义问题所在,且能找到可评估的数据指标来跟进上线功能的效果,用数据驱动产品业务的增长。

  • 初阶运营,总在假装数据分析,看数据只看到表面,发现不了业务问题,解决不了业务困境,更不能做到对业务结果负责。

  • 高阶运营,知道如何通过多维度拆解数据,发现提升关键业务数据的结构性机会,迅速做动作看结果,完全做到对业务结果负责。

  • 初阶市场,媒体怎么吹,他们就怎么跟风。即使有 100 个渠道机会放在他们面前,也不知道如何判断其中的好坏和价值。

  • 高阶市场,他们不盲目跟风,知道怎么从眼前这 100 个渠道中找到 ROI 最高的那个,量化产出,扩大效果。

以上这些,你会发现高阶人才的共性都是——能用「数据分析」解决实际业务问题,对于企业来说,这就是高价值的体现

但,遗憾的是—— 5 年以下的互联网从业者,少有人有意识重视这项能力,未曾系统学习过,更别提真正掌握。

因此,他们出现以下困惑,也是在所难免:

1)接手采集到原始的数据,不知道如何进一步分析、处理;

2)增加了功能、上线了活动、更新了详情页…不知道该怎么通过数据评估工作效果;

3)接手了一个新业务,不知道该看哪些数据来帮助自己了解业务现状和定义问题所在;

4)长期使用公司的数据分析模板,感觉数据思维被限制,但不知道如何破局;

5)一直在人肉统计数据,不知道怎么实现数据的自动化提取;

6)想看的数据不知道怎么看,去哪看,不会给技术提数据需求;

7)带新人的时候,不知道怎么通过数据来更高效的知道工作;

8)新到一家公司,不知道怎么判断现在的产品现状,对于之后的规划也不是很清晰;

大家不妨将以上问题,对应自身来想想,可曾有过同样的困惑?

如果是,也大可不必慌张,此题有解。

我们先来看看:过去,大家学习「数据分析」,都是怎么学的呢?

答案可能是——

  • 在工作中学,可是想找到一个靠谱的人手把手带你,系统性地在业务中教你,真的好难。😭

  • 刷干货文学,可是关于数据分析的知识点那么多,你要从何学起?学到什么程度才行呢?😣

  • 跟着课程学,可是市面上大部分数据分析课程不是停留在表面,空有理论无法落地、就是还要先学一堆技术语言才能做,门槛又高,与业务结合度又低。😔

可见,如果能有个被很多人认可的牛逼且靠谱的老师,手把手教你数据分析的技能,并给到你相应的练习让你内化,进而真正将其应用到实际业务中去,就堪称完美了。

也许你在想,怎么可能。

莫急,当你打开这篇文章,「可能」就悄然而至。

市场上其实有一门数据课程可以给你这个「可能」,它几乎能满足了你对「数据分析」的所有期待。

这门课程就是——在线新职业大学三节课和曾就职于腾讯、豌豆荚、AcFun 等知名大厂,历任产品总监、事业部总经理等职位,现神策数据副总裁张涛老师,历经8个月的课程打磨、迭代 N+1 个月的内测的「互联网业务数据分析实战课」

关于这门课,想要提前告知你 3 个事实。(后面还会有关于这门课的详细介绍)

  • 第一,张涛老师是早期把 GA(Google Analytics)用得炉火纯青的人,同时,他对数据和应用场景如何结合有着深刻的理解。因此,在目前业内所有数据相关的课程中,这个课程不一定是最高大上的,但一定是最落地的、最实操的和最结合业务运用的课程。

  • 第二,如果你是一个 1-5 岁的互联网从业者,无论你目前是产品经理、运营、市场还是其他任何一个岗位,你都一定需要学会运用数据去定位并高效解决问题,以及学会运用数据去评估自己的工作质量。所以,如果你错过了这门课程,你可能会后悔。

  • 第三,这门课程不会教你编程、也不会教你代码!只会在 100+ 个实战案例中,训练产品、运营、市场等业务同学常见场景的数据分析思路,帮大家了解数据分析语境下的核心定义、工具、方法,弥补你面对数据「毫无分析思路」的「硬伤」。

现在,这门《互联网业务数据分析实战》课,第 9 期将于 5 月 30 日晚 8 点开课,共计开放了 200 个名额,目前仅剩最后 11 个名额

如你所见,名额不多。心动的你,快扫描下方图片二维码前去抢座吧,名额有限,速度下手。(彩蛋:在文章最后还为你准备了一份小惊喜哦)

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接下来,我将会给大家介绍一下,这门课程到底好在哪里。

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为了开发这门课程,三节课的教研团队调研了市面上几乎所有数据相关的课程,发现了两个问题:

1.主讲老师往往都是由数据分析师来担任,课程内容无法与实际工作相结合。

数据分析师是专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测,可以说是最专业做数据分析的一群人。但,他们的工作方向和内容更偏向于分析能力,而不是工具与具体业务的结合。因此,大量的课程都是在讲一些「强大」的数据分析模型,以及教你如何使用各种工具,导致你学了再多的方法,面对实际且具体的业务问题,依然不知道如何下手工作。

2.案例过于高端,对一般深耕业务的从业者来说不落地。

大多数课程中的案例或者倾向于商业分析,从公司层面去做判断、做预测(实际情况你参与不到那个层面的决策);或者需要借助「高深」的算法于模型,结合多渠道证据的进行验证与洞察(实际情况你不是程序员,没有那么多时间去做件探索性的事情);又或者需要全面、长周期数据,去「综合」分析(而往往公司数据基础不好,缺这少那)……

学到的很美好,但与实际工作情况完全不相符,空学一身「理论」,回到工作中也没有办法给你真正实践去做一次的机会。

而这门课程,可以说近乎完美地解决了上面两个问题——

首先,它的内容足够落地、足够有含金

  • 学习真正需要的技能

在课程调研初期,教研团队与近 500 位一线互联网从业者进行了 1 对 1 ,整理了大家对于工作中最常见的问题,发现同学们对数据的认知仍旧集中在「集到了一堆有价值的的数据,但是不知道如何进行处理和分析」,「看似掌握了很多数据工具,但是不知道如何选取和使用」等等。随后,在与多位业务和数据专家交流后,总结出了问题的核心:大家更关注的,其实是如何运用数据理解真实的业务现状,以及,如何通过数据解决业务问题。

据此明确了这门课程的定位:打造一门和业务紧密结合、非常落地、即学即用的数据能力课程。从底层认知出发,重构大家对于数据的理解,选取非常落地的内容和案例,帮助大家能够快速低成本地运用到工作之中。

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  • 大量真实数据案例分析

作为一个从业 12 年的老手,本门课程的主讲老师张涛有着非常丰富的实战经验,曾带领产品从 10W 日活走向 1000W 日活,同时,他也正是因为丰富的业务经验被神策看中,在不到一年的时间中,先后帮助了近 50 家企业实现数据驱动转型。因此,这门课程中会引入大量真实产品、以及真实场景中的案例(因为公司数据具有保密性质,所以在符合业务实际情况的基础下,课程中对部分数据进行了处理,并隐去了部分公司的名字)。

下面是课程中的部分实战项目,大家可以感受下:

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其次,课程内容也绝不仅仅只限于「数据分析」,而是会更多的带你站在业务负责人的角度上学习如何将数据与业务场景相结合

举例来说,实际工作中你可能经常会遇见以下几种情况:

1.大家都在说 DAU 、新增、留存等基础指标,但往往业务部门和数据分析对于这些基础指标的定义又不同,甚至在同一部门内部都无法统一,因此沟通上总是「鸡同鸭讲」;

2.公司暂时没有自己的 BI 系统,因此数据全部是用第三方平台进行处理,但,突然要换到新的平台上,或是自己换了新的工作,新公司用的是另一个平台。因此,好不容易才熟悉了数据处理的方法,又要重新学起;

3.公司终于有了自己的 BI 系统,但是数据庞大,且没有专职的数据分析师,只能自己上手处理,因此,完全不知道该从哪下手才能找到自己想要的数据;

4.老板天天说要找到产品的用户画像,但对于什么是用户画像完全说不清,也不知道如何通过数据去分析和定义出来,基本全靠拍脑袋;

5.一个新功能上线了,不知道该如何判断它是否帮助提升了短期的 kpi ,或是长期的用户价值……

等等等等。

这些问题从根本上来说,都是因为不知道如何用数据指导工作和业务发展。因此,在课程中,会通过拆解互联网一线公司实际案例,带你从真正认识数据指标开始、到拆解业务模块、选择和自己业务匹配的数据分析方法,模拟一线互联网数据进行数据处理和数据分析,最终解决实际的业务问题,让你能够真正站在负责人的角度分析业务目的,理解业务决策,找到最核心的数据指标。

通过课程中讲解的核心数据分析方法,你可以亲自走进数据后台,根据数据还原业务场景,运用多种分析方法完成数据分析,建立衡量指标,监测业务健康,最终解决业务存在的各类问题。

为大家举几个例子,可能会更有感受些。

比如,在第一部分的「指标拆解」中,我们会带你重新认识不同类型的数据指标,真正了解数据是怎么来的:

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比如,在讲授「数据工具」的章节时,我们不是只讲解 Excel、SQL、GA 等工具怎么使用,更重要的是教你在什么情况下使用什么工具,分析什么数据。下图是选择数据工具的核心逻辑:

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比如,面对大家「不知道怎么分析数据」「拿到数据不知如何下手」等情况,课程中会带给大家 9 种常见的数据分析方法,更重要的是,告诉你在什么情况下使用什么方法才有效

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再次,它秉承了三节课「对学习效果负责」的一贯原则。

针对课程中提到的每一个点,从数据指标、数据工具、数据处理、数据分析到数据采集等各方面,都总结出来了大量特别实用、能落地的工具或者方法。且搭配三节课特有的「魔鬼训练营」模式,每一个方法背后都有高强度的实战训练 + 助教 1V1 点评指导,确保每一个人都能拿去实操和获得切实能力提升,而不是听了一堆案例然并卵。

到这里,你可能已经急不可耐的想要迅速报名了,不过别着急,还是给我们一点时间再多介绍下这门课程的一些相关信息。

.一、这门课程适合谁来学习?.

1-5 岁互联网从业者(产品、运营、市场等),需要用数据去定位并高效解决业务问题,从而完成从低阶到高阶的跃迁。

.二、这门课程主要讲些什么?能解决什么问题?不能解决什么问题?.

针对产品、运营、市场等常见的数据问题,带你一一拆解落地,如:

  • 如何采集业务需要的数据;

  • 如何提数据需求文档,解决业务需求问题;

  • 如何利用数据评估自己所做工作的效果,并定位到可提升点;

  • 如何通过用户画像了解数据背后的用户,从而实现高质量拉新、精准运营推送、及辅助产品设计;

  • 如何根据数据涨跌异常进行拆解,并有效处理?

  • 如何评估投放渠道的质量,确定优先级?

  • 新功能、新商品、新内容上线后,如何评估其效果?

  • 如何做到「千人千面」的精准运营推送?

    这门课程不能解决的问题:

    • 不是工具使用课程:课程中不会对具体的软件操作进行详细介绍。

    • 不是数据分析课程:数据分析是课程中的重要内容,但绝非全部。

    • 不面向「数据科学家」:不会在课程中讲解数学、算法、技术架构、代码、具体的计算机语言。

      具体可见课程大纲:

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      此外,有必要提及的是——在这门数据课程中,还为你准备了 8 个与课程内容和实际业务强结合的实战项目,供你试炼,且每个项目都会有我们的资深助教老师来为你批改反馈,确保你学完之后可以真正上手。

      如下是部分项目,供你参考:

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      .三、学习形式、开课时间、课程价格等基础信息.

      1.学习形式:采用三节课独有的魔鬼训练营模式,即在线录播课程+全程强化训练+1对1助教批改点评辅助学习+微信群交流,全程由班主任+多位助教带班,报名后在三节课官网或三节课服务号收听课程。

      2.课程时间:5 月 30 日 – 8 月 30 日,正常学习周期在 1.5 个月左右,3 个月课程有效期内可无限重复观看。

      3.课程价格:1299 元,你要知道在三节课配有魔鬼训练营的 P2 系列课程定价都是 1699 元,这门课程相比来说可以算是超级实惠了。

      4.课程名额:每期招生人数最高限量 200 人,5 月 30 日开班的这一期,仅剩最后 11 个名额。

      以上,介绍的差不多了,如果你看到了这里,很可能名额已经没有了,有意向报名学习的同学,赶快扫描下方图片二维码吧!

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      对于产品、运营、市场等业务同学来说,最难的不是数据分析的技术,而是数据分析的思路。

      因此,三节课的教研同学耗时 8 个月,制作了一份专治「数据分析没思路」的「业务数据分析地图」,里面包含了你在做数据分析时(搭建数据体系、进行数据处理、分析异常数据、评估数据效果、数据采集等)可能遇到的所有知识点,足以支撑你解决 90% 的数据分析问题。

      比如,不同类型的产品,该如何定义关键的数据指标?地图中会详细列出不同类型的产品该关注什么数据,用最直观的形式给你最明确的指引:

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      (↑仅是部分,供你参考)

      此外,对于大家最头疼的数据分析方法,我们直接给出了9 种对于业务人员来说最常用的方法,并告诉你,什么情况下该使用什么方法、该怎么使用才能达到你的目的:

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      想要得到这份地图,摆脱面对数据「毫无分析思路」的尴尬吗?扫描下方二维码,即可免费领取!

      偷偷告诉你,这份地图本来是三节课给业务数据分析课程付费学员准备的,增长官为大家争取到了 20 个免费名额,想要的同学赶紧下手吧

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      媒体/商务合作联系:增长官助理 Angela

      (微信号:CGOService)

      邮件:ben.fan@zengzhangguan.net

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