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數據閉環，可以簡單理解為有數據、有監控的迭代循環，它可以被應用在公司業務中，幫助企業提高業績，推動增長。那么，數據閉環需要具備哪些要素，才可以真正地發揮作用？本篇文章里，作者就針對數據閉環的定義、價值等方面做了解讀，一起來看。

引子

現在是一個大家都感覺被卷的時代，而卷讓我一個東北人想到的就是花卷，一圈一圈、一環一環的卷著。而在各個公司中，讓大家能夠持續與行業卷、與平行團隊卷、與上下游卷的一個方式就是：數據閉環。

今天我就嘗試寫一下我理解的數據閉環是什么，還有他能干什么。通過一些簡單的事例嘗試闡述一個抽象的概念。

一、數據閉環是什么？

剛聽到這個詞的時候，我第一個反應時：這又是一個新被創造出來的詞匯嗎？但是隨著對業務的了解，就理解其充分性和必要性。同時找到了一個大家都耳熟能詳的類比對象：錯題本。

我們可以回想下錯題本是怎么來的，老師為了讓大家能夠提升自己的學習成績，提出了這種學習方案，大體的流程就是：

• 老師教，學生學；
• 定期考試，月考、中考、期末考；
• 拉榜單、排名次、發試卷；
• 老師試卷講解、學生的錯題整理；
• 學生自己的錯題分析及分類（如果學生做的話）；
• 然后繼續這個循環。

如果是個學渣，估計也沒有錯題整理這一步，但是我們肯定是要向學霸學啊。而剛才說這個循環，首先是一個閉環，其次其中有知識點、有分數、有排名，可以認為也是一個數據閉環。如果算上“家長會”，我們甚至可以說獎懲機制也被納入其中。

如果我們類比到公司中，那么流程大體就是：

• 一個需求的提出、商討和開發，可能是營銷方案，也可能是數據看板等等的需求；
• 需求的開發實現，然后是測試上線；
• 做對應的數據埋點、數據監控；
• 監控的實際指標與KPI、OKR、歷史數據、行業數據的對比分析；
• 各自改進自己的部分，從新向KPI、OKR邁進；
• 然后繼續這個循環。

看看是否很像？都是一個循環，一個有數據、有監控的迭代循環。

二、數據閉環能干什么？

剛才我們用類比的方式說明數據閉環是什么，現在我們再來看下數據閉環到底能干什么。

其實從上面的錯題本的類比看，主要就是提高成績，如果再類比到公司，就是提高商業上的業績指標。

但是這個是怎么做到的哪？

我理解要從三個層面看，數據、監控、鏈接。只有這三個都存在，閉環才有意義。

1. 數據

先從數據說起，以前的停車場的抬桿動作都是人為遙控器控制，這樣就存在一個問題：今天到底有多少車輛進出，很難統計，導致這個里面就有人為可操作空間，而現在的攝像頭拍照識別、時間統計、掃碼支付等方式鏈接到一起后，全部都可以數據化，基本杜絕了上面提到人為問題。

2. 監控

再看監控，如果我們還用剛才的例子，停車場要不要24小時運營，如果需要，就要每個進出口都有個人在準備遙控抬桿，那么至少要2班倒；如果不24小時運營，那停車的用戶如果想晚上出去怎么辦？所以需要隨時監控這個動態，才能讓這個停車場正常運營下去。

再用辦公軟件的打卡功能來看下這個問題，早起大家打卡用公司門口的指紋機、工卡的刷卡器、刷臉機，這個最大的問題是并發量低，不知道讀者們是否體驗過早上排隊打卡的情況？尤其是秋冬有些人的手指會脫皮，然后會一直識別不出來，導致排隊的都遲到。

而如果是APP打卡呢？我們可以做到當你打開辦公軟件時，我們就主動監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戶；如果不是，再看看距離打卡還有多久。也可以善意的提醒一下，這樣不但沒有排隊并發量低的問題，也可以解決指紋掃不上的問題。

這就是數據化之后有監控的優勢。這里不是從老板的角度看，只是不同的打卡模式間優劣對比而已。

3. 鏈接

關于鏈接，剛才講的案例中其實也有鏈接，主要是軟硬件的組合與人的鏈接，而更多的鏈接其實是組織和組織、部門和部門、人和人的鏈接。

我們再次看打卡的問題，如果一個員工近期經常有遲到的情況，而且都是遲到幾分鐘，作為部門HR或者他的+1，是不是應該去主動關懷下為什么，有什么家里、身體的困難，需要幫忙一起克服，還是說最近加班太晚了，需要增加調整工作內容；而如果一個人連續的大范圍遲到，那么HR是不是該思考做招人的準備了？

如果我們再看大家經常用的外賣服務，其中涉及到餐廳、騎手、客戶，信息的狀態在三者間流轉，從開始的客戶瀏覽菜單、付費下單，到餐廳的接單、準備餐食，再到騎手的取餐、運輸和交付，全部鏈路都是鏈接三方的，同時還支持三方在線上時時交互，這樣的效率或者說用戶感知層面肯定比下拉單，傻傻的干等著好很多。

所以我們以上說的三個點結合到一起看，沒有數字化的，需要數字化；有了數字化，就能設置各種監控指標，高了低了都能監控到，并且及時給到對應的負責人；同時不同環節的信息可以在整個商業連路上流轉，讓大家實時、及時的知道現在是誰在干嘛，而在這個基礎上，誕生了最重要的一個結果：可以迭代。

4. 迭代

可以迭代有個強依賴項就是*行業知識*。上面舉例基本上都是一些大家日常生活中的常常能見到的例子，而一些行業內的數據閉環可能根本不在大家日常生活的范疇里。比如制造業、臨床實驗等。所以真正的迭代離不開業務知識。但是為了更好的理解這個事情，我們還是需要找一個日常的例子來說。還是以外賣為例。

剛才我們說的鏈路中，如果想讓從下單到送達的時間更短，有不少的節點可以優化，我們就從餐廳做菜和騎手運輸來分析這個閉環中有哪些可優化的點。

餐廳備菜：單個人的飲食習慣或者方式可能有波動，但是一個辦公樓、園區的一群人的飲食習慣是有大趨勢在的，所以如果一個5KM范圍內的點菜是有規律可循的，尤其是在有優惠征程的情況下，所以這就可以反過來影響餐廳做餐備菜的進度和數量；如果這個存在誤差，或者不懂比較大，那么可以優化流程：提前點餐。10點就通知推送讓大家提前點餐，中午正點吃飯。這些都是迭代的方法和方向。

騎手送餐：這個其實和導航差不多，變化點就是多途經點的全局最優解問題。一個騎手一次送5個，可能順路還要去取2個，那就是送7個，這個流程怎么走，還是說中途發現整體時間要超，就把那2個讓別的騎手去取，這都是可以持續優化的點。

甚至我認為外賣最好的迭代就是“延誤險”。既然我們監控了各個環節、嘗試了各種方法，用戶還是感覺送的慢，那行吧！我就用延誤險，讓你對遲到不那么反感。

本來我預計11:00到，如果我沒到，客戶投訴，但是我現在告訴你如果11:15不到，就賠付運費險，那么客戶大概率想等等的。而殊不知，系統認為11:00到的概率是80%，而11:15到的概率是99.99%（個人猜測，沒有實證）。

三、數據閉環是否一定只解決bad case？

數據閉環是一個系統，對于一些業務復雜、人數眾多的企業來說更是一個復雜系統，而一個系統一般都包括正循環和負循環；

剛才所說的所有情況都是基于負循環來看，也就是通過負例來讓系統更加穩定，而我們也可以看下正向的例子在數據閉環中如果體現和使用。

現在很多新能源車企的線下點都是車企直營，而且給各個銷售都配置了對應的營銷軟件（可能就是個企業微信），而在定期統計的過程中，其實我們會發現有一些店鋪、有一些店員的銷售成績是遙遙領先與同行。而這就產生一個問題：這個遙遙領先的人或者店鋪，做對了什么？

我們可以讓他說下他做了什么，或者通過系統可以分析的數據看下他和別人的區別，然后再理性分析下這個中間是否有邏輯上的因果關系，如果是，那么就應該沉淀到系統中，或者沉淀到培訓中，或者沉淀到考核中。

比如他在客戶到店后的第三天會給客戶二次詢問，這個比第7天的轉化率高，那就要改成3天；

比如他在客戶到店后讓客戶注冊一個APP，先拿個小禮物，后續可以在車企APP上更好的關注車輛的價格及配置信息，那么其他人也要干；

比如這個店鋪有兒童樂園，家長帶孩子來了，孩子多玩一會，家長就多一些時間和銷售接觸，那其他店鋪也要這么干。

而以上這些都是數據閉環中的正向循環。

四、寫在最后

公司里的學霸和學渣都可能用了數據閉環，但學校里的學渣大部分不用這個東西，這個是公司和學校一個很大的區別，所以大家在公司中實際落地數據閉環要慎重。