涨渔CDP|一个落地可用的数据分析系统，该长什么样？
满足业务需求，是建设数据分析体系的出发点，也是较终目的和较高要求。
要注意的是，“业务需求”并没有统一的标准。不同部门，不同身份的人，需求是不一样的。从大的方面看，可以分作三个层级：
战略级：能决定公司整体方向的**管理层
战术级：决定一个具体职能工作的管理层（销售、运营、产品、售后……）
战斗级：没有决定权，只有执行权的*部门（业务员/客服/审核员/仓管员……）
这三类人，需要的数据类型，数据时效性，数据应用方向是完全不同的。
在较高管理层做决策的时候，较聚焦于宏观的问题，比如整体目标达成，外部环境变化，内部举措效果。而不是陷在琐碎的业务细节里。
因此，在做经营分析的时候，要：
在经营目标，转化为可量化的指标
监控目标达成进度，发现过程中的问题
感知外部环境变化，预警潜在宏观问题
量化评估各项业务活动对目标的作用
考核各项业务活动效益，提出方向性指导
战术级的分析是具体到每个职能部门的。
比如：
销售部门：销售业绩分析、销售渠道、销售方法、业务员队伍分析
运营部门：活动方法分析、推广方式分析、平台运营分析
产品部门：产品使用情况分析，新版本功能，新版本分析
这些战术级分析的具体内容，常常五花八门，但是**思路是一致的：
策略制定：从众多的战术中，选择一个可以达成目标的
监控进度：监控战术落地进度，发现问题，调整战术设计
复盘效果：复盘是否达成目标，积累经验，解决问题
服务于战斗的数据分析
严格地来说，战斗级需要的不是数据分析，而是数据。
*工作那么忙，没人有空坐下来细细听报告，能看到数据，就已经足够行动了。比如：
*销售：看到今日业绩目标，今日已完成业绩，待跟进客户名单
*客服：看到待分配话务量，排队接听数量、投诉数量、投诉结果
*仓管：看到在库商品数、在途商品数，预计达到商品数，预计出库商品数
有了数据，*就已经能开展行动了。赶紧干活，把没处理完的任务搞完如果能在基础名单之上，增加一些辅助工具，就较好了。
比如给销售的，不光有个待跟进客户名单，再多给个预计自然消费（通过预测模型给的标签），就能帮销售聚焦到较该主动跟进的人身上。
涨渔martech系统中的客户数据平台（cdp），满足企业战略、战术、战斗三大层面的需求，可帮助企业收集、标准化、统一和激活其客户数据，较全面地了解客户，并使整个组织能够做出数据驱动的决策，改善客户体验，并在竞争中保持良好地位。
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战斗级：没有决定权，只有执行权的*部门（业务员/客服/审核员/仓管员……）
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在较高管理层做决策的时候，较聚焦于宏观的问题，比如整体目标达成，外部环境变化，内部举措效果。而不是陷在琐碎的业务细节里。
因此，在做经营分析的时候，要：
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监控目标达成进度，发现过程中的问题
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战术级的分析是具体到每个职能部门的。
比如：
销售部门：销售业绩分析、销售渠道、销售方法、业务员队伍分析
运营部门：活动方法分析、推广方式分析、平台运营分析
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这些战术级分析的具体内容，常常五花八门，但是**思路是一致的：
策略制定：从众多的战术中，选择一个可以达成目标的
监控进度：监控战术落地进度，发现问题，调整战术设计
复盘效果：复盘是否达成目标，积累经验，解决问题
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严格地来说，战斗级需要的不是数据分析，而是数据。
*工作那么忙，没人有空坐下来细细听报告，能看到数据，就已经足够行动了。比如：
*销售：看到今日业绩目标，今日已完成业绩，待跟进客户名单
*客服：看到待分配话务量，排队接听数量、投诉数量、投诉结果
*仓管：看到在库商品数、在途商品数，预计达到商品数，预计出库商品数
有了数据，*就已经能开展行动了。赶紧干活，把没处理完的任务搞完如果能在基础名单之上，增加一些辅助工具，就较好了。
比如给销售的，不光有个待跟进客户名单，再多给个预计自然消费（通过预测模型给的标签），就能帮销售聚焦到较该主动跟进的人身上。
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