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  • 价值判断价值选择关系
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    2018-07-29 02:08:57

    今天,我想谈谈价值观思维模型,这可能是我们平时很少思考,但是却深刻影响着我们的行为和思想的东西,这些概念比较抽象,讲得不好请还望批评指正。

     

    1、什么是价值观?

    维基百科的是这样定义的:价值观是一种处理事情判断对错、做选择取舍时的标准。

    价值观有以下特点:

    • 价值观会指引一个人去从事某些行为,比如认为人的生命是神圣的人就会反对安乐死,崇尚自由选择的人就认为堕胎无罪;

    • 价值观具有客观存在性,不管你承不承认,价值观都存在;

    • 价值观具有主观选择性,每个人认可的价值观有对应排序,比如那句耳熟能详的“生命诚可贵,爱情价更高,若为自由故,两者皆可抛”讲的就是价值观排序;

    • 价值观具有稳定性和持久性,在特定的时间、地点、条件下,人们的价值观总是相对稳定和持久的;

    • 价值观也具有可变性,随着年龄、阅历的增长或经历过重大变故,个人的价值观也可能会发生变化;

    • 价值观具有历史性和选择性,在不同时代、不同社会生活环境中形成的价值观是不同的,比如当代青年和民国时代的青年所信仰的价值观整体上就相去甚远。

    《学会提问》这本书中列举了一些常见的价值观,让我们从中选择出一些自己认可的价值观,然后按照重要程度进行排序(在内心问自己:在A和B面临冲突时,你会选哪个?你选的那个在你看来就更重要)。

    如果国家征兵让我去殖民非洲(当然这是不可能的,非洲的兄弟不要慌:),在面临爱国还是坚持正义的抉择时,如果你选择的是正义,那就不会响应号召入伍,甚至会对这种行为强烈谴责;如果你选择的是爱国,那很有可能弃笔从戎、远走他乡。别觉得我在开玩笑,想想二战时候的日本人入侵我华,难道不正是爱国主义压过正义之心的案例吗?

    基于你选择的价值观,你的行为、观点都会受此影响,当你和某人认可的价值观相同时,你会认可他的行为、观点(想想你为什么在朋友圈转发文章);相反,当你和某人认可的价值观不同时,稍微理性可能会说,我对你的行为、观点持保留态度,性格暴躁可能会直接开撕了。

     

    2、什么是思维模型?

    这个目前还没有一个明确的定义,我理解为:思维模型就是你看待世界的方式。

    比如著名投资大师、巴菲特的好基友查理·芒格使用的就是多元思维模型,他提倡要不断学习众多学科的知识来形成一个思维模型的复式框架。

    硅谷钢铁侠马斯克是第一性原理的代表人物,而第一性原理就是找到问题最开始的起点,即“元起点”或者“元问题”,只有弄清楚了问题的根源才会做出颠覆式的创新。想想马斯克创建的一系列公司:新能源汽车公司Tesla、太空探索公司SpaceX、新能源发电公司SolarCity、地下隧道传输公司Boring、脑机融合公司Neuralink、在线支付公司PayPal,这些公司都是致力于解决人类最根本的生存问题,相较而言为马斯克带来第一桶金的PayPal反而更靠谱一些,马老师将这个思维模型运用地如此炉火纯青,作为吃瓜群众,我只想双击666。

    混沌大学的李善友,逻辑思维的罗振宇,兜售的就是思维模型(感兴趣可以去看看李教授的公开课和罗胖对上面两个思维模型的介绍)。

    「长久以来,我坚信存在某个系统——几乎所有聪明人都能掌握的系统,它比绝大多数人用的系统管用。你需要的是在你的头脑里形成一种思维模型的复式框架。有了那个系统之后,你就能逐渐提高对事物的认识。」——查理·芒格

     

    3、价值观和思维模型有什么关系?

    你在运用思维模型看待世界的过程中,不可避免的会将价值观注入其中,思维模型的输出也就是你得出的观点或结论。

    《学会提问》中关于价值观冲突举了这样一个例子:

    “我们不应该允许消遣用的药品合法化,非法的药品引起了太多的街道暴力和其他犯罪行为。”

    这段话的结论是不应该允许消遣用的药品合法化;论据是非法的药品引起了太多的街道暴力和其他犯罪行为。乍一看,该论据是可以支持结论的,但实际上除了这个显性的论据,作者还将自己的价值观假设注入了其中,也就是认为“公众安全比选择自由更重要”

    如果你认可作者的价值观假设,你就会认可他的结论;反之,你需要的对作者的结论保持警惕和怀疑,这是因为提出这个论证的人希望能引导你自己作出这个论证(优秀的作者、演说家、辩手都具备这种说服别人的能力,他们就像是魔术师,使用的各种技巧来诱导我们)。

     

    4、如何改善我们的思维模型?

    最后,来谈谈如何改善我们的思维模型,我认为好的思维模型产生的结论或观点应该是普适性的、严谨的、令人信服的,每个人在成长过程中都会形成不同的思维模型,显性反映在大脑神经元连接的复杂程度上,学过高中生物的都知道:养成习惯就是大脑神经元之间建立突触的过程,我们的大脑结构和爱因斯坦的大脑结构大相径庭,而这也是人与人之间产生差异的根源。

    运用批判性思维模型可以对其他思维模型进行改善,因此可以称批判性思维是一种”元思维模型“。维基百科上对批判性思维的定义非常抽象,大家可以理解为:不轻信、不传谣、抛弃偏见、理性思考

    查理·芒格曾说过:一个人如果掌握100个思维模型,你就可以比别人更聪明。大师们的劝戒犹在耳畔,吾辈唯有奋勇向前。

    「我们认为批判性思考是一种有目的而自律的判断,并对判断的基础就证据、概念、方法学、标准厘定、背景因素层面加以诠释、分析、评估、推理与解释……有理想批判性思考能力的人凡事习惯追根究底,认知务求全面周到,判断必出于理据,心胸保持开放,态度保有弹性,评价必求公正,能坦然面对主观偏见,判断必求谨慎,且必要时愿意重新思量,对争议点清楚了解,处理复杂事物有条不紊,收集相关资料勤奋不懈,选取标准务求合理,专注于探索问题,而且在该问题该环境许可的情况下坚持寻求最精确的结果。」——维基百科

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    阿兰德波顿-“你越不喜欢一个人,你越能够信心百倍轻而易举的吸引他,强烈的欲望使人丧失了爱情游戏中一种不必可少的漫不经心,你如被人吸引,就会产生自卑情绪,因为我们总是想把最完美的品质赋予我们深爱的人”

    case:现在和老公一说话就吵架,基本不说话,互相指责对方不关心自己,一个看孩子,一个上班。

    为什么时间一长,我们要么像仇人,要么像陌生人。

    亲密关系中,如果太爱对方,就会失去对方。太自我,不够爱,两个人不亲密。

    爱 自我

     

     

     如何让对方感受到,他是一个独立的人,他也有自己的想法,他也有自己的选择。在爱情里面,凡是不给对方价值感的人,最后也会一无所获。因为,当你越想要掌控整个爱情的主导权,当你越想成为你们关系中的决定者和主人。他就必然会为自己的独立性,去抗争,去反抗,于是,你们的爱情就会变成争吵。

     case:忙了一天回到家里,发现厨房都是垃圾,老公在打游戏。

    “你就知道打游戏,懒死你得了”(这是观察,还是评价 )

    观察:厨房里堆了很多碗。

     即时通信工具没有思想感情,容易被人恶意曲解。

    说话带尾巴,找不自在。

    怎么没回我消息,行啊,厉害啊。

    我洗漱去了,是你洗太快了好不好。

    这些话成了我们争吵的导火索。

    我:你帮我剥个虾,不剥我就不吃了。这个女生不是在请求,这是告知。

     

     对方拒绝你不代表不爱你

    不要害怕拒绝这件事情。

     

    他的意见是可以起作用的。让对方有自主权。

    1)我觉得这是好主意,不过这只是我的想法。

    2)你必须得出决定 ×

    3)做不做你需要做的事情取决于你自己。

    4)只要你最终决定这件事

    5)你之前告诉我你会非常想要这个。×

    6)你肯定知道一个理智的成年人该怎么做 。×

    老公总是语言攻击我,以批评的方式和我沟通,我总会觉得被打击,被否认。

    1)这是谁的问题?

    2)老公说我没用,和我真的没用的差别在哪?

    谁痛苦,谁就会改变。不要把别人的问题当成我的问题。

    老公说我不纯洁了,和我真的不纯洁了不是一回事。

     

     别人的评价是别人的课题

    他人的课题:他要怎么评价你, 他怎么看待你这个人,他对你的要求,他对你的态度

    你自己的课题:这是不是我该做的,我是否要信任对方,我是否要拒绝对方,我要怎么做这件事。

    选择带来的结果,最终由谁承受?如果他在心里恶意揣度你,是谁不开心,就是谁的课题。

    这件事是我能控制的吗?你能控制他人的判断标准吗。

     

     

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  • 数据分析这个词,想必对于很多人来说已经没有...但是包括很多专业数据分析师在内的人,都会产生一个疑问:数据分析究竟能不能为企业产生价值?企业的创收是否只是数据分析表面之下的假象? 这里我分享一个某大型器...

    数据分析这个词,想必对于很多人来说已经没有多少新鲜感了,越来越多的企业开始将数据分析作为信息化建设的下一个目标,在大数据时代的裹挟下,以前IT部门才能做的数据分析,现在也成为了业务人员的新宠,拿数据、作分析、找问题,数据分析一时间甚嚣尘上。

    但是包括很多专业数据分析师在内的人,都会产生一个疑问:数据分析究竟能不能为企业产生价值?企业的创收是否只是数据分析表面之下的假象?

    这里我分享一个某大型器件制造厂的案例,主角就是公司信息部经理老K。

    企业状况

    该公司属于大型传统制造企业,规模大且系统多,然而公司的信息化建设却十分的落后,业务绩效等信息仍然是靠人工Excel统计,偌大的企业集团除了最基本的数据库,其他的信息化进程竟然几乎为零!

    随着企业的不断扩大,公司的管理模式却仍然不能更新,落后脱节,混乱不堪,甚至出现公司内部员工谎报工时,做假账的情况,造成企业效益不断缩水,一时间公司管理陷入了摇摇欲坠的绝境!

    管理模式的落后让老K意识到,公司必须通过技术改良更新管理方式,用数据化手段管理业务,才能挽救企业现状。在综合考量之下,老K选择了BI商业智能工具FineBI(www.finebi.com进行数据整合和优化管理,通过数据分析实现公司的信息化革新。

    FineBI项目快速上马之后,效果十分显著,老K不仅利用这个BI工具完成了企业的数据改革、生产工具改革和生产力改革,还盘活了企业的业务管理,为企业创收降本。

    改革一:数据改革

    • 改革前

    该公司业务系统繁多,总体上是ERP、OA和生产机房的机台三个系统生产数据,系统之间联系紧密,但是系统表之间数据孤岛问题严重,信息独立,积攒了大量数据却成为了企业沉重的包袱。

    “IT想要看数据,就得从每个系统中抽数据,要命的是各个数据源都是不同的,想要进行数据关联更是繁琐困难,时间一长就搁置了;对于企业领导就更不用说了,没有一个可视化的结果,决策效率很低。”这种落后的数据管理模式让老K深受其累。

    • BI数据关联

    引进了FineBI之后,老K轻松连接了三个系统生产数据库,实现不同数据库数据的统一整合:凭借FineBI强大的数据连接和关联功能,老K将各个系统的数据关联了起来,就连数据口径都统一了起来。

    因为FineBI支持多数据库和Excel关联分析,因此老K的数据改革十分顺利和迅速,这种BI工具自带数据处理功能,比Excel更灵活自由。

    数据分析究竟有没有价值?看完这个案例你就明白了

    FineBI数据整合

    数据分析究竟有没有价值?看完这个案例你就明白了

    FineBI数据关联

    • 改革后

    改革之后,数据都整合到了FineBI一个平台之上,业务人员想要数据,只需要从机台上抓取实时数据,转化到数据库中,然后在数据库中进行数据提取和分析就可以了,再也不需要IT与业务反复交换了。

    同时,统一一个平台让数据关系前所未有的清晰,就算是不同系统中的数据,大家也都可以随时查询,也不会因为数据源不同而反复纠结了,提高效率50%以上。

    改革二:生产工具改革

    • 改革前

    厂房过去一直都是根据生产线的材料消耗情况,进行相应的补给,但是每次月底老K都会发现,每个月的补给量大大超过了消耗量,多出的补给量不知道去了哪里,老K怀疑有坏账假账却苦于无法验证。

    • BI数据切片分析

    凭借FineBI的OLAP多维切片分析功能,老K将生产数据进行了切片处理,果然发现相同时间段和相同效率的的人员,生产材料损耗率果然差异巨大,通过联动分析老K进一步发现材损上报对不上,因此验证了老K怀疑有人浪费或者做假账的想法。

    除此之外,FineBI还可以对数据进行放大、钻取、维度切换、过滤、联动分析、复用等等,可以多维观察数据,探索数据之间的深层关联。

    数据分析究竟有没有价值?看完这个案例你就明白了

    FineBI联动分析

    • 改革后

    老K决定让厂商进行机器改进,要能够采集到整个生产流程中的数据,实现全线数据监控,尤其对材料耗损率进行精准化,通过监控个人损耗率,防止出现舞弊行为,大大提高了企业的精准补给。同时,厂商也通过这次机器的改进,增加了产品的竞争力,实现了双赢。

    改革后,每个月浪费的生产材料降低了80%,生产任务可以提前安排计划,提高生产效率10%。

    改革三:生产力改革

    • 改革前

    该公司员工众多,但是生产效率却提不上去,不仅生产任务难以保质保量完成,人员变动频率更是居高不下,公司尝试了各种制度改革都无法解决这个难题,造成公司生产力低下。

    • BI可视化分析

    老K发现这个问题之后,先把员工相关所有数据拖出来进行观察和公布,避免员工手工改动,并将加班时长和产值进行了相应的排名,做到了更好的信息透明和监督,借助FineBI的可视化分析功能,让业务部门自主的进行简单的数据透视分析。‌‌

    “经常超时加班到底是哪些部门?‌‌最主要加班排名最前的是哪几个人?‌‌如果某些人一直在加班,假设一个月很多个小时肯定是有问题的,‌‌身体再好也扛不住。‌‌第二个是我们将加班时间跟产值匹配起来。‌‌加班多产出很少,可能是员工的效率管理问题。”

    • 改革后

    业务部门可以对于考勤异常的员工及时进行关注,更好地人性化管理,同时员工们也可以更直观看到互相之间加班和产值的情况,更加专注在单位时间的产值增效上,企业的生产力得到了整体提高。

    数据分析究竟有没有价值?看完这个案例你就明白了

    FineBI可视化探索分析

    总结

    看完这个案例,你应该知道数据分析能否为企业带来价值了吧?他不一定是直接带来收益,也可以是降低管理成本,降低决策风险,降低手工作业重复率等等,正是因为它可以带来这么多的价值,才会最终被市场认可。

    但是,老板们不一定都认同数据分析的价值,数据生产力之路漫漫,技术以外,如何创造价值,有可能需要代码和算法以外的其他东西辅助,与大家共勉。

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  • 用户生命周期价值及产品运营策略

    千次阅读 2019-07-02 14:07:47
    在电商运营中,常常会听到用户生命周期价值。 为什么要了解用户生命周期价值?这要从推广渠道价值说起。 做SaaS的都知道除了CAC(客户获取成本)之外,LTV(用户生命周期价值)也是十分重要的——比如支出2000元营销...

    在电商运营中,常常会听到用户生命周期价值。

    为什么要了解用户生命周期价值?这要从推广渠道价值说起。

    做SaaS的都知道除了CAC(客户获取成本)之外,LTV(用户生命周期价值)也是十分重要的——比如支出2000元营销推广费用获得一个客户,利润1500元,看似亏损500元,实则忽视了LTV,这位顾客的二次回购是不需要额外支付营销费用的。所以通常除了首次转化的结果外,用户生命价值也是判断流量渠道质量的重要指标。这就是SaaS产品愿意投入极高的获客成本,同时特别重视续约的原因。

    生命周期指的是一个主体从产生到结束的发展过程。

    网站用户生命周期可以理解为用户从认识网站到喜欢网站到与网站关系破裂的整个过程,用户生命周期价值指的是用户在整个生命周期为网站创造的总价值。电商网站在度量用户生命周期总价值方面有较大优势,因为电商网站可以很好了解用户的消费总金额、净利润等信息。对于电商来说,用户生命周期的长短直接影响产品的销量以及品牌的市场竞争力,只有把用户生命周期尽可能地拉长,你的竞争力才越大。

    用户生命周期可以划分为四个阶段:

    1、考察期:

    考察期是用户和网站产生联想的孕育期。在此阶段,网站对于用户来说还是陌生的,用户会偶尔来到这个网站,可能第一次登陆留下一些印象,某次想起并再次访问。此阶段的用户对网站产生的价值较少,可挖掘之处在于潜力很大,因为所有成熟度高的用户都是从考察期升级的。

    2、形成期:

    用户开始对网站产生喜好感,也许是从网站上获取了喜欢的内容,或者可以持续学习成长的东西。经常访问是这个阶段用户的重要特点,用户通常会搜索品牌词(比如易观方舟)来到网站,此时用户的价值飞速增长。

    3、稳定期:

    用户已经成为了网站的粉丝。他们的典型行为是加入收藏、高频度访问、推荐给他的朋友(在易观方舟里给推荐做事件埋点即可得知推荐数据)。

    此阶段是用户的价值高峰。拿电商举例,用户通常会在此阶段发生高频率购买行为,复购率极高,是重要的价值来源。

    4、退化期:

    用户可能因为某种原因,与之前喜欢的网站关系决裂了——也许是一次不好的在线体验,也许是体验到糟糕的的售后体验,抑或,他找到了更喜欢的同类网站。此阶段用户的价值衰减,直至消失。
    用户生命周期价值曲线
    当然,用户不一定会经历每个周期后,在任何一个阶段,都有可能直接跳入退化期。

    因此我们需要在每一个阶段都让用户满意。

    用户在整个生命周期持续创造价值,我们可以针对不同阶段的用户给予不同的营销策略,提高用户的生命周期价值。

    如何衡量不同渠道的用户生命周期的价值?

    方法一:利用RFM

    RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。

    首先获取单个用户在所有用户里的RFM各自分数的区间,然后给予RFM三个维度不同的权重,Wr,Wm,Wf,总得分就会是A=Wrr+Wmm+Wf*f,这样就可以得到用户的生命周期价值的总分数。

    单说电商,不同的商品,不同的平台用户的生命周期价值RFM模型也是不同的(通过权重的分配),此种分析方法是为了方便给不同生命周期价值的用户制定营销策略,在另外文章会篇幅完整的介绍RFM的应用。

    拿RFM中的F(消费频次)和M(金额)来举例,R(时间)可以在分群里直接选择:

    比如访问频次是很重要的,应该在总分构成里更高,得到用户的全部访问频次后,可以用单个用户的消费频次与总最高频次比较得出分数。
    RFM方法
    其次订单金额,得到全部订单金额的最大值和最小值以单个用户的消费金额与最高金额进行比较得出分数。
    RFM方法2
    用此种方法可以综合得到用户的生命价值分数,再利用此分数进行用户生命周期价值等级的划分,我们通常会分为3个等级,低中高,并且同时保存分群。此时可以选择好要分析的分群(比如不同生命价值的用户群)来进行定向分析,定向分析会带来很多有价值的结论,比如:高价值用户是哪里来的?为什么留下?为什么成为高价值?
    RFM方法3
    方法二:利用总金额

    有一种简单的方法来衡量用户生命周期价值,就是用户在固定时间内创造的总金额。比如现有用户在90天内的总支付订单金额,并且按照渠道划分,就可以知道不同渠道的用户创造的价值优劣。

    从渠道分析可以看出,产品运营大会的获得的订单总额是最高的,然而获得的用户数不是最高,所以衡量渠道效果只有转化是不够的,还要去看用户生命周期价值。某渠道的用户生命周期价值很高,说明这个渠道的用户很重要,应投入更多精力和资金进行运营。
    总金额方法
    如果非电商的网站,如何衡量用户的生命周期价值?通常会根据四个指标来衡量:

    访问频率,最近访问时间,平均停留时间,平均访问页面数。

    这四个指标所有网站都有,它们意味着用户忠诚度,也是所有网站都必需的。如果对数据分析了解多,你可以用层次分析法AHP来做用户忠诚度分析,如果不想过于复杂,也可以通过一些简单的算法来衡量非电商网站的用户忠诚度,办法与RMF模型判断价值的方法一样,结合权重四个指标进行定量分析。

    用户生命周期价值的实际应用

    1、判断不同流量渠道的价值

    不同渠道来的流量的即时转化是比较重要的判断标准,但是在所有转化用户背后,生命周期价值也是重要的标准。

    2、判断高价值用户被吸引的原因,强化内容曝光和比例

    高价值用户都有哪些共性?可以对高价值用户的分群单独分析,比如内容偏好,单内容产品停留时常偏好,这样就能知道目前的存量内容或产品里,哪些是有较高价值的。

    3、针对不同生命周期的用户给予不同的营销策略提高总价值

    我们根据每个周期的用户状态进行基本分类后,区分方法可以结合RFM模型,就可以有不同的策略制定,比如:针对生命周期价值低的用户进行定向广告和定向产品展示,针对高频次到访的成熟用户给予更多减少流失的策略,针对退化期用户积极的采取产品与服务方面的挽回弥补策略。

    给予相对精准的营销策略对提高整体用户生命周期价值有明显的促进作用,电商的网站运营人员不只是关注获客,提高生命周期价值也是很重要的。

    总结:

    制定用户生命价值周期的方法有简单易用的,也有精细复杂的,不同的网站、产品、平台的生命价值周期的判断模型都不同,需要不断的根据业务调整校验。但是所有的网站目标是统一的,就是要提高全部用户生命周期内用户产生的总价值,从而提高业务数据增长。

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空空如也

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