低效的数据收集方式,让你事倍功半

让我们假想一下这样的场景:现在公司需要定做一批员工文化衫,你作为公司行政人员,需要收集全公司 200 人的衣服尺码,这件事该怎么做?

这个问题并不难解决,事实上,只要不是特别复杂的业务需求,对于常规性的工作,我们总可以找到很轻量的方式,来满足数据收集的需要。不过,不同方式之间的效率差异往往非常之大。就收集文化衫尺码这件事来说,你最常想到的三种方式,可能是这些:

选择一:全员群发邮件

给公司所有人发送一封邮件,告知公司将定制文化衫,需要收集大家衣服的尺码。为了方便你统计,你特意要求大家在回复邮件时,一是需要在标题中写上自己的尺码,这样不用打开每一封邮件,就能一眼看到;二是根据自己所在的部门,将邮件额外抄送给相应的行政同学,你打算到时候多个人分工,不同的行政同学处理不同部门的尺码信息。

用邮件收集文化衫尺码

先不说这样的方式,给你自己带来了多少的麻烦。光想像一下全公司 200 人的感受,现在大家在选择回复邮件时,不得不删去原来的标题,改填上自己的尺码,还需要记得额外对照自己部门对接的行政同学,在抄送栏中填上他的邮箱地址。所谓最糟糕的数据收集方式,不光光加大了你自己的工作量,还浪费了每一位数据提交者的时间和精力,正是损人不利己。

选择二:微信群中收集

痛定思痛,你决定宁愿牺牲自己,也要方便大家,于是你打算直接在公司微信群中收集大家的衣服尺码。

用微信收集文化衫尺码

先不说群聊刷屏了,类似这种混乱的场景,只要你在微信中收集过信息,一定会感同身触。当你晚上十一点,终于好不容易把所有人的信息都整理好,填在 Excel 表格里时,你肯定还是没有把握。因为根据历史经验,这样整理下来的数据,到最后总会发现漏了谁,或者粘错了某些人的信息。

选择三:用 Excel 表格收集

既然自己最终要在 Excel 表格里整理所有的信息,那么为什么不一开始,就让大家在 Excel 中填写呢?通过在微信中收集数据的经验,你总结下来,一方面自己漏掉了让每个人附上自己的姓名,导致后期在整理数据时,群聊中的 200 人你对应不到实际的员工,如果能让大家报上自己的部门,就更容易整理了。另一方面,每个人报尺码的方式不一样,有的人说大码,有的人用 L 码,有的人写 170 码,导致最后自己还要整理成统一的表达。

通过这些经验,你制作了这样的一个 Excel 表单,下发给每个部门的经理,由部门经理收集完自己部门的信息后,统一上报给你。这样一来,你面对的对象,也从 200 人缩减成了 10 个部门经理。

部门 姓名 尺码(S、M、L、XL)
编辑部 Treeli XL

高效的数据收集方式,应该是结构化和标准化的

这三种收集数据的方式,在职场中我们都经常遇见。无疑,第三种方式相比前两种,已经有了非常大的进步。这里的关键点,正在于第三种方式的「结构化」和「标准化」,这两者对于数据处理都是至关重要的。

结构化使得机器可以按特定的规则帮助我们整理数据

一般人都有经验,邮件标题或群聊信息,绝对不是数据最终的落脚点,这些信息需要被整理在 Excel 表格中。想像一下,如果你把大家的尺码信息粘在 Word 文档里,那么下一步你向服装供应商采购时,要如何统计出不同尺码的定制件数?更进一步的,在发放文化衫的时候,如果需要按部门来统一领取,如何快速找出每个部门的尺码信息?

在 Excel 中,这些都可以便捷地通过排序或数据透视表来一键解决。结构化的数据,是指我们要提前定义好字段,这是进一步数据处理工作的基础,是有序的前提。

在文化衫尺码收集一例中,我们定义的三个字段便是部门、姓名和尺码。虽然无序的信息(邮件标题、群聊信息)相比有序的结构化信息,两者在信息量(数量)上可能是无差异的,但是,前者无法进行进一步的数据处理,导致信息的质量有着天壤之别。低质量的无序数据,使得机器无法按照特定的规则进行处理,而要求人工的大量介入,从而大大拉低了我们的工作效率。

标准化使得数据处理前不需要清理数据

所谓标准化,是指统一每一个人的表达方式,从而使每一个字段的值是有规范的。例如,如果我们不提前定义好尺码的标准表达方式,就会出现类似「大码、L码、170 码」这样的表达。虽然对于人来说,这些信息同样是无差异的,但是它们就像三种不同的语言,机器大多数情况下并不知道三者是等价的。这就使得我们需要在数据处理前,额外人工将它们统一「翻译」成一致的表达。

标准化的数据收集方式,在字段值生成之前,先约束规范大家的表达方式,从而尽可能节省后期数据处理人员的「翻译」工作。这样,我们保证数据收集一旦完毕,它是直接可用的,而不需要进行二次加工。

数据收集在职场中扮演着非常重要的角色

这个文化衫尺码收集的案例,只是工作中涉及到数据收集的一个小小例子。从抽象的角度来看,我们的工作生活,无不是和外界发生「输入 - 处理 - 输出」的过程。虽然数据收集只是「输入」这个过程的一个子集,但是,它在职场中占据的份量,却一点也不少。

  • 作为市场人员,你需要收集最新的渠道销售数据,来制定下一季度的营销方案和预算;
  • 作为产品人员,你需要收集用户对新上线功能的感受和反馈,来决定下一步迭代优化的方向;
  • 作为运营人员,你需要收集线下沙龙活动的报名人数和信息,来筹备活动的前期安排;
  • 作为行政人员,你需要收集公司员工对食堂伙食和公司班车的意见反馈,来提升员工的满意指数;
  • 作为 HR 人员,你需要收集公司各部门的人员需求,来安排下一阶段的招聘计划……

这些前期的信息输入,都是后续工作开展的基本保障,缺少这些数据,很多事情也就无从谈起。当然,许多的数据收集工作,公司可能已经安排了成熟的机制和系统,可以有序地开展,例如所有的采购申请都可以在 ERP 系统中找到,同事的联络方式可以在钉钉等移动办公工具中查询。然而,不可能所有的工作内容都已经有了标准的流程安排,你总会遇到一些非常规或临时性的任务,需要你自己来完成数据收集的工作。这时候,你该怎么办?

是要求公司采购一套完备的业务系统,以满足你采集数据的要求?是提给 IT 研发人员需求,等待内部开发的项目排期?是把员工满意度调研的工作外包给第三方咨询公司?显然,这些都对实施成本和周期,提出了严峻的挑战。

如果因为你寄希望于外界的支持,来满足你收集初期信息的需要,往往会陷入被动的境地,使工作无法向前推进。因此,你必须把数据收集这件事的主动权,掌握在自己手上。这样一来,你就必然面临着上文中提到的选择:我们依靠自己的力量,如何才能高效地做好数据收集这件事?

表单工具,帮助你进一步提升数据收集的效率

Excel 并不是最佳答案

回到文化衫尺码收集的案例上,第三种方式让每个部门分别填写这份 Excel 表格,最终由行政人员来统一汇总,这真的是最优的选择了吗?

其实并不尽然。如果我们切入实际地想一想,同样会发现这个工作流程存在着许多问题:

  • 10 个部门经理发来的表格最终需要你人工汇总成一个总表;
  • 尽管你已经在尺码边上注明了 S、M、L、XL 四个尺码,但是,你收集回来的表格,依然发现了 m(小写)、 XL(全角字符)、XXL(不合法的值);
  • 填表过程中,虽然大家知道只能尺码填 S、M、L、XL,但是,你还是收到各种各样的提问,例如男女均码吗,这些码标准吗,需要定大一号吗,有没有 XXL 的码;
  • 而 Excel 作为 PC 时代的产物,在如今移动办公日益普遍的大环境下,如果你有过在手机上打开查看 Excel 表格的体验,就知道是多么反人类了,更不要提在手机上往 Excel 表格里填数据了……

Excel 作为当前许多公司和员工收集数据的主要主式,这些问题你多多少少都可能遇到过。虽然这些问题有些也可以勉强接受,有些也有解决方案和弥补措施,但终究让人感觉不是最佳之道。为什么会这样?

其实,同样的工作,交给不同的人来执行,为什么花费的时间和最终的成果,经常有着天壤之别?如果你认真思考这个问题,看看身边那些总是能在短时间内高质量完成工作的同事,不无例外地都能发现,这种效率的差异,往往来源于两个方面:一是工作思路方法,二是所选用的工具。这两者还总是相辅相承的:高效的工作方法促使他们找到合适的工具,而合适的工具反过来又使其有能力和信心进一步提升自己的效率。

如果你已经知道摒弃微信和邮件收集数据的方式,而转用 Excel,说明在思路方法上,你已经认识到了在数据收集过程中结构化和标准化的重要性。但问题在于,Excel 并不是数据收集的最佳工具。如果我们从数据流转的角度来看,从数据收集,到数据处理,再到数据应用这三个阶段,每个阶段都有最适合的工具,Excel 最擅长的其实是数据处理这个环节。但现实情况是,我们无休止地将 Excel 也应用到数据收集上,导致了 Excel 的滥用,它本身就不是为了这个场景而设计的,在使用时自然就存在着上述各种各样的问题。

那么,更好的选择是什么?

试试表单工具

表单工具才是专门面向数据收集这个场景而存在的。所谓表单工具,你可以简单地理解成一个问卷,填表人通过回答问卷中的问题,完成数据的收集,最终导出一个 Excel 表格用作后续的数据处理工作。这里的每一个问题,实际上就是 Excel 表格中的字段,而你填写的问题答案,就生成了每个字段的值。

也就是说,通过表单工具,你最终拿到的结果是一样的:一个完整的 Excel 表格。不同的是,它解决了数据收集过程中使用 Excel 会遇到的几个痛点。

像文化衫尺码收集这件事,如果转换成表单的形式,是这样的(https://jinshuju.net/f/cdfOaJ):

用表单收集文化衫尺码

很容易就能发现,通过表单工具来做数据收集,上面的四个痛点便迎刃而解。

不再需要汇总合并不同的表格:表单工具生成的填写页面是唯一的,它是一个可访问的链接,而不是一个独立的文件,这意味着当 200 个人填完这份表单时,所有需要的数据已经不再需要人工去合并不同的文件了。

更简单易懂的标准化设置:Excel 虽然提供了数据有效性的功能设置,但是入口较隐蔽,而且操作界面也不直观。通过表单工具,默认已经提供了数十种不同的题型选项,而且还额外支持 Excel 做不到的字段值输入,例如图片、文件等。

更友好的人机交互形式:表单工具将 Excel 的表格,转变成了一个问卷。正如前面提到的,字段和字段值,是对于机器来说冰冷的存在,而在表单工具中,字段变成了问题,字段值变成了你的回答,显然,问题和回答才是更友好的人机交互形式。

移动端体验更佳:如果你在手机上打开这个 链接,会发现表单工具已经针对不同的设备和屏幕尺寸做出了适配,告别在 Excel 手机版本中输入数据的痛苦。

为什么选用金数据

那么,下一个要回答的问题是,在众多表单工作中,为什么选择金数据

要完整地回答这个问题,其实会贯穿整个教程。

👉 戳这里了解金数据教程

在这里,只讨论金数据相对于其它同类产品,最突出的几个特点。当然,实践才能出真知,你也可以试试不同的表单工具,看看自己是不是也会做出相同的选择。类似的产品,国外有 Formstack、Wufoo、Airtable,国内则有问卷星、麦客等等。其实,如果你单纯只是需要做一个调查问卷的表单,完成一次数据的收集,那么这些工具的差异性的确不大。

但是,金数据一定也有其强大之处,才会吸引了腾讯、阿里巴巴、滴滴、摩拜、招商银行等大公司纷纷选用金数据。其实,金数据的强大之处,主要在于这三点。

灵活多变的可扩展性

所有强大的效率工具,都必须具备的一个特质是:灵活性与可玩性(versatile)。也就是说,小白用户可以快速上手,进阶用户也可以利用工具打造出自己特定的工作流

金数据正符合这一特点。如果你深入地使用金数据,会发现它不仅仅只是一个收集数据的表单工具,更进一步的,它还可以像搭积木一般,构建出许多轻量的业务系统,为业务人员赋能。这种能力,主要来源于三个方面:

1. 丰富的应用插件

为了提升用户填写问卷的积极性,打算填完问卷后向用户发一个红包?你不需要让填表人留下自己的微信号,派客服用微信加他后再发红包,使用金数据的「微信红包」应用,就可以一步到位。类似的,金数据提供了「优惠码」、「订单满减」、「在线考试」等十余种应用扩展,可以帮助你将表单进一步升级为试卷、签到表、购物车。

填完问卷后领取红包

2. 和第三方工具的整合

金数据对目标用户群体的定位,既可以是对效率工具一无所知的职场小白,也可以是对各类第三方工具略有所知的达人。想要了解填写人的到访情况和画像?除了金数据本身提供的渠道统计,你还可以嵌入百度统计或 Google 统计这样的第三方平台进行分析;有客户在服务评分中打出了不满意,想要快速跟进?你可以利用 IFTTT 或 Zapier 在任务管理工具中自动生成一个待办事项。想要用户在填写问卷出现疑惑时第一时间有客服跟进?你可以在表单页面嵌入第三方客服工具美洽,免去用户来回跳转的麻烦。

3. 开放的 API

如果你还能动用一点 IT 研发的力量,那么金数据的玩法就更多了。

一种用途,是将表单这种基础能力,无缝接入现成的业务系统。例如做医生病历管理工具的病历夹,当医生需要了解患者的最新病情时,可以发送问诊表或医学量表。但自己开发一套完整的表单工具非常麻烦,这时候就可以利用金数据 API,将表单能力无缝植入到现有的产品和流程当中。医生在金数据创建了相应的问诊表后,病历夹可以通过 API 获取到表单结构和患者填写的数据,从而相应地展示在自己的 app 内。也就是说,如果你的业务系统已经万事俱备,只欠表单能力,你完全不需要自己开发,只需要引入金数据的表单能力,一切就搞定了。

另一种用途,是借助于表单工具提供的 API,收集更多的数据资料。许多销售型企业都自建了一套 CRM 系统,然而,这样的系统更多的是针对售后客户的管理和再次营销。而售前的流程,由于场景的多样化和运营的快速定制化需要,往往会使用表单工具来制作活动报名表、客户登记表、询价表、预约表等。这些表单收集到的数据,就可以通过 API 自动回传到已有的 CRM 系统中,使得售前的客户资料也进一步完善,除了获取基础的姓名、电话联系方式外,还可以附上更加丰富的客户信息,比如可以接受的价格范围等。

为团队和企业使用的设计

在工作中是否选用一个工具时,很多时候无法仅仅单凭个人的喜好,还需要考虑团队的配合、公司的批准。而团队和公司考虑的因素会更多,尤其是表单工具作为数据收集的窗口,不可避免地涉及到对外展示和数据保密的问题。因此,金数据还从这种使用场景出发,定制了专门面向团队和公司使用的企业版。

1. 自定义对外展示的品牌形象

任何公司在面向客户群体时,肯定都希望自己的品牌形象是鲜明而独立的,这种情况下,肯定不希望让用户产生这样的困惑:为什么我在填的表单,是金数据的?

互联网工具产品在自身品牌的策略上,往往有两种类型:一种是「品牌型工具」,所谓品牌型工具,是指产品本身差异度不大,只能靠尽可能地突出工具的品牌形象来加以区分,例如墨迹天气。还有一种是「基建型工具」,即让用户尽可能感知不到自己的存在,就像我们不关心生活中的水电煤到底是什么公司提供的一样。许多同类的表单工具,往往把自己当成按照这样的思路,你总能在一份表单的最下面,找到「XXX平台提供表单技术支持」的字样。

然而,使用表单的团队和公司肯定希望突出的是自己的品牌,在这一点上,金数据就是一款彻底的「基建型工具」,它只提供表单能力,而所有的网站域名、通知邮箱、品牌 Logo、页眉信息、二维码展示,都可以替换成展示企业自己的品牌,完全不见任何金数据的痕迹。

突出自己的品牌信息

2. 子账户与权限管理

表单工具收集到的部分数据和信息,在企业内部往往需要不同的权限才能查看。例如,每个市场大区的季度销售总额,公司只允许大区经理查看自己下属大区的业绩,而不能跨区查看。或者,员工的转正评估表,部门经理只能看到自己部门的新人情况。

金数据提供了完整的子账户和权限管理,实现了「谁能查看哪几行数据」的权限管理粒度。不同的人用不同的账号密码登录后,有不同的权限等级,主管可以定义谁对哪些数据有哪些权限(查看、增加、编辑、导出),以及所有人完整的操作日志记录。

更细节的情况,教程将在第六章给出完整的介绍。

和微信的深度结合

微信已经是国民级应用,表单的发放、收集往往也离不开微信的环境。因此,金数据针对微信进行了一系列的深度整合,更是首家推出小程序的表单工具。

在表单的发放上,金数据可以便捷地生成二维码,满足在微信中长按扫码的场景,还可以方便地预览并自定义在微信中分享的文案和图标。如果是企业内部的表单,你也可以限制其在微信中的分享和转发。

在表单的收集上,金数据支持获取微信用户的基本属性,包含昵称、头像、性别、省市等信息,丰富用户的画像。还可以设置快捷提醒,一旦有新用户提交了表单,在微信里收到通知。对于填表人来说,金数据还可以满足填表后下发微信通知、集成微信支付的功能,如活动报名后,直接在表单内交纳活动款项,并收到后续的活动地点和时间提醒。

这些具体的功能,在教程接下来的章节中,将会一一涉及,这里就不具体展开了。

看到这里,在你的认知里,金数据更多的还是一款收集数据的表单工具,但你看了上面这些介绍,又隐隐觉得金数据不止这些能耐。没错,接下来的教程里,我们就会更详细地了解金数据,并发掘它在基础的收集能力之外,究竟还有哪些本领。

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