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战略对企业的重要性毋庸赘言 ， 在如今VUCA（复杂性、模糊性、不确定性、波动性）的世界里 ， 传统战略制定方法已难以确定地预测任何东西：基于有限的内部数据与片面的外部数据 ， 或依赖领导者的个人经验和行业常识认知的制定方法 ， 已经无法适应瞬息万变的商业世界 ， 更无法追赶“与时俱进”的竞争对手了 。
与此同时 ， 数字经济的快速发展使数据的获取变得愈发便捷、数据技术的应用愈发娴熟且智能 ， 因此 ， 企业纷纷开始探索通过数据驱动的战略与运营来实现业务增长 。 诚然 ， 战略始终是“科学与艺术”的结合 ， 但当企业拥有更为全面的数据和客观的度量时 ， 便能更好地依赖数据科学及量化逻辑进行富有创新性的战略制定：应用数据分析方法、发现业务增长机遇与痛点、洞察业务增长过程中的内外部机会点以及风险点 ， 并针对反馈及时调整战略 ， 制定更为有效的解决方案 。
传统投后面临的风险和问题 投后企业 ， 相较于其他阶段的企业 ， 其战略调整的重要性更加显著 。 通常投后企业面临的最大的风险是：外部环境或者企业基本面已经发生了变化 ， 但企业仍在使用投前的战略与运营逻辑 ， 而没有基于最新、最全面的数据进行分析 ， 进而对战略进行调整迭代并系统性地管控风险 。
例如 ， 传统企业的战略与运营大多是不同步的 ， 传统企业运营通常按周期（月、季度、年）固定输出经营分析报表 ， 实际上无法实时反馈经营状况 ， 从而也无法及时验证战略可行性与有效性 。 同时 ， 在经营过程中 ， 由于业务模式变化过快 ， 数据分析模型很难与业务模式同步更新 ， 因此管理者很难发现增长机会 ， 对机会识别和风险识别存在空白地带 。 再例如 ， 由于私域消费者行为数据不足且公域营销结果数据作为外部数据难以实时获取或数据颗粒度不高 ， 营销ROI无法统计 ， 导致大量无效营销 ， 浪费了宝贵的营促销资源 ， 更错失了很多市场增长机遇 。
数据分析驱动战略制定方法论 企业应将战略、业务与数据结合 ， 真正做到“以战略指导业务、业务生产数据、数据验证并驱动战略”的完美闭环 。 为了更好地赋能投后企业的战略运营 ， 安永研发了一套成熟完善的数据分析驱动战略制定方法论 ， 帮助投后企业以数据驱动的理念发现业务增长机会与风险点 ， 不断优化和调整战略 ， 从而助力投后企业实现持续增长 。
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1、明确业务战略核心逻辑
管理层首先需要对企业核心业务战略进行重新梳理 ， 使用安永相应方法论与工具 ， 帮助进一步明确企业定位、业务方向和业务目标 ， 生成战略制定的基本原则 ， 然后进行战略分解 。 设定战略更新的频率以及重新审视战略的触发点也是相当重要的 。
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