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數(shù)據(jù)分析師事前與運營保持良好的溝通，事后為復(fù)盤做好準備，讓數(shù)據(jù)分析助力運營工作，合作共贏。

做數(shù)據(jù)分析的同學(xué)最常服務(wù)運營，也最怕運營糾結(jié)。因為本身運營的工作和數(shù)據(jù)分析有高度關(guān)聯(lián)，以至于大家在網(wǎng)上看到的數(shù)據(jù)分析文章，十篇里有六篇是運營寫的。運營對數(shù)據(jù)分析涉入的如此之深，以至于經(jīng)常在分析思路、分析方法、分析結(jié)論上和數(shù)據(jù)分析師們懟起來。

今天我們就先看其中最大的一個問題。運營的工種有很多（如下圖），其中活動運營是策略性最強，和數(shù)據(jù)分析關(guān)系最緊密，也是懟的最多的崗位，今天就用它舉例子。

請聽題：

某游戲APP，用戶活躍率在5月出現(xiàn)輕微下降情況，活動運營小組決定做一個簽到打卡的活動，提高用戶活躍度（具體提高多少沒說），現(xiàn)活動前后數(shù)據(jù)如下圖所示，活動運營小組堅持稱：如果不是做活動，5月份自然增長是下跌的。老板認為這是扯淡?；顒舆\營小組稱：數(shù)據(jù)分析師應(yīng)利用人工智能大數(shù)據(jù)，精準分析出自然增長率。

問：你是數(shù)據(jù)分析師，你該怎么辦？

01 科學(xué)旗號下的荒唐事

首先問，這個題的題眼在哪里？

A、用戶活躍率減少

B、自然增長率

C、人工智能大數(shù)據(jù)

思

考

一

秒

鐘

我們先反問一個問題：某天，一個人拿著弓來問你：“請用人工智能大數(shù)據(jù)精確分析一下，我比自然命中率高了多少”你會怎么辦？你會抄起鍵盤開始叭叭寫代碼嗎？——不會！你會先問他：“你射的是啥？”

如果他說：我也不知道射的啥，你幫我分析分析？你會咋辦？你會用人工智能大數(shù)據(jù)分析他要射什么東西嗎？——當(dāng)然不會！有禮貌的話，你會讓他先把自己射的箭找到；沒禮貌的話，你可以直接口吐芬芳了。因為即使是幼兒園的小朋友都知道：射箭要先樹個靶子。這是常識。

所以整體的題眼是：具體提高多少沒說。甚至題目本身都是有問題的。請注意問題的來源是活躍用戶數(shù)量減少。結(jié)果運營在設(shè)目標(biāo)的時候變成了用戶活躍度。一字之差，含義就從清晰變模糊。

• 到底什么算“度”
• 含義是用戶活躍人數(shù)，為啥不直接用？
• 含義是用戶活躍率？大家的公式是否一樣？
• 含義是綜合計算的，計算公式和權(quán)重又是啥？

指標(biāo)本身不清晰，又沒有明確指出要提升多少，對活動后分析是一場災(zāi)難。簡直就是射箭故事的翻版。問題是：為啥會出這么奇葩的事。

02 荒唐背后的苦衷

真正在企業(yè)上過班就知道：并非所有決策都是高度理性的，比如：

• 這是常規(guī)活動，運營只是拿著模板改了改就推上線了
• 這是老板親自指示干的，咱也看不懂，咱也不敢問
• 這是一種商業(yè)直覺：我感覺有問題了！等到真觀察到再改已經(jīng)來不及了
• 這是一種迷信：你們不是有人工智能大數(shù)據(jù)嗎，應(yīng)該duang！一下就有了吧

總之，真實企業(yè)里，大概：

• 30%的活動方案沒有寫清楚，只有個含糊的：“提高消費/提高活躍”
• 30%的活動方案用詞不嚴謹，活躍度、活躍值、活躍力一類的玄幻概念滿天飛
• 30%的活動方案沒有做過測算，都是拍腦袋決策，甚至提1億的目標(biāo)，只為口號順口。
• 只有大概10%方案能認真寫清楚：提高用戶活躍人數(shù)，5月dau維持在XX水平以上

當(dāng)然，在管理規(guī)范的大企業(yè)里，這種亂象少很多。但是同類問題在大部分企業(yè)都存在，事先不寫清楚目標(biāo)，事后指望大數(shù)據(jù)來分析。甚至企圖通過人造一個很低的、負增長的自然增長率，來蒙混過關(guān)。真要是碰上這種事，咋辦呢？

首先，堅決不扯什么“自然增長率”。特別是在這種短期活動很密集的業(yè)務(wù)里。如果一定要扯，采用買定離手的機制：大家事先談好自然增長率是多少，事后就看這個數(shù)，不要再調(diào)整。這就跟下棋的時候拒絕悔棋是一個道理。

1. 做什么目標(biāo)，事先說清楚，從X%提升到y(tǒng)%；
2. 找清晰、直觀的目標(biāo)，避免玄幻/復(fù)雜概念；
3. 找與核心KPI相關(guān)的目標(biāo)，避免雜項干擾。

這是徹底解決問題的三大原則。

當(dāng)然，這么做會遇到兩個挑戰(zhàn)：

• 挑戰(zhàn)1：有些運營就是不知道咋定目標(biāo)，幫幫忙？
• 挑戰(zhàn)2：有些活動就是事先沒定目標(biāo)，咋補救？

03 設(shè)定目標(biāo)基本方法

設(shè)定目標(biāo)有三種基本方法：

1. KPI分解法
2. KPI倒推法
3. KPI場景法

分別對應(yīng)：

1. 活動目標(biāo)是KPI指標(biāo)
2. 活動目標(biāo)是KPI過程指標(biāo)
3. 活動目標(biāo)是KPI關(guān)聯(lián)指標(biāo)

三個場景

有同學(xué)會問：為啥都和KPI掛鉤？答：如果做的事跟KPI沒啥關(guān)系，那你也知道這個事的重要緊急程度了。大張旗鼓做和KPI無關(guān)的事，本身就有可能是影響KPI的原因哈。

KPI分解法舉例：

KPI倒推法舉例：

KPI場景法舉例：

平時和運營保持良好的溝通非常必要，這樣在策劃早起，數(shù)據(jù)分析師就能介入。既能協(xié)助運營理清思路，又能幫助運營算清目標(biāo)，還能為上線后監(jiān)控、事后復(fù)盤做好準備，一舉三得。事前工作到位，事后不用吵架，大家合作共贏，是最好的狀態(tài)。

04 事后補救的基本方法

如果事前沒有定目標(biāo)，一定要事后補救的話，牢記：核心不是什么自然增長率，而是“業(yè)務(wù)到底需要把指標(biāo)做成什么樣子”。特別是如同開頭的情況。整體目標(biāo)已經(jīng)撲街的情況下，事后再糾結(jié)自然增長率，往往會淪為甩鍋大戰(zhàn)。這時候可以分三步做：

第一步：定方向

第二步：找方法

第三步：看細節(jié)

通過這樣的操作，至少能結(jié)束稀里糊涂的狀態(tài)，明確：我們到底要把曲線做成什么樣。判斷本次的方法要換成那種。在細節(jié)里，為下一次迭代找到優(yōu)化方向。

注意，這么做更多是基于“目前已撲街”的判斷。這么做在評估活動效果上并不科學(xué)。如果想科學(xué)評估活動，得事前設(shè)計好實驗，分好測試組和參照組，測試用戶響應(yīng)效果。還是那句話：提前多準備，事后少糾結(jié)。

很多同學(xué)會說：即使這樣做，我們公司的領(lǐng)導(dǎo)還是很迷信，運營還是很無腦，出了問題還是到處甩鍋，咋辦！即使這樣，陳老師也建議大家先掌握：這個事該怎么做。這樣遇到問題，至少大家能判斷：到底是我的問題，還是別人的問題。至少能知道該往哪個方向努力。這也是真實商業(yè)場景和科學(xué)實驗室的區(qū)別：你就是得帶著鐐銬跳舞，在有限的數(shù)據(jù)，各種類型的同事，過高過低的期望值之間走鋼絲。

有同學(xué)會說：咦？咋只少了一半打架，另一半是啥？答：是活動事后分析的另一個永恒糾結(jié)的問題：你做這個又怎樣！為什么活躍用戶人數(shù)不能再高點？高了怎么多又如何呢？它一個指標(biāo)高了，其他低了，又咋辦！這就是我們常說的綜合評估問題（陳老師習(xí)慣簡稱：又如何問題），有興趣的話，我們下篇來分享這個問題。

#專欄作家#

接地氣的陳老師，微信公眾號：接地氣學(xué)堂，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。資深咨詢顧問，在互聯(lián)網(wǎng)，金融，快消，零售，耐用，美容等15個行業(yè)有豐富數(shù)據(jù)相關(guān)經(jīng)驗。

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題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議