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編輯導語：無論是運營還是產品經理們在面對數據分析報告的時候，常常手足無措，不知道如何下手。該怎么將自己所做的“好”直接地表達與呈現出來，讓他人明白？作者分享了完成一份數據分析報告需要闖過的八關，我們一起來看看。

• 為什么運營要親自寫數據分析報告？
• 為什么產品經理抓著數據報告改來改去？

相當多的情況是：這幫人不是真想分析問題，而是變著法地證明自己做得好！而恰恰這一個“好”字，難倒了無數人。因為真想讓數據分析師說一聲“好”，至少得闖過八大關卡。

第一關：有個標準！

在數據分析中，一個基本原則是：數字本身不表明好壞，數字+標準才表明好壞。舉個簡單的例子：運營開展一個拉新活動，通過活動頁面注冊了10000個用戶。

這個10000用戶并不能說明好壞，只有說：我們計劃通過頁面注冊5000個，實際注冊10000個，才能說明好壞。

這一步看似簡單，可已經能難倒很多人了。比如：

• 運營做活動，提升哪個指標，從多少提升到多少，自己說不清楚，一張嘴就是：“反正就是提升呀，我看別人都這么做?！?/li>
• 產品做改版，改進方向、改進程度、影響指標通通不清楚，張嘴就是“老板讓這么改，我就這么改咯?！?/li>

這種情況，事后再抓住數據分析問：“分析下到底好不好”，鐵定分析不出來。

第二關：標準得事前定

聽起來很搞笑，標準不都是事前定的嗎？現實很殘忍：相當多的人，事先不定目標，事后跑來：“通過人工智能大數據，先計算出最科學的，最合理的，最權威的，自然增長是多少，剩下的不就是我帶來的了……”

然后你會發現，他們心目中最科學的，最合理的，最權威的自然增長率永遠是負數，這樣無論如何都能證明他們的工作成效顯著，力挽狂瀾。

第三關：標準事后不能改

聽起來又很搞笑，標準改來改去還叫標準嗎？現實又是很殘忍的，相當多的人看到考核指標不漲，第一件想起來的事就是改標準，還美其名曰：“通過人工智能大數據，計算出標準定高了多少，給一個最科學的，最合理的，最權威的修正值……”

對這種情況就一個字回復：呸！

第四關：標準是可量化的

這個問題相對小眾，因為大部分銷售/運營/產品的指標都是可量化的。但是還是有少部分喜歡渾水摸魚的人，在2021年了，還把滿意度/體驗指數/NPS/ROS這些上世紀90年代的古董搬出來糊弄人。

這些基于外部的、調研的、小樣本抽樣的結果，根本無法解釋某個活動/產品/功能對內部指標的影響。

因此碰到這種人，直接不予理會，要求其關聯到一個可以采集完整數據的內部指標。

第五關：標準要分級別

這個問題相當普遍。原則上，通過業務行動，直接促成的結果，才能算結果。和業務行動沒有關聯的就不能算。

比如：

• 拉新活動，要考核的結果，應該是從活動頁面的注冊人數。
• 促銷活動，要考核的結果，應該是促銷商品的銷售情況。
• 產品改版，要考核的結果，應該是哪個頁面/流程改了，就考核這一個頁面/流程。

BUT！很多人喜歡把非直接促成的也寫進來。比如活動期間，業績大盤整體都在漲，丫就寫上“活動帶動了大盤上漲”。比如頁面改版了，產品整體活躍率提升，丫就寫上“頁面改版帶動產品整體上漲”。

特別是在，這些人負責的活動/頁面表現平平的時候，就尤其喜歡拿大盤上漲來說事。更討厭的是，這些人在吹完牛逼以后會加一句：“請用人工智能大數據，精準分析出來，到底DAU漲了100萬，有幾萬是我這個頁面漲的……”

有沒有一個活動，一次改版帶動大盤的情況？有！就是類似雙十一，這種全公司全力以赴的大活動，和全新改版這種大改版。普通的小型活動、局部改版根本扯不上什么“帶動大盤”“交叉因素”“深遠影響”。

因此考核標準要分級別。建議：

• 公司級大型活動，才會重點盯大盤
• 部門級，針對全體人的小型活動，關注活動自身小目標
• 部門級，針對部分人的精準活動，直接上參照組，做ABtest

這是解決事后扯皮的終極策略。

注意：闖過了前五關，我們就得到了一個有節操的考核標準，只要有個考核標準，那么我們就能得出一個“很好”的結論，開頭提的問題已經解決了80%。

但是這個結論，仍然可能被人推翻，他們會說：“這是應試教育的結果，其實結果沒那么好！”想要頂住這種攻擊，還得再過三關。

第六關：結果要穩定

所謂穩定，指的是考核結果要穩定地表現為“好”。舉個簡單的例子，做一個促活的活動，理論上，最好的結果是下圖1所示，上線后，活躍率穩定的高。下圖2、3、4，都是所謂的“不穩定”場景。

不然的話，人們很容易攻擊：

• 這不是做的好，而是運氣好
• 這不是做的好，是自然波動
• 這不是做的好，是曇花一現
• 這不是做的好，水漲船高而已

需注意的是，這種指標穩定，主要靠的是業務干出來的！遇到不穩定情況，不去思考業務上怎么補救，光讓數據分析：“你再深入分析分析”，可是穩定不了指標的哦。

第七關：結果要對得起投入

• 有可能考核標準沒有面面俱到，沒涉及成本。
• 有可能業務行動是嘗鮮性質，沒有考慮成本。
• 有可能短期內并不缺錢，沒有在意成本。

但人們總會在某個時間點，想起來還有成本，還有投入產出。這時候就會：翻舊賬，把之前“做得好”的結論推翻。

• 這不是做得好，這就是燒錢打激素。
• 這不是做得好，這就是花錢買虛假繁榮。
• 這不是做得好，明明有更低成本法子可以用。

當人們翻舊賬的時候，想再反抗已經來不及來了。所以應對此問題最好的辦法，就是事先不要抱僥幸心理，想著拆東墻補西墻，砸點錢把指標拉起來完事。而是真正站在解決問題角度，設計一些能逐步改進，能通過迭代提升效率的辦法。

第八關：結果要對得起大盤

如果自己單點活動做得很好，但是大盤指標一直在下滑，到底算不算好？客觀地講，應該是算好的。但是越是高層領導，越不關心細節，越關心大盤走勢。

所以你很難杜絕高管們這么思考：

• 大盤跌，這個小活動卻在漲，說明它方向錯了
• 大盤跌，這個小活動卻在漲，是不是它帶歪了整體節奏
• 大盤跌，這個小活動卻在漲，是不是它分流了別人的效益

這是對效果考核的終極挑戰了。因為本質上，這個問題問的是：到底做哪些策略組合，才能對大盤有用。策略組合里的幾個子策略，會不會相互干擾。單純站在一個項目的角度，很難扯清楚這些關聯，只能交給諸如戰略發展部這樣的統籌部門，才能縱觀全局說清楚。

九、小結

從本質上看，說“做得好”很難，難在：

• 業務上，對待結果要有節操，不投機，不粉飾太平；
• 業務上，要有整體思考和部署，每個任務有明確定位和目標；
• 業務上，要在設計落地方案的時候多考慮一些可能性，找到真正驅動的因素
• 數據上，不要迷信“人工智能大數據”能取代以上1、2、3點工作
• 數據上，幫助業務業務理清1、2、3點，而不是認為自己掐指一算就盡在掌握

這樣大家通力合作，才能真正把事情做好。最終好不好，從來都不是算出來的，而是努力做出來的，與大家共勉。

#專欄作家#

接地氣的陳老師，微信公眾號：接地氣學堂，人人都是產品經理專欄作家。資深咨詢顧問，在互聯網，金融，快消，零售，耐用，美容等15個行業有豐富數據相關經驗。

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