同事開會時說我的分析沒用,我當(dāng)場這樣懟他!
編輯導(dǎo)語:用數(shù)據(jù)分析來指導(dǎo)業(yè)務(wù)問題,非常容易出現(xiàn)各種問題。比如數(shù)據(jù)分析指出某個早就存在的問題,卻沒有辦法給出一個具體的解決方法,或者業(yè)務(wù)人員嘗試解決無果之后,就會覺得數(shù)據(jù)分析是不可靠的。本文就數(shù)據(jù)分析作用展開討論。推薦對數(shù)據(jù)分析感興趣的同學(xué)閱讀。
- “你做的數(shù)據(jù)分析有什么用?”
- “有什么用?”
- “什么用?”
這是一個面試時經(jīng)常被問到的問題,也讓很多同學(xué)犯難。要么不知道從何說起,要么回答完了被人懟回來。今天我們系統(tǒng)性解答一下。
首先,這個問題凡是直接回答“能幫企業(yè)賺錢/省錢”的,都會大概率陣亡。不是被面試官懟穿,就是在入職后深陷大坑,連試用期都熬不過去。
因?yàn)閿?shù)據(jù)本質(zhì)上就是個參謀,不是真正在一線戰(zhàn)斗的士兵。
就像狙擊鏡倍數(shù)再高,最后打死人的是狙擊手,是子彈,是步槍,唯獨(dú)不是狙擊鏡一樣。想贏得一線戰(zhàn)斗的勝利,需要的是經(jīng)費(fèi)、技術(shù)人員、業(yè)務(wù)團(tuán)隊和老板的審批權(quán)。數(shù)據(jù)的作用是排在隊尾的。
其次,直接回答“能幫企業(yè)賺錢/省錢”往往會被一句話懟穿:
你的分析報告包括沒包括執(zhí)行方案?如果沒有包括,那落地都不是你做的,憑什么說錢是你掙的。如果包括,你的方案有沒有資源人力投入,那你怎么證明是數(shù)據(jù)分析起而不是資源投入導(dǎo)致的效果?
當(dāng)然,大部分?jǐn)?shù)據(jù)分析報告,壓根就沒有配套的落地方案,這個問題到第一步就已經(jīng)被懟死了。僥幸活到第二問的,也無法解釋。畢竟數(shù)據(jù)就是數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)能幫助業(yè)務(wù)但不能替代業(yè)務(wù)。
當(dāng)然,也有些同學(xué)變身激情澎湃的吹吹哥,大吹一通:“身為一個數(shù)據(jù)分析師,我的能力真的好強(qiáng)。不需要投經(jīng)費(fèi),不需要做開發(fā),只要拿著我的分析,鈔票就花花的來!”這么浮夸的說法肯定會被懂行的人直接拆穿。
但萬一遇到的是一樣不懂行的,還真信了這番話,把吹吹哥招進(jìn)公司,指望著一分析定乾坤。
那吹吹哥會大概率陣亡在試用期,因?yàn)楦緵]有人會理他。誰會沒事聽一個新人嗶嗶。
沒有經(jīng)費(fèi)、沒有開發(fā)、沒有銷售,靠二行代碼一份ppt,能掙個屁的錢。
最后所有吹出去的牛,都會煙消云散。
狙擊鏡,和狙擊手打死人是兩個概念。
數(shù)據(jù)分析輔助決策,和數(shù)據(jù)分析師來做決策是兩個概念。
數(shù)據(jù)分析助力業(yè)務(wù),和數(shù)據(jù)分析就是業(yè)務(wù)又是兩個概念。
切記切記
那么,正確的答法是什么樣的呢?
首先,數(shù)據(jù)分析最大、最直接的作用一定是生產(chǎn)了數(shù)據(jù)。
這才是真正數(shù)據(jù)分析師們自己做出來的成績。
不需要花里胡哨的包裝,數(shù)據(jù)本身是非常有價值的。就像開車一定要看速度和轉(zhuǎn)速表一樣,根本不需要模型,不需要思維,不需要概念,你開車不看速度表試試?就這么簡單。
一、正確回答
1. 第一順位的回答
話術(shù)舉例如下:
填補(bǔ)了空白:
我新建立了5張促銷活動報表,使業(yè)務(wù)部門可以及時掌握促銷活動的情況;并針對業(yè)務(wù)部門常開展的3類促銷活動,新設(shè)計了標(biāo)準(zhǔn)的分析模板,使業(yè)務(wù)部門能夠?qū)Ρ葰v次活動效果,選擇更適合的方法。
解答了疑問:
業(yè)務(wù)部門對于使用哪個產(chǎn)品方案意見不一致,我設(shè)計了ABtest,對兩個方案進(jìn)行了數(shù)據(jù)驗(yàn)證,數(shù)據(jù)上支持方案A表現(xiàn)更好。
支持了業(yè)務(wù)部門決策。(注意,很多時候數(shù)據(jù)并不是唯一的決策標(biāo)準(zhǔn)。所以即使做過ABtest,也不要把話說死,自吹決策都是我的測試驅(qū)動的,會被懂業(yè)務(wù)的人懟)
驗(yàn)證了假設(shè):
業(yè)務(wù)部門一直對XX渠道引流效果有懷疑。通過數(shù)據(jù)分析,我驗(yàn)證了業(yè)務(wù)部門的假設(shè),該渠道確實(shí)ROI不佳,且經(jīng)過多次調(diào)整,效率仍然未見起色。
提升了效率:
我提升了跑數(shù)效率,把過往3天更新的數(shù)據(jù),提升到了隔日更新,獲得了業(yè)務(wù)部門的好評,提升了決策效率。我設(shè)計了移動端報表樣式,提升了報表使用率,使業(yè)務(wù)部門更廣泛的獲得數(shù)據(jù)支持。
這四條都是通過數(shù)據(jù)報表、模型、試驗(yàn)、分析報告能夠直接實(shí)現(xiàn)的效果。
是數(shù)據(jù)本身在發(fā)揮作用,所以可以作為第一順位來講。請注意上邊四句的順序,這個順序就是數(shù)據(jù)發(fā)揮作用的先后順序。
從0到1,新建數(shù)據(jù)的作用是最大的。
從0到1,效果容易觀察。并且完全沒有數(shù)據(jù),兩眼一抹黑的情況,就像開車不看速度一樣,本身非常危險。從0到1的工作是最容易體現(xiàn)成績和最容易被認(rèn)可的。
在業(yè)務(wù)舉棋不定的時候,提供數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),判斷哪個是70分及格,哪個是50分,幫助業(yè)務(wù)從1做到60分,作用是第二位大。
因?yàn)闆]有數(shù)據(jù)支持下的粗放經(jīng)營,就是很容易各種作死,就是很浪費(fèi)資源。數(shù)據(jù)分析就是比拍腦袋靠譜。
至于優(yōu)化效率,把業(yè)績從60分提升到90分,反而相當(dāng)難做,實(shí)際起的作用也有限。
因?yàn)樽龀龀驳臉I(yè)績,要依賴的往往是不可復(fù)制的天時地利人和。這是業(yè)務(wù)部門發(fā)揮天才的時候。再牛的分析模型也沒法模擬喬布斯的大腦,大致就是這意思。
所以小結(jié)一下:數(shù)據(jù)本身就是價值。
數(shù)據(jù)的價值更多體現(xiàn)在結(jié)束兩眼一抹黑的狀況,給業(yè)務(wù)部門提供正確的方向指示上。當(dāng)然,業(yè)務(wù)部門如果看到了怎么樣做效果更好,自然會引發(fā)第二步的動作:依照數(shù)據(jù)結(jié)論,進(jìn)行決策。這就到了數(shù)據(jù)分析作用的第二步:間接促成業(yè)績。
2. 第二順位的回答
話術(shù)舉例如下:
發(fā)現(xiàn)了業(yè)務(wù)機(jī)會:
通過分析流失用戶屬性,對用戶進(jìn)行綜合評估,我找出了挽留價值高,挽留難度低的用戶群體。業(yè)務(wù)部門采納了意見并開展挽留活動,比沒有進(jìn)行分層挽留前,提升了用戶留存率5%。
發(fā)現(xiàn)了業(yè)務(wù)問題:
通過建立外呼響應(yīng)率預(yù)測模型,對用戶進(jìn)行評分,我找出了響應(yīng)率較高的用戶群體。
業(yè)務(wù)部分采納了外呼評分名單,優(yōu)選Top50%的用戶外呼,外呼響應(yīng)率從2%提升到8%,從而節(jié)省了外呼人力/經(jīng)費(fèi)浪費(fèi),提升了外呼效率。
需要注意的是,上述話術(shù)很可能引發(fā)對方好奇,引出更多的問題,諸如“你是怎么做出來的”“詳細(xì)談?wù)劷?jīng)歷”之類。所以如果真的有經(jīng)驗(yàn),單純交代數(shù)據(jù)是怎么做的是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的,至少得以下三點(diǎn)加持:
(1)要講清楚分析的基礎(chǔ)
大部分項目并非從0開始做。
除非是參與一個全新的項目,還沒有任何業(yè)務(wù)設(shè)計。否則業(yè)務(wù)部門都有一些常規(guī)做法。
比如上述的流失挽留,有可能業(yè)務(wù)部門是在用戶7天/30天/60天不登錄的時候固定做喚醒,沒有做區(qū)分。數(shù)據(jù)的作用不是憑空捏出來了,正是因?yàn)橛兄暗臄?shù)據(jù)基礎(chǔ),所以才能通過分析來判斷好壞,形成經(jīng)驗(yàn)。
這些基礎(chǔ)是不可省的。很多面試吹的很大,入職做的一塌糊涂的數(shù)據(jù)分析師,都是因?yàn)闆]有關(guān)注基礎(chǔ),結(jié)果倒在新環(huán)境的爛泥里。
(2)要講清楚分析方法的結(jié)合
大部分項目并非一個模型一竿子通到底。
還是拿上邊流失挽留舉例,至少需要五個步驟:劃分挽留群體,分析用戶偏好,對比挽留方案,預(yù)測挽留成功率,監(jiān)控挽留效果。這里至少可以拆分出五個分析專題出來。
在實(shí)際工作中,盡可能參與全業(yè)務(wù)流程,搭建一個分析體系,要比指望一個孤零零的模型管用的多。
(3)要講清楚業(yè)務(wù)配合條件
大部分項目并非數(shù)據(jù)一手遮天。
比如上邊外呼響應(yīng)模型,外呼本身話務(wù)組水平、外呼產(chǎn)品的選擇、是否配合促銷政策、外呼時間段、外呼時間節(jié)點(diǎn)等等因素都會有影響。
這些都是得靠業(yè)務(wù)部門支持和配合,才能達(dá)到理想的狀態(tài),單靠數(shù)據(jù)可算不出來。好的數(shù)據(jù)分析效果,一定是數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)相互配合得到的。
有了這個三點(diǎn)加持,數(shù)據(jù)如何助力業(yè)務(wù),最終產(chǎn)生效益,就解釋的很完美了。
這種解釋方法會顯得很慫,可能有同學(xué)不理解,說:“有必要區(qū)分的那么清楚嗎?我就說是我的分析搞出來業(yè)績,又怎樣嗎!”。這么謹(jǐn)慎的區(qū)分,除了能規(guī)避開頭講述的問題外,還有個更深層的原因:
當(dāng)人們不了解一個東西的時候,就會表現(xiàn)出兩種極端的態(tài)度,在沒有問題的時候?qū)λ恍家活?,在出了問題的時候指望它一口續(xù)命。這種態(tài)度只會讓科學(xué)墮落為玄學(xué),讓科學(xué)工作墮落為賣保健品的假藥販子。
拋開數(shù)據(jù)分析運(yùn)作的體系,去大吹特吹依靠一個神器的算法模型,一個牛的底層思維就能起死回生治病救人,本質(zhì)是在害自己,是在禍害做數(shù)據(jù)的圈子持續(xù)健康的發(fā)展。
數(shù)據(jù)分析不是太上老君的仙丹,不是一口續(xù)命的神藥。數(shù)據(jù)分析想助力業(yè)務(wù),從來都是建立在體系化運(yùn)作的基礎(chǔ)上的。
- 先從0到1采集數(shù)據(jù),建立數(shù)據(jù)監(jiān)控體系;
- 再從1到60的沉淀經(jīng)驗(yàn),篩選方法,積累特征;
- 再從60到90分的建立固定分析模型,持續(xù)提升業(yè)務(wù)效率。
這才是數(shù)據(jù)分析助力業(yè)務(wù)的路徑。這個過程看起來很慫,看起來很辛苦,不過確實(shí)可持續(xù)發(fā)展之路。
二、實(shí)操
大部分同學(xué)之所以回答不上來“你做的數(shù)據(jù)分析有什么用”,是因?yàn)樗麄兊乖诹似瘘c(diǎn)——根本不知道業(yè)務(wù)拿數(shù)據(jù)有什么用。
甚至有很多人是工作了2年,連到底有多少業(yè)務(wù)部門,到底業(yè)務(wù)部門是干什么都不知道的。所以掌握業(yè)務(wù)部門的工作是一個好的突破口。
為了培訓(xùn)新人講解“數(shù)據(jù)分析有什么用”我之前簡單整理過一個各個企業(yè)的業(yè)務(wù)部門是干什么的,讓新人們先理解各個部門的職責(zé),之后在見客戶的時候,一定要了解清楚,客戶是哪些部門有需求。
之后就可以按照0,1,60,90的方法進(jìn)行介紹了。
比如今天要見的客戶,對銷售BI有需求,就可以先問:你們有沒有建立業(yè)績監(jiān)測體系?如果沒有,就講從0到1的重大意義,講那些不做數(shù)據(jù)化管理的公司的各種亂象。
如果已經(jīng)有監(jiān)控,那就講從1到60的各種意義,講通過數(shù)據(jù)結(jié)果怎么找出渠道問題,怎么發(fā)現(xiàn)新渠道的機(jī)會。
如果連這個都有了,就將從60到90的各種炫酷操作,比如如何給渠道開發(fā)移動報表、如果做自動跟進(jìn)提醒,如何打造數(shù)據(jù)小秘書等等。
這樣一梳理,新人也有能力和客戶清晰的聊上,比他們之前東一句西一句瞎吹一通好用的多。
同學(xué)們自己也可以這么操作,對著上圖,搞清楚自己在服務(wù)哪些部門,然后一個個問:
- 他們的工作有數(shù)據(jù)報表了嗎,需不需要新建?
- 他們的工作有評定效益了嗎,需不需要搞個科學(xué)標(biāo)準(zhǔn),需不需要驗(yàn)證標(biāo)準(zhǔn)?
- 他們的工作有好壞評價,那好的為什么好?差的為什么差,有沒有梳理過原因?
如此類推,不但能從看似平凡的工作里,整理出數(shù)據(jù)的用處,連下一步還可以跟他們談什么都清楚了。當(dāng)然里邊是以一個有電商部門的實(shí)體企業(yè)為例來舉的,大家可以舉一反三,補(bǔ)充更多。歡迎歡迎。
還有個更大的問題,就是經(jīng)常你辛辛苦苦做了一堆,被甩了一臉:
- “這個很常見??!”
- “業(yè)務(wù)部門早就知道了!”
- “這個不做分析也知道??!”
- “你能不能做出來業(yè)務(wù)部門一點(diǎn)點(diǎn)都不知道,又有重大意義的分析!”
#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(yàn)。
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專欄作家
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我們就經(jīng)常被質(zhì)疑 價值是啥
數(shù)據(jù)自然大有用處,現(xiàn)在還有什么是和數(shù)據(jù)無關(guān)的嗎?沒有。