一文看懂:如何建立評估模型

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本文從現實場景出發,引入問題評估模型究竟從哪里開始。最后客觀地提出合理的步驟,最后得出數據分析要結合業務,不但要了解業務流程,更要參與到業務當中的結論,希望對你有所啟發。

評估業務活動效果,是一個很常見的數據分析需求。然而很多時候,數據分析師給的評估結果,領導不買單。

  1. “評估不合理”;
  2. “評估不全面”;
  3. “評估完了也沒啥改進意見呀!”

這三連問,句句戳心。評估模型該咋搭?今天拿一個實際場景來詳細講解一下。

一、問題場景

某公司準備對員工培訓進行效果評估,特別想知道:員工培訓有沒有產生業績效果。因為員工培訓場次很多,每場都有很多人參與,所以不太清楚該咋分析。

請問你會怎么做?

A、用培訓場次和銷售業績,計算相關系數

B、用培訓投入和銷售業績,做個回歸模型

C、看培訓開展前后,銷售業績高了還是低了

D、看參與培訓,沒參與培訓的人,誰的業績高

E、以上都不對

花一分鐘思考一下。

二、問題解析

顯然上題ABCD選項都是餿主意。它們都犯了“就數論數”的毛病,拿著手頭僅有的幾個數字東拼西湊,也不管業務實際是啥。

隨便反問幾句:

  • 是不是所有的培訓都有效果?
  • 是不是所有的培訓都為了業績?
  • 是不是所有人都參加過培訓?
  • 是不是所有業績提升都算培訓的?

其中任一個問題,ABCD選項都回答不上來。而想要解釋清楚,就得從梳理業務開始,深入實際情況來尋找答案。

三、第一步:業務梳理

是不是所有的培訓都有效果?當然不是啦!日常新員工培訓,禮儀培訓,公司文化培訓,集團領導講話精神貫徹會……這些都算形形色色的培訓,可跟業績效益一毛錢關系都沒有。都混在一起,肯定是泥沙俱下,難以區分。因此需要提前做好分類,把那些可能對業務有用的培訓篩選出來(如下圖)。

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四、第二步:明確結果指標

是不是所有的培訓都提升業績?當然也不是啦!比如:

  • 新產品培訓 → 提升新產品銷售量
  • 促銷活動培訓 → 提升活動參與量
  • 投訴應對培訓 → 降低客戶退貨數量

不同培訓效果不一樣,需要結合培訓特點,設計好評估指標。

一文看懂:如何建立評估模型

注意!培訓是有時效性的。比如新產品培訓,可能對新產品上市頭2到4周效果明顯;促銷活動培訓,可能僅在活動期內有效。只有很少部分的,可能有長期效果。但考慮到人記憶力也是有限的,因此不適宜無限制擴大考察周期。在計算培訓效果指標的時候,得選擇一個有限的時間段。

五、第三步:梳理過程指標

  • 真的所有人都來聽?
  • 真的所有人都聽完了?
  • 真的所有人都聽懂了?

顯然不一定呀!特別是真正對業績有作用的,比如產品知識、促銷規則、銷售技巧,很有可能過了個耳邊風,沒聽進去。因此需要有數據記錄才行,不然眉毛胡子一把抓,很可能看不出問題。

注意!這一步,需要培訓現場做好工作才行:

  1. 進場簽到 → 知道誰來了
  2. 結束前,讓學員現場做個評價 → 知道誰聽到最后
  3. 結束后,給一個測評問卷 → 知道到底聽懂沒有

特別是產品知識、促銷規則這種有標準答案的培訓,測試一定不能少。既能了解學員情況,又能事后補個漏,再次提醒關鍵內容不要忘了。

注意!這里很有可能缺失數據,比如業務部門只做了簽到,沒做散場前評價,也沒有做個測評問卷。可能是沒想到、是懶、是怕麻煩。這里需要數據分析師主動建議,增加關鍵培訓場次的數據采集,這不但對事后分析重要,對業務自證清白,也很重要!

因為一旦業績效果不好,大家很有可能說:“你的培訓沒做到位!”這時候咋舉證呢?就靠這些數據呀:

  • 你看,你們的人參與不積極,忙其他事去了
  • 你看,你們的產品說不清不楚,60%的人都記錯了
  • 你看,你們的活動規則巨復雜,80%的人都沒聽明白

有數據說話,起碼能自保一下,避免被人當推卸責任的垃圾堆

是否做到這一步,就能收工了呢?當然不是,還有個重要工作沒做。

六、第四步:剔除雜糅因素

是否培訓就能包治百???當然不是。很有可能有些人天生就厲害,不培訓也能做得好。特別是和業績直接相關的銷售部門,更有可能兩極分化。因此得對參與培訓者的基礎條件做個分層,這樣才能看清楚,到底培訓有沒有起到作用。

理論上,只要培訓能對新員工、中低水平的員工起到提升作用,那已經是大功一件了。至于高水平的員工,到底是培訓讓他做得好還是他自己有本事,反正橫豎人家業績產出都很高,因此完全沒必要糾結。

因此,得先對參與培訓對象做分類。比如最簡單的方法,先區分新/老員工,再利用過往業績(老員工)/從業經驗(新員工),區分出誰是高手誰是菜鳥。這樣就能看清楚實際效果(如下圖)

一文看懂:如何建立評估模型

七、第五步:得出分析結論

做足準備后,可以得出分析結論。注意!在第二步中,不同培訓類型,其考核結果指標有差異,因此不能用同一套標準生搬硬套。而是要具體看如何做評價。

比如針對新品上市,得和同類型新品/去年舊款做對比,看歷次新品上市前培訓,是否對新品起了正向作用。這里特別強調“同類型”是因為新品本身也有高低差異,不能拿爆款和普通款來比。

比如針對投訴的培訓,很有可能是某段時間,公司收到的投訴數量居高不下,退貨也有提升。因此考察效果時,應做培訓前后的時間對比。觀察是否培訓后,有效削減了投訴/退貨

這樣,不但能看出培訓效果,而且能發現優化培訓的方式,比如:

  • 參與人數不足 → 培訓組織得加把勁
  • 參與人數夠了,但沒記住 → 培訓內容得優化
  • 參與培訓的都是有經驗的,小白來得少 → 培訓時間優化,確保參與

如果發現,有些產品說明,活動規則,怎么講大家都不明白,還可以向相關部門反饋,敦促市場部做出進一步解釋和調整。這樣既能實現工作效果,又避免了部門之間扯皮,相互甩鍋,是最好的狀態了。

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八、小結

我們總說:數據分析要結合業務。實際上業務流程是非常復雜的,并且業務經常忽視數據采集。數據結合業務,不但要了解業務流程,更要參與到業務當中,主動優化數據采集,不但事后分析有米下鍋,業務自己也能自證清白,從而實現雙贏。

專欄作家

接地氣的陳老師,微信公眾號:接地氣的陳老師,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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題圖來自Unsplash,基于CC0協議。

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