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如何進行落地的數據分析，并提出落地的分析建議？我們需要對企業的業務模式、工作流程等問題有清晰了解，從而才能站在業務方的視角提供建議，讓數據分析真正地為業務賦能。這篇文章里，作者便結合案例做了分析和總結，一起來看看吧。

• “你這個分析報告假大空，一點都不落地！”
• “你這個分析報告細節太多，一點都不落地！”
• “你這個分析報告全是數字，下次能不能寫寫怎么執行？！”
• “你這分析的啥啊，這不是顯而易見的事情嗎，還用得著你分析？”

以上的抱怨/批評，有沒有很熟悉？

這一類關于“不落地”、“沒意義”的言論，需要做數據匯報的同學應該都會很苦惱。

那我們該如何做好呢？

場景還原：

某大型家政服務平臺，同時面向企業、個人提供家政服務，由APP/小程序端口收到訂單后就進進行派單。接單師傅既有自營機構，也有合作機構和個人。目前需要提高單位時間工單完成量。

問，如何進行落地的數據分析及建議？

一、建議落地最常見的兩種錯誤

錯誤一：說正確的廢話

很多同學一聽這個問題思路馬上就來了，開始進行數據指標的拆解：

• 實際完成工單 = 訂單數*完成率
• 訂單數 = 企業單+個人單
• 完成率 = 完成數/派單數

既然要提升的是實際完成工單的數量，那就簡單了，只需要做這些：

• 打開消費端，多做推廣，多引導下單；
• 優化匹配機制，讓訂單接單更快更準；
• 優化售后監督機制，提升關單效率；
• 多找師傅簽約，提升接單效率。

對不對？非常對！有沒有用？沒啥用！

為什么？

因為這些都是正確的廢話，不管做不做分析，這些動作都是要做的，且做了一定能提高工單量。所以會被業務說“一點都不落地”“這不是顯而易見嗎”！

錯誤二：搞錯匯報層級

依舊是上述場景，匯報對象是大區經理。

經過一通分析得出以下建議：

• 40-50歲的個人簽約個人師傅的概率最高，所以要多找40-50歲的流量推廣；
• 家政機構一般都在小區集中度高的地方，所以要多去小區門口做地推；
• 25-35歲租房群體消費單量最高，所以要去找25-35歲聚集的小區做推廣。

聽起上去也沒什么問題，基于戰略目標給出了方向上的建議，對總部制定戰略的人或許會有用。

但是對于大區經理，來說，沒！啥！用！“太假大空了！”

為什么？

因為大區經理真正想聽的是：我要怎么做，如何安排我的手下資源，才能達到業績要求？

所以，這樣的分析建議，對大區經理才會有用：

• 大區內40-50歲的個人師傅大致有多少，具體分布在哪個位置；
• 大區內家政機構的分布， 線下點位輻射的范圍是多少，需要增加多少點位；
• 大區內租房比例較高的小區分布在哪里；
• 完成以上的內容可能的成本和轉化率在哪個區間。

這些，才是讓大區經理覺得自己“可落地”的內容！

同樣的，如果向總部戰略匯報這些內容，也會被懟“你這個分析報告細節太多，一點都不落地！”

二、數據落地，只需四步

第一步：理清業務流程

要想知道建議落地，首先得懂業務流程，不在以「數學」的方式看數據。理清業務流程的主干，搞懂數據是如何產生的，受哪些流程影響，抽絲剝繭的一步一步拆解，才能明白數據背后的故事，脫離假大空。

從以上案例來看，我們可以從消費側、平臺側、服務側這三個層面拆解業務主干。

拆解完業務主干之后，我們發現，如果需要提高單位時間工單完成量的話，至少受到三個層面上的影響：

1. 消費者的需求是否旺盛；
2. 平臺分配機制是否合理；
3. 服務者接單數量是否飽和。

那么第一層級需要解決的問題可以總結為：

當理清了業務流程之后，評判的維度也清晰起來了。建立了分析方向的雛形。

接下來就是找到判定問題的標準，明確問題的第一個背景：需要搞定的是什么類型的問題？

第二步：判斷問題類型

由于這種家政服務是非常有地域性、季節性的，并且在特殊節點具備非常強的流動性。

比如，在正月期間，大部分一二線城市的家政服務人員都回鄉去了，導致下沉市場服務供大于求，而一二線無人接單。

又或者是準備進入夏天了，空調維修的訂單量激增，而會修空調的師傅沒有跟上，導致工單完結的效率變低。

所以，在判斷消費者和服務者的「多或者少」的問題的時候，還需要弄清楚是哪種背景下的問題：

• 系統性問題（一直很低要提高）；
• 持續性問題（持續降低要穩盤）；
• 季節性問題（經常出現要優化）；
• 突發性問題（突然變化要彌補）。

系統性問題和持續性問題，一般都是需要總部出馬進行解決的，不管是制定策略還是優化結構，大部分情況都是只有總部有能力解決。

而季節性問題和突發性問題，是有可能會下放到具體問題嚴重的大區去直接執行的。

比如季節性問題，可能需要做數據預測，判斷今年夏天修空調的消費者數量可能在哪個區間，然后大區內去解決服務方的問題。而持續性問題則很可能是整體的市場風向變化，需要迭代產品方向，走出第二曲線。

所以，接下來就需要明確問題的第二個背景：誰來搞定這些問題？

第三步：理清工作流程

在不同的工作環節上，可能涉及到的部門梳理出來。如：

在大的部門下面，又有不同的小的部門解決垂直型的問題。而營銷部門和運營部門基本都會有大區的分配，每個大區間又存在著差異化。

以營銷側為例，針對不同的崗位，又有「戰略級、戰術級、戰斗級」不同的思考方式：

• 總部營銷：不同層級的客戶帶來的平均價值是什么，應該往哪幾個方向發力更有可能達成目標？
• 大區經理：我的大區內企業、個人的工單占比是多少，價值客戶的分布在哪里，我如何調配先有資源？
• 營銷小組：我派多少人哪里搞推廣、搞多久、什么時候搞能拉來多少客戶？

同時To B和To C的思路又存在差異。如：

拆解到這一步，就完成了定性分析。

我們可以發現「提高單位時間工單完成量」只是一個指標，確定了問題在哪個部門、哪個層級，才能的將問題的解決方案具象化。

如：

• 公司的完成單量整體上比較低，是系統性問題，是前端需求量較少導致的。那么解決問題的部門很有可能指派到營銷總部。這時的建議就需要往引流策略上思考：做To B還是做To C？歷史高價值的客戶分布在哪些渠道？當前能否參考歷史經驗擴大？先有的資源需要投入多少，預計多長周期完成優化？
• 公司的整體完成單量還可以，只是某幾個大區季節性問題比較明顯，到了正月沒人接單了。那么解決問題的部門基本就是大區經理內部解決。這時的建議就要往服務運營商思考：如何判斷大區內供需結構？是需要臨時改變機構接單的距離范圍，還是要多簽本地機構和個人師傅？個人師傅可能分布在哪個片區？新增的服務人員達到多少可以完成？

可以看到的是，針對于總部的「大型策略」的優化建議，其實很難通過一兩次分析得出具體的建議，而更多的是需要設計實驗，來進一步確定方向。至于實驗如何設計，我們這里就先不過多贅述。

而針對具體執行部門的建議就會相對清晰，只需要理清業務流程，找到供需優化的方案即可。

那么，完成了具體的定性分析之后，最后一步，就是提出數據化的定量的建議，幫助執行部門制定執行計劃。

第四步：數據化的表達

將口語化的表達轉化為數據化的表達，是數據分析人員非常重要的能力。

所有的可執行的建議，都是需要經過計算的：

通過精確計算后的數據建議，遠比「優化」、「多搞」這些無法量化的詞匯更容易讓人接受。

聽匯報的人也更容易依據這些數據來制定具體的工作策略。在工作中，鍛煉自己「用數據說話」的能力對數據落地非常重要。

三、小結

在工作場景中，想要把數據建議落地，一定要對企業的業務模式、管理模式有了解。才能站到不同的業務方的視角為他們提供可執行、可落地的建議。

每一次分析，都需要經歷這四個流程：

• 找到業務主干，明確問題在哪；
• 判斷問題類型，明確解決方向；
• 弄懂工作流程，學習可以怎么做；
• 定性后再精確的測算，學會數據化表達。

不要再一遇到問題就這么說：

• 指標低了，所以要搞高；
• 客戶少了，所以要多搞引流；
• 客戶多了，所以要多搞點師傅服務。

也不要再跟策略總部說，某某大區要多搞B端客戶，跟大區經理說優化匹配監督機制。因為你說的確實有道理，但是人家做！不！了！那不是人家的工作內容！

數據建議的落地既是數據的落地，也是工作流的落地，跟正確的人說正確的話，數據分析才能不斷賦能業務，提高生產力。