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很多新人會抱怨壓根沒有真正能夠做分析的機會，但有的時候寫報告和講報告并不是一回事。面對不同的觀眾，你會怎么匯報？有什么能夠讓人認真聽報告的秘籍？

你有沒有一個煩惱：寫報告是一回事，講報告又是另一回事。很多新人抱怨，每天只有日報、周報、月報的常規報表，壓根沒有做真正分析的機會。

可往往給了機會，讓他做一個報告給大家聽，開講5分鐘臺下聽眾就紛紛掏出手機，愉悅地搓了起來——怎么破！今天我們就舉個簡單的例子看看。

假設一個公司有5個業務線，業績如下圖，受大環境影響，2、3月份業績很慘淡，為提升業績，市場部在4月開展活動，全場8折，不設門檻，全員參加！活動開展到15號，已產生的業績數據如下圖（業績在全月均勻產生，不存在月底沖量）：

?該企業各部門分工如下：

• 銷售部：負責各業務線銷售工作
• 市場部：負責活動策劃、組織、執行
• 供應鏈：負責產品供應、庫存管理現在，各部門領導、同事，都想聽活動分析報告。

問：面對這些人，你會怎么匯報？進一步問：這里這么多數字，是不是面對每個部門，每個群體，都得說一遍？

01 讓人認真聽報告的秘籍

回憶一下上學的時候，到了上午第四節課，你餓得肚子咕咕叫，這時候你最想聽的是啥？反正絕對不是這個二元一次方程怎么解。八成你在盯著鐘表看還有幾分鐘，等著老師的一聲“下課”。

每個人都是這樣：大家只想聽自己關心的內容，完全不care其他東西。所以報告想讓人聽，得知道他們關心什么。

顯然，不同部門，不同等級的人關注的點不一樣。想理解他們關系什么，得從部門職責和工作方式入手，比如這次活動里，三個部門的關注點完全不同：

你會發現，雖然現有的數據看似很多，但對于有的需求還不夠，還得加數據；對于有的需求，只要幾個數字就夠了。同時，領導和員工也有差別（如下圖）。

因此，作報告前，了解清楚聽眾非常重要，一般我們會問：

• 報告時間多長？
• 聽報告的人來自哪些部門？
• 領導是否來？哪個級別領導？

了解清楚這些以后，就能制定更有針對性的報告了。

02 對癥下藥的報告方式

1. To銷售部

首先要清晰：銷售部關心的是業績，活動什么的只是業績一小部分。

所以匯報給銷售部，大標題應該是《4月份業績情況匯報》，第一頁講的應該是4月份業績實際/預計情況（如下圖）。

其次，關注到業績細節，為領導們排兵布陣提供依據：

最后，如果面對下屬，可以肯定AB線的成績，鼓勵他們繼續行動。DE線的人肯定有苦水想吐，可以借報告的機會，讓他們和AB交流下，看看有什么問題，這樣也留下后續深入分析的線索。

2. To市場部 

首先要清晰：市場部關心的是活動，業績什么的只是活動帶來的結果。

所以匯報給市場部，大標題應該是《4月份活動情況匯報》，第一頁講的應該是有活動和無活動的差異。注意，這就涉及到：無活動的業績該是多少，或者叫自然增長率的問題。

這里用3月VS 2月的增幅作為自然增長，得出了4月活動沒有拉動很多的結論。這個結論極有可能被市場部挑戰！市場部很有可能會說：如果我們不做活動，自然增長率是負的呢！你不能這么評估！由此可見，自然增長率是活動評估中最糾結的問題之一。

關于自然增長率，陳老師也有專門的分享哦。自然增長率文章：數據分析終極一問：自然增長率，到底怎么算才合理！其次，關注到活動細節，為領導們的以下決策提供依據：

• 本月是否加碼
• 下個月是否還做

最后，如果面對下屬，可以先肯定活動成績，讓他們知道你是站在他們這邊的，之后再借這個機會，聊一下后續打算，知道他們下一步計劃，從而為深入分析留下線索。

3. To供應鏈?

首先，供應鏈關心的不是業績本身，而是業績對庫存/生產的影響，特別是2、3月已經嚴重積壓的情況下。雖然看起來4月有好轉，但是這個好轉是否能清理掉庫存，是否會引發新的缺貨，是他們最關心的。所以同樣的業績數據，給供應鏈看，可能就是完全不同的樣子。

大體上看，4月份雖然有上漲，但沒有彌補回來1、2月的欠額。意味著庫存情況可能并沒有好轉，供應鏈不應過度樂觀。至于更準確的分析，這個數據是無能為力的。

想要精準分析，就得拿準確的庫存消耗/生產周期數據，并且得細化到ABCDE每個類別原料備貨/生產情況。這里就無能為力了。

如果需要深入分析，可以記錄下需求，后續再做深入。

03 新手上路的常見問題

實際情況遠比例子復雜，但通過這個簡單的小例子，我們能看到：即使同一份數據，面對不同人，做出的解讀和數據報告格式可以完全不同。

這就要求我們有進什么山唱什么歌的能力，對業務狀況，對部門分工職責有清晰了解，對業務問題有自己判斷。這一點，恰恰是新人們最缺的。甚至是新手們刻意忽視的。

大部分新手的做法，是找一個固定的數據集，按照報告模板，按照示例數據表，把數據填進去。

而且，這個模板經常教新手沿著“分析背景-分析目標-數據來源-數據清洗-指標解釋-建模過程-分析結論-分析建議”的步驟羅列內容，看似全面，實則又臭又長，屁用沒有。

即使通過這個簡單的例子，我們也看到：

1、在企業里，從來就沒有一個數據集把所有問題分析清楚的事，往往是監控一些數據發現問題，討論后又找其他數據驗證，需要關聯多組數據。

2、在企業里，從來就沒有一個固定分析思路，每個問題都得舍身處理考慮業務場景。即使一點點場景變化，組織數據的方式也會不同。

3、在企業里，從來就沒有一個固定匯報模板。天天講空話鬼愿意聽。只有切中聽眾最關心的問題，數據匯報才會起到好效果。

這些都是一個模板，一個數據集，一個范例解決不了的。優秀的數據分析師，腦子里裝的是一個個具體的業務問題，然后拿數據解釋問題，從問題中發現新數據。

流水線上工人，才是對著模板擰螺絲，每一個操作都一模一樣。

以上，大家引以為戒。

這次舉例肯定很多同學會說：太理想了，實際工作中很復雜。

可有趣的是：正是把一個個復雜的具體問題，拆解成一個個小的模塊，才能清晰準確地用數據解釋。