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人生在世，難免會遇到幾個豬隊友。如何拯救他們？作者分享了他的獨家秘訣。

年初各種盤點、總結(jié)、回顧類的報告很多，有一類“不帶腦子”的隊友紛紛上線，搞得做數(shù)據(jù)分析的同學(xué)們非常蛋疼。具體表現(xiàn)嗎，看下圖：

來，陳老師把那句沒說出的買馬匹替大家說了：做業(yè)務(wù)、做業(yè)務(wù)，連自己要做成啥樣都不知道，還做個毛線?。∧X子都去哪里了！不知道早問啊，現(xiàn)在都搞完了，拉了一褲襠了，擦屁股想到老子了……

咋整？我們今天詳細(xì)整一整。

不帶腦子？不是蠢就是壞

為什么會這樣？其一就是：蠢。很多人干活就是不帶腦子。確實有很多公司的運(yùn)營、策劃、產(chǎn)品經(jīng)理，干活就找模板，想創(chuàng)意就抄競品，其他啥都不會。

你問他為什么干？

他回答：

1. 過去是這么干的，今年也這么干；
2. 我看人家這么干，我也這么干好了；
3. 老夫從業(yè)十年都是這么干，為啥不繼續(xù)干；
4. 這是老板命令的，我也不知道，我也不敢問。

至于這么干行不行、會干成啥樣、干不好了還能咋樣，完全沒思考過。如果業(yè)績風(fēng)調(diào)雨順，就你好我好大家好。如果業(yè)績不行，就開始怪大環(huán)境，怪對手太兇猛，怪公司沒投入，怪領(lǐng)導(dǎo)瞎指揮。最后一句：“這個得用人工智能大數(shù)據(jù)分析下”，把燙手山芋丟過來了……

╮(╯▽╰)╭

還有一類就是：壞。自己寫目標(biāo)怕完成不了，于是故意留白，等著“人工智能大數(shù)據(jù)分析一下”。剛好新入職的小伙子信了！還真以為人工智能模型能搞掂，兩者一拍即合。

最后的結(jié)果：

• 如果分析出來效果特別好，老板質(zhì)疑！丫就甩鍋給數(shù)據(jù)分析師，說：我看不懂呀，都是數(shù)據(jù)分析搞得；
• 如果分析出來效果不好，丫就站出來說：是不是分析的不夠深入，是不是分析的不夠全面，是不是還少了考慮行業(yè)、宏觀、用戶等深層次影響？

總之你拿回去改，你沒有分析到位！

(▼ヘ▼#)

總之，這些亂七八糟事是我們不想面對的?？扇绻乱阎链耍犛颜娴木蜎]定目標(biāo)，并且良心沒有大大滴壞啦，想一起補(bǔ)救，咋辦呢？

破局關(guān)鍵：找參照物

想事后補(bǔ)救，最關(guān)鍵的是：找參照物。在事后補(bǔ)一個評價標(biāo)準(zhǔn)。這樣做頗有：“先射箭再畫靶子”的味道，是非常不科學(xué)的。但是總好過沒有評價標(biāo)準(zhǔn)。因為如果沒有評價標(biāo)準(zhǔn)，單純的計算活動中業(yè)績、用戶、銷量等數(shù)據(jù)，會引發(fā)一系列的問題：

你看，完全扯不清楚。

這還是業(yè)績類活動。如果是任務(wù)類的，比如增加用戶量、清庫存之類，就更扯不清了。到底增加多少用戶才滿意？增長上限是什么？這一炮把錢都花了剩下幾個月咋辦？清庫存反正都要清啊，憑什么說你活動做得好？一件都交代不清楚。

所以切記切記：先找參照物，評定對錯好壞，再分析為什么會好/為什么會壞，有多少改善空間。這樣做最清晰，最有效率，能減少很多毫無意義的扯皮。

隱藏的剛性目標(biāo)

本篇例子是促銷活動，從邏輯上講，促銷活動是一定會拉動銷量的，畢竟是砸了真金白銀的。問題的關(guān)鍵是：增加的銷量對不對的起投入的成本。這也意味著，促銷活動都是隱含了剛性目標(biāo)的：

1. 銷售額比沒促銷漲
2. 活動期收入+活動成本，大于活動銷量增長

具體例子看下圖：

如果做了活動反而比沒做還差！活動參與的人壓根沒幾個！那做的是個屁呀，多明顯的問題。

BUT，一般這時候，業(yè)務(wù)部門會跑出來強(qiáng)行洗地：“做了活動更差，是因為不做活動會更更更差”。這種洗地是毫無節(jié)操的，典型的做爛了還不認(rèn)的行為，你咋不說你不做活動地球就爆炸呢。

這時分兩種情況。如果是上圖1走勢，業(yè)績雖然持續(xù)下滑，但是跌的輕了，這時候還能洗洗地。如果是上圖2走勢，正常周期波動，丫做了活動業(yè)績反而跌了，那就是活動做爛了，洗都沒得洗。

這時候送給業(yè)務(wù)方的就八個字：下跪認(rèn)錯，低頭挨打。

其他事后補(bǔ)目標(biāo)的方法

當(dāng)然，大部分促銷活動，丟錢下去，還是能見到一點水花的，業(yè)績、用戶等等指標(biāo)還是在漲的。這時候可以用其他方法，事后補(bǔ)個目標(biāo)。具體的，要看過往活動的開展情況和活動形式。

情況一：過往沒有活動

常見于首次進(jìn)行活動，或過去很長一段時間內(nèi)沒有活動，這時候可以選一個同活動時間一樣長的時間段，做參照物，看看活動整體上拉升多少。再拆開看參與活動的各地區(qū)，各用戶群體差異。

這樣做，背后的業(yè)務(wù)含義是：我們拿整體水平做標(biāo)桿，看怎么改進(jìn)做比整體水平低的。通過這種對比，就能暴露活動內(nèi)能優(yōu)化的點。同時，既然是首次做，就把本次整體水平保留下來，作為以后的標(biāo)桿，下次就不糾結(jié)了。

情況二：過往沒有活動，且周期性波動

在情況一基礎(chǔ)上，如果活動影響的業(yè)務(wù)，本身有周期性波動（如上圖所示），那活動有可能有水漲船高的效果，這時可以根據(jù)上一周期增長量做自然增長，扣除這一部分后再做評價。

情況三：過往有活動，且僅有單一活動

這時候可以拿上次活動作為參照物，先計算活動投入產(chǎn)出比和帶來總效果。結(jié)合這兩個指標(biāo)可以判斷：繼續(xù)做活動是虧是賺，活動影響力極限能去到那里。

這樣能對活動做個定性：越做越好/越做越差。有個這個判斷，后續(xù)再看具體細(xì)節(jié)怎么改善，也有了參照物，可以細(xì)致分析。

情況四：過往有活動，且多活動疊加

這時候很難算清楚每個活動的貢獻(xiàn)（也正因為此，很多業(yè)務(wù)方放棄了設(shè)目標(biāo)，可回頭又要單獨評估，糟心）這時候最好的處理方法是：先看整體的投入產(chǎn)出，定個大基調(diào)：本期內(nèi)活動組合效果高/低。

有了這個基調(diào)，后續(xù)就能做結(jié)構(gòu)分析，看看每個小活動單獨影響面，從而判斷對于眾多子活動到底是增還是刪。（如下圖）

根本杜絕事后補(bǔ)救的辦法：

吐槽歸吐槽，可能有的業(yè)務(wù)部門真的不會定目標(biāo)……這時候就得認(rèn)真教他們，好在陳老師在雙十一的時候?qū)ｉT有一篇分享，有興趣的看：雙十一備戰(zhàn)手冊

從本質(zhì)上看，業(yè)績是做出來的，不是算出來。事前定目標(biāo)只是為了更好激勵自己行動，促成更好效果，真正需要復(fù)雜分析的是事后的總結(jié)。所以業(yè)務(wù)部門的完全沒必要在這里背很大心理壓力。話說回來，真業(yè)績做不好，還不是自己挨板子，何苦呢。

一個特別提醒的問題

有一類目標(biāo)要特別小心，叫“滿意度”。一般像用戶數(shù)，付費(fèi)用戶數(shù)，銷售額，銷售收入，這些指標(biāo)都是系統(tǒng)記錄的，含義很清晰，拿來當(dāng)目標(biāo)是完全沒問題的。但是“滿意度”這種無法直接記錄、含義不清晰的玩意，要特別小心。

• 首先，什么叫滿意度很難扯清楚。5星好評的算滿意？那我花10元優(yōu)惠券買來的好評算不算滿意？先給5星又來投訴的算不算滿意？不留言的算不算滿意？
• 其次，滿意度很難用系統(tǒng)數(shù)據(jù)量化。沉默大多數(shù)問題，導(dǎo)致系統(tǒng)只能記錄到投訴、差評這種極端情況，大部分用戶沒有可靠的系統(tǒng)數(shù)據(jù)。用抽樣問卷，那數(shù)據(jù)質(zhì)量你懂的……
• 再次，滿意度和銷售收入、用戶量這種終極目標(biāo)沒啥直接關(guān)系。越罵越火這種事在很多行業(yè)都司空見慣了。

這種定義不清、數(shù)據(jù)質(zhì)量不穩(wěn)定、容易被操控的指標(biāo)還有很多，類似：NPS、品牌影響力、品牌美譽(yù)度、市場占有率（因為行業(yè)數(shù)據(jù)要第三方提供，第三方你懂的）事前不談清楚口徑，事后又是無休無止扯皮的地方。

偏偏業(yè)務(wù)方特別喜歡寫這些話“拉動新用戶注冊，提升品牌影響力”……這就是站著說話不腰疼了。建議有類似需求的，讓他們找管市場調(diào)查的同事或者找第三方去搞，我們不蹚這趟渾水。

終極解決方案

最終極的辦法，當(dāng)然是數(shù)據(jù)分析師參與到策劃過程中去，一開始就給一些專業(yè)指導(dǎo)，幫助大家理清思路。并且還能把過去一些失敗項目的數(shù)據(jù)情況分享出來，提升策劃質(zhì)量。

如果有機(jī)會參會的話，大家可以按以下話術(shù)，確認(rèn)活動信息。

如果業(yè)務(wù)方說：沒有設(shè)參照組，沒有設(shè)參照期，該怎么設(shè)來問數(shù)據(jù)分析師，這樣最好不過了！我們可以結(jié)合實際情況提供專業(yè)意見，省的麻煩。

然而有些同學(xué)會問：這種方法針對一次性活動管用，有些活動是長年做的，比如會員制度，比如新手指引，這種又該怎么評估呢？我們以后繼續(xù)分享。

#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。

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題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議