文章来源:接地气学堂
作者:接地气的陈老师
“推动业务”是数据人最怕的词了。妈耶,还推动业务呢,我自己不被业务部门天天追着屁股要数就不错了,咋个推动法。可领导们最喜欢提这种要求。今天我们就来详细聊聊。首先要分清的是,提这个问题的人是谁,很重要。
问:以下两种情况有什么区别?
A、业务部门领导问:数据分析,如何推动业务发展?
B、数据部门领导问:数据分析,如何推动业务发展?
答:主导权不一样。业务部门问了建议,可以直接去落地。数据部门只是个辅助,说的话如果不对业务胃口,就永远悬在天上。就像开车,抓方向盘的人听了建议能换路线,做副驾驶的哔哔太多,很容易造嫌弃。所以提问人不同,应对思路是不一样的。今天我们先讲业务来提问。
1
推动业务的错误做法
很多同学一听“数据推动业务”,直观的想法就是:
这么干肯定被业务喷死
随便问几个问题:
1、谁来搞?
2、啥时候搞?
3、搞到多少?
4、花多少钱搞?
5、有这钱我搞别的不行吗?
6、用大转盘搞还是浇花种树搞?
7、浇花种树是送实物水果还是券?
8、用券搞还是积分搞还是礼品搞?
9、券派10、20、30、40、50……?
10、搞起来了但是转化率跌了行不?
一个都回答不上来。
错误在哪里?错误在把业务想简单了。即使看似简单的:“活跃率低了”真要付诸行动,也得考虑上边列出来的众多环节。并且这些环节里,有一些不是数据能直接解决的(比如签到活动的创意设计,浇花、种树、养金猪、造电器……这些靠加减乘除可算不出来)。所以想要推动业务,就得认真分类业务工作,找到数据的发力点。
2
推动业务的切入点
业务解决问题,从决定立项到执行完成,分为四大环节(如下图所示)
在整个过程中,数据分析不能包打天下。作为一种理性、量化的工具,更适合用于解决战略、战术决策工作,适合战况监控。至于战斗动作,数据只能作为参考,一个有经验的策划远远比加减乘除管用。因此合理安排输出产物,才能更好地推动业务去行动,而不是让业务患上数据依赖症:“你用人工智能大数据分析一下我这一幅画该几点红几点绿”——数据不是这么用的。
3
推动业务的顺序
清晰了输出内容,就可以规划推动顺序了。这里很多新人会犯个错误:指望一步到位,自己拼命做一个很细很细,细到可以执行的方案就算成功。这样一来直接替代了业务的工作,把自己累得半死。二来业务也不领情——“你算老几,你替我拿主意??!!”
要知道:没人能未卜先知,在一开始规划清楚所有事。推动业务的过程是循序渐进,在不断共识的基础上,从不清晰到清晰,逐步深入的。特别是一些关键节点:谁来负责,出多少预算,考核指标是什么,考核多少。这些是需要请示部门领导,甚至部门之间共识,和老板共识才能确认的。所以要沉住气,一步步来(如下图)。
4
推动业务的坑点
本篇讨论建立在“业务部门领导提问且亲自下场”的基础上,所以想做数据推动,是有强力的上层支持的。但有了尚方宝剑不见得真的敢拔出来随便砍人。在具体推动过程中,有一些新人常见坑点,必须注意:
坑点1:直接信了业务的判断。注意,业务的判断不见得都是基于数据,甚至不见得都是事实。很常见的,比如:
是滴,各种情绪、立场、单个事件,都会干扰到人们的判断。所以业务跟你说:我们活跃率不行;我们的转化还得加强;我们的用户体验不好的时候,一定要追溯的问题源头,落实到一个数字或者一件事上,具体讨论到底是啥问题。
坑点2:没有相关指标分析。很多非利润、成本类指标,都容易产生虚荣效应:
1、容易被刷高:大转盘一摇,活跃率铁高!
2、无实际产出:活跃高了又怎样,他又不买
3、无长期效果:短期刺激完又怎样?不做活动又跌
所以当业务关注这些指标的时候,一定要做相关的指标分析,特别是要关联到一个有最终考核意义的指标,比如利润、成本之类。至少要保证这几个主要指标是联动的,允许有虚荣成分,但是不能全是水。
坑点3:没有事前定义目标。这也是业务经常干的事:
1、我要提升活跃率——从多少提升到多少?不知道!
2、我要提升消费——从多少提升到多少?不知道!
3、我要拉动业绩——从多少拉动到多少?不知道!
4、我要激活用户——啥叫沉睡?咋算激活?不知道!
是滴,很多业务部门干活完全是凭经验,凭感觉,凭习惯。完全没思考过到底考核啥指标,又到底该做多少。一问就是不知道,要么就是说:“和自然状态下对比下?”问题是很多业务根本就是促销不断,活动不停,咋个自然状态法。所以想做数据推动,必须认认真真看数据定目标,不能含糊。
坑点4:过往策略没有收集。过往用过的策略目标,打法、效果,全部没有收集。导致需要数据支持的时候不知道看啥,最后还是凭经验决定(如下图)。
坑点5:创新方案没有标签。同上,创新方案想做测试,要有具体的标签才好后期做对比分析,不然只看一个很粗的响应结果,还是没法指导到设计的细节工作。
坑点6:测试方案不看整体。这是上一个问题的另一个极端,测试的时候太过计较细节,比如页面颜色,按钮左边右边,优惠券20、30纠结太多,导致见细节不见整提,到了用户那里:这啥破活动,不玩了。
坑点7:执行过程没做监控。急着上线,需求反反复复改,最后埋点没做好,数据没打通,结果吗,自然……
总之,数据推动业务,就像开车开导航一样。大家都觉得导航好用,可最后支撑导航功能的,却需要GPS定位,道路图,实时数据反馈,路线规划算法等等复杂系统。理论说起来容易,执行起来只能看菜下饭,且行且珍惜了。况且这还是在业务部门推动的情况下,如果是数据部门自己想推动,那就更得付一番精力。有兴趣的话,本篇集齐60在看,我们下一篇分享:数据部门如何提升数据驱动力。敬请期待哦。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
“用户旅程分析”概念 用户旅程图又叫做用户体验地图,它是用于描述用户在与产品或服务互动的过程中所经历的各个阶段、触点和情 ...
2025-01-22在竞争激烈的商业世界中,竞品分析对于企业的发展至关重要。今天,我们就来详细聊聊数据分析师写竞品分析的那些事儿。 一、明确 ...
2025-01-22在数据分析领域,Excel作为一种普及率极高且功能强大的工具,无疑为无数专业人士提供了便捷的解决方案。尽管Excel自带了丰富的功 ...
2025-01-17在这个瞬息万变的时代,许多人都在寻找能让他们脱颖而出的职业。而数据分析师,作为大数据和人工智能时代的热门职业,自然吸引了 ...
2025-01-14Python作为一门功能强大的编程语言,已经成为数据分析和可视化领域的重要工具。无论你是数据分析的新手,还是经验丰富的专业人士 ...
2025-01-10完全靠数据决策,真的靠谱吗? 最近几年,“数据驱动”成了商界最火的关键词之一,但靠数据就能走天下?其实不然!那些真正成功 ...
2025-01-09SparkSQL 结构化数据处理流程及原理是什么?Spark SQL 可以使用现有的Hive元存储、SerDes 和 UDF。它可以使用 JDBC/ODB ...
2025-01-09在如今这个信息爆炸的时代,数据已然成为企业的生命线。无论是科技公司还是传统行业,数据分析正在深刻地影响着商业决策以及未来 ...
2025-01-08“数据为王”相信大家都听说过。当前,数据信息不再仅仅是传递的媒介,它成为了驱动经济发展的新燃料。对于企业而言,数据指标体 ...
2025-01-07在职场中,当你遇到问题的时候,如果感到无从下手,或者抓不到重点,可能是因为你掌握的思维模型不够多。 一个好用的思维模型, ...
2025-01-06在现代企业中,数据分析师扮演着至关重要的角色。每天都有大量数据涌入,从社交媒体到交易平台,数据以空前的速度和规模生成。面 ...
2025-01-06在职场中,许多言辞并非表面意思那么简单,有时需要听懂背后的“潜台词”。尤其在数据分析的领域里,掌握常用术语就像掌握一门新 ...
2025-01-04在当今信息化社会,数据分析已成为各行各业的核心驱动力。它不仅仅是对数字进行整理与计算,而是在数据的海洋中探寻规律,从而指 ...
2025-01-03又到一年年终时,各位打工人也迎来了展示成果的关键时刻 —— 年终述职。一份出色的年终述职报告,不仅能全面呈现你的工作价值, ...
2025-01-03在竞争激烈的商业世界中,竞品分析对于企业的发展至关重要。今天,我们就来详细聊聊数据分析师写竞品分析的那些事儿。 一、明确 ...
2025-01-03在数据分析的江湖里,有两个阵营总是争论不休。一派信奉“大即是美”,认为数据越多越好;另一派坚守“小而精”,力挺质量胜于规 ...
2025-01-02数据分析是一个复杂且多维度的过程,从数据收集到分析结果应用,每一步都是对信息的提炼与升华。可视化分析结果,以图表的形式展 ...
2025-01-02在当今的数字化时代,数据分析师扮演着一个至关重要的角色。他们如同现代企业的“解密专家”,通过解析数据为企业提供决策支持。 ...
2025-01-02数据分析报告至关重要 一份高质量的数据分析报告不仅能够揭示数据背后的真相,还能为企业决策者提供有价值的洞察和建议。 年薪 ...
2024-12-31数据分析,听起来好像是技术大咖的专属技能,但其实是一项人人都能学会的职场硬核能力!今天,我们来聊聊数据分析的核心流程,拆 ...
2024-12-31