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這才是真正的數(shù)據(jù)分析項目,而不是取數(shù)發(fā)通報
2024-06-03 11:00:57

來源:接地氣的陳老師

經常有同學抱怨:每天忙于取數(shù),不知道有啥數(shù)據(jù)分析項目可以做。今天系統(tǒng)性介紹一下六大類數(shù)據(jù)分析項目。它們都是可以單獨立項并且做出成績的,一起來看一下。

第一類:監(jiān)控類

這才是真正的數(shù)據(jù)分析項目,而不是取數(shù)發(fā)通報

監(jiān)控類的需求很多,但做成項目就有一定難度了,因為很多時候業(yè)務方就是丟一紙臨時取數(shù)需求,甚至一個電話過來口述一個朦朧的需求。這時候一定要做數(shù)據(jù)的同學自己打起12分精神了解需求背景。

如果是:

1、新上線的業(yè)務

2、沒有固定報表老業(yè)務

3、多次開展的測試/活動

都要和業(yè)務方坐下來詳細聊聊,把業(yè)務流程,監(jiān)控指標,關鍵KPI指標,定下來。至于輸出形式可以看BI工具的完善程度和開發(fā)復雜度。能用看板的用看板,不能用看板的做自動化報表,總之把臨時取數(shù)盡量干掉。

這樣不但能形成良好的項目機制,也能避免業(yè)務方思考不全,隔三岔五地改取數(shù)形式,增加額外工作量。還能在有余力的時候關注下指標變化情況,為拓展其他項目鋪路。

監(jiān)控類的項目想出彩,就一定得整!花!活!比如老板號召今年要“數(shù)字化轉型”,那先開發(fā)一個數(shù)字大屏擺在集團會議室里,把常規(guī)報表做個可視化看板。領導們一看:“嗯,不錯,很數(shù)字化!” 這績效就有著落了。

比如有重大活動,產品更新,第一時間先把監(jiān)控報表整出來。發(fā)報表的時候做個海報,上書大標題“戰(zhàn)報速遞”,或者做移動報表,在微信群里群發(fā)一下,排面拉滿,這績效又有了??傊?,做監(jiān)控類項目,一定要“好鋼用在刀刃上”,讓領導們看得見,讓領導們看得爽。

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第二類:評估類

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做評估本身并不復雜,定好評價標準,看實際數(shù)據(jù)表現(xiàn)是否達成標準即可。但是不同業(yè)務類型的評估,涉及的指標,評估方法可能不一致,因此要分開看。

常見的,比如:

1、對運營的:運營政策、促銷活動評估

2、對產品的:產品功能、產品改版評估

3、對銷售的:推廣效果、渠道投放評估

評估類項目的核心在于:統(tǒng)一評估標準。

這里銷售類的相對容易,因為銷售收入/毛利/投放ROI是天然的判斷標準。運營和產品的評估都經常出亂子。運營經常是想法太多,不設固定的評估標準,到底要不要設參照組,到底怎么算自然增長率, 每次活動都不一樣。

這樣搞不但沒法積累分析經驗,而且會給老板留下一個“你們不誠實,每次都是變著法說好”的壞印象。因此強烈建議在做運營評估的時候,先分好類,每一類內部能有相對規(guī)定的評估標準和評估指標,這樣更有利于長期的工作開展。

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產品則經常是想法太少。讓評估產品改版效果,你問他改版的目標是啥?想解決啥問題?想把指標提升到什么水平?他一口氣回答三個“不清楚”,甚至有可能讓做數(shù)據(jù)額“自己多想想”。還有的產品,做ABtest之前不考慮好如何控制影響因素,如何分層,做完了讓數(shù)據(jù)分析師從測試數(shù)據(jù)集里再做分組對比……

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種種亂象,本質都是來自:業(yè)務部門缺少目標感,總想從數(shù)據(jù)里找對自己有利的部分報上去。因此,想要做好評估項目,是很需要數(shù)據(jù)分析師充分溝通,普及科學做法,逐步杜絕“看哪個數(shù)字高報哪個”的壞習慣的。當然,一些公司的產品/運營很強勢,就是逼著你改到他滿意,這時大家量力而行。

第三類:診斷類

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很多人眼中,診斷類才是真正的項目,但真到實操的時候,會發(fā)現(xiàn):找一個有差異的指標,容易;真深挖問題原因,很難很難。因為大部分所謂:診斷分析,其實就是拿諸如性別、年齡、城市維度和指標做交叉,然后說:“發(fā)現(xiàn)A城市少了,所以A城市是問題原因。”然后被業(yè)務嫌棄:分析沒深度?。?!

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之所以出問題,是因為單純的數(shù)據(jù)交叉,并不能直接回應業(yè)務的疑問。有些業(yè)務的疑問需要額外的采集數(shù)據(jù),甚至需要測試幾次才能知道答案。還有些情況下,面對問題業(yè)務可用的應對方案很有限,即使分析得天花亂墜,業(yè)務也沒辦法處理。

因此,想讓診斷類項目出成績,關鍵是和業(yè)務溝通好:

1、有沒有分析假設?有的話,第一時間驗證結果。

2、有沒有應對方案?有的話,先驗證是否管用?

3、有沒有測試計劃?有的話,看分幾步測出答案。

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這樣分析的時候,能直接回答業(yè)務的疑問,也能結合業(yè)務動作落地,是最容易表現(xiàn)出效果的。但是這么做,得業(yè)務方先破除一個迷信:“數(shù)據(jù)分析師能像算命師傅一樣,只看幾個數(shù)就得出結論”甚至有的數(shù)據(jù)新人自己也這么想,這就是自己給自己挖坑了。

第四類:預測類

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預測類項目是所有項目里最容易立項的,幾乎每個部門領導都想你給他“精準預測一下XX”。預測類項目也是最容易翻車的。很多新人一看領導支持,覺得“可算接到大活了!”嗷一聲就上了,然后被人嫌棄:“準確度不夠,看不懂咋預的,你這有啥用??!”搞得一地雞毛。

這里有三個關鍵問題,在做項目時必須搞清楚:

1、業(yè)務拿到預測結果可以干啥

2、業(yè)務要不要參與到預測過程中

3、業(yè)務的資源投入,努力程度要不要作為預測變量

問題1要在項目開始前就和業(yè)務聊清楚,不但能清晰預測目標,而且保證結果有地方落地。

問題2則關系到預測方法選擇。如果業(yè)務一定要參與預測過程討論,那算法模型基本就廢了,考慮把經營分析公式寫出來,然后大家拍腦袋拍參數(shù)吧。

問題3則涉及“是業(yè)務先給投入假設”還是“數(shù)據(jù)先給結果”的問題。如果考慮業(yè)務投入力度,一定是業(yè)務先給假設,數(shù)據(jù)再出結果。當然也有可能是數(shù)據(jù)先給預測,業(yè)務根據(jù)預測考慮要不要追加投入。兩種模式都行,但得事先說明,不然事后又是“你咋預測的不準!”“你預測完了我也不知道咋用”。

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所以真想讓預測類項目出彩,難度非常大。往往是一些成熟的業(yè)務場景,比如外呼、風控容易做出成果。更多的目標不清、興致起來就要預測的項目,常常會死在問題1上。因此做項目時一定要小心梳理。

第五類:治理類

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治理類工作是絕對的臟活累活,而是還是領導最看不到的那一部分。每個工作都喊著要搞“大數(shù)據(jù)”可你真把工作時間/人力資源都分過去了,大家又嫌棄你“支持業(yè)務不夠”。更不用說產品催著上線埋點亂搞一通,運營自己寫sql天天發(fā)明新指標口徑,銷售不按規(guī)范操作數(shù)據(jù)亂錄……這都是老生常談的問題。應對方法一大堆,落實不下去是常事。

所以大家經常選擇“先污染后治理”或者“邊污染邊治理”,并且做這種項目,最好是“畫大旗、蒙虎皮”,比如戰(zhàn)略發(fā)展部牽頭要各部門統(tǒng)一匯報口徑,或者集團數(shù)據(jù)治理大項目,有個大旗扛在肩上,起碼老板看得到。

第六類:計劃類

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計劃類工作往往和經營分析有關,在年頭年尾,月度季度總結復盤的時候工作量比較大。這個活,很多同學不喜歡干,因為每次做預算、計劃拆解,都會被各種領導抓住問這問那,改來改去。而且最后制定出的計劃指標,可能也是領導們拍腦袋定的。做完以后,感覺自己的專業(yè)知識沒啥增長,還很心累。

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但作為數(shù)據(jù)部門的領導,可能最想承接的就是計劃類工作,雖然技術含量低,但這是一個直接服務大老板的機會。能多在大老板面前露臉,本身就是一個絕好的立功機會。

更有很多公司的數(shù)據(jù)部門領導,是靠著給大老板做計劃上位的。所以不要錯過這個機會,可以試著在做計劃類項目的時候多和老板溝通,贏得老板信任。當然,有些公司老板行事太過嚴厲,你很難討好他,那就另算。

另一方面,計劃類工作在跳槽的時候也很好用。因為制定計劃涉及整個公司經營分析指標體系,經營方向確認,通過計劃類項目,能很好地建立全局認知,在面試官面前顯得很有水平。

說到這,就涉及一個有趣的話題:同樣的項目經驗,可能在企業(yè)里打工的時候很多領導喜歡,但面試的時候就沒啥價值。有的項目企業(yè)內做得一般,面試官卻覺得很有意義。這種差別,源自視角不同,企業(yè)內看重實際效果,面試更看重技能掌握。

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