编辑导语:在今天,虽然数据分析的重要性被越来越多的个人和企业所重视,但是对于很多人来说,数据分析还是没有发挥真正的价值。因此在这里本文作者想和大家探讨一下,什么样的数据分析最有用?

有同学问:老师,我们领导总说,要做有用的数据分析。可我费废了很大力气,做出来的却被嫌弃:“我早知道了”、“没啥用”,到底要怎么才有用呢?

这个问题很常见,我们今天系统解答一下。就拿一个很常见的问题“业绩下滑了,分析下怎么做才能达标?”来举个例子:

一、没用的分析有这三个特征

1. 就数论数

最常见的,就是列一条公式:业绩=用户数*转化率*客单价。然后发现,业绩下滑是因为转化率下跌了。

于是便在分析报告上写下苍劲有力的几个大字:转率低了,要搞高!……这种分析肯定没啥用啊,一线看到铁定骂人啊。一线的又不是瞎子,转化率低了意味着产品很难卖,是个人都看到了啊,还用分析?

2. 不管数据

最常见的,就是在分析结论里写下:要做促销活动拉动转化率,比如下单满50立减10元……

这种分析业务看了也会骂娘:说的都是废话。为什么是满减不是买赠?满50减10元要补贴多少费用?你算过账吗,就在这瞎议论?

3. 高大上全

在分析报告里写上,我们一要提高品牌,二要提高服务,三要加强产品,四要降低价格,五要提升品质……这种分析,压根没人看。私下里都在嘲笑:他以为他是谁啊,指挥这个指挥那个。

二、做有用的分析从摆正定位开始

数据分析和业务,最好的相处就是:高德地图和司机的关系。

高德地图不能帮司机捏方向盘,但没有一个司机觉得它没用,导航确实很好使。不干涉业务部门的决策,同时为决策提供丰富的信息支持,这就是最好的状态。

要如何做到?当然还是学高德地图。导航看似简单,可细究起来还是有很多细节的,如下图所示:

什么样的数据分析最有用?

业绩下滑了,分析下怎么做才能达标?这个需求看似清晰,实则含糊。既然想让分析有用,那就得备齐基本要素。最最最基础的,是先把话讲完整:

1. 主语:谁来做?

比如业绩问题,既可以让市场部牵头搞促销,也能让销售部加大行动力,也能让会员部门牵头针对大客户精准营销。人不同,方法、思路、数据都不同。

2. 谓语:用什么方法做?

提升业绩的方法多了去了,细节更是不计其数。单单说促销,就有个人/裂变,满减/买赠,礼品/优惠券等等选择。方法本身又受到谁来设计的影响。所以得先了解清楚情况,不然千头万绪,无从做起。

3. 宾语:做到什么程度?

做到多少算OK是个大问题,短期促销能拉动业绩,也会透支顾客的消费。如果目标不清晰、不合理,都会导致决策失误。如果根本没有目标,那行动也会沦陷为“为了做而做”糊涂收场。

当业务部门提出疑问的时候,有可能他们完全没有想法,也有可能他们已经有了明确的计划。一个项目有四个阶段,如下图所示:

什么样的数据分析最有用?

想让数据分析变得有用,当然不是做数据分析的替代业务部门把所有活都干了,而是首先清晰目前问题处在哪个阶段。之后根据该阶段的决策需求,提供必要的帮助。

在四个阶段中,前三个阶段,业务部门都有可能疑惑“要怎么搞业绩?”我们一个个看一下。

三、策略阶段的有用做法

策略阶段的核心就是做选择,就是解决三大问题:

  1. 谁来做?
  2. 用什么方法?
  3. 做到什么程度?

比如:

  • 拉动业绩市场和销售都能干,那到底谁干?
  • 市场部上促销有5种方法,到底用哪一种?
  • 销售拉动要给多少额外奖金,要不要换话术?
  • 业绩到底做到多少满意?为此要付出多少成本?

为配合以上需求,数据分析可以做:

  1. 列出现状,指出业绩最差的点,预测业绩走势;
  2. 列出原因,指出业绩差的原因,分析改进难度;
  3. 列出目标,计算目前业绩与目标差距,评估目标;
  4. 列出历史上营销活动的形式、效益、投入ROI清单;
  5. 列出历史上销售效率、销售措施、短期奖金激励效果;
  6. 列出目前销售效率最高团队人效数据、行为特点。

以上所做的,除了第1、2点外,并没啥高深的分析,更多是用数据说话,把可能的情况列出来。可这样做,能让业务部门决策起来非常轻松。

这就像我们开导航,高德地图不会替我们选择起点终点,但是会很贴心地自动标出目前位置(现在)、保存去过的地点(目标)、选定起点终点后,提示有几条线路(怎么做),连路上堵不堵,预计多久到都有提示(预测目标达成率)。这样作为决策人看到信息非常清晰,自然容易做出策略判断了。

第1、2点有可能会做很深入的分析,特别是面对深层次的复杂问题,未来存在大量不确性。业务部门有可能觉得老办法都没啥用了,会希望有一些深度的研究,精细的测算,或者启发性的思维。

这时候就更需要做数据分析的同学们出力了。一方面把数据做深做透;另一方面在用户洞察、行业案例、一线优秀案例、竞争对手做法上下点功夫。多提供一些数据以外的支持信息,帮业务部门打开思路。

四、创意阶段的有用做法

如果已经推进到了创意阶段,那如何拉升业绩,其实业务方已经有了方向。这时候主要拼的是业务能力。比如具体海报怎么画,公众号引流文章怎么写,写了文章几点发,促销礼品怎么选等等。

需要注意的是,伟大的创意从来都是业务做出来的,不是数字算出来的。但往往业务部门会疑虑:这么做到底行不行?还有没有其他创意?我有好几个创意不知道用哪个?

这时候,数据分析可以做的是:

  1. 列举效果好的创意
  2. 分析过往创意的效果
  3. 总结好创意的要点
  4. 对新的创意进行测

这里有个有意思的地方,就是很多企业的业务很保守,一味地追求数据最美化,懒得动脑子。

比如过往红色底海报阅读高,OK,这次也用红色。过往促销送券响应率高,OK,这次也用券。反正什么数据好用什么,多的咱也不用想,咱也懒得想,还美其名曰“延续性”。

过分迷信过往数据和经验,也是大企业病的一种。这种病,让相当多的大企业在新形势下表现得很愚蠢。所谓的大象难掉头,正是如此。

五、执行阶段的有用做法

如果已经推进到了执行阶段,那讨论的时间已经过去了,执行阶段核心就是:进度+质量。

因此数据分析最大的作用就是及时提供最新情况,包括:

  1. 项目执行进度
  2. 目标达成率
  3. 目标相关指标
  4. 执行优秀案例
  5. 执行问题点

这里的目标相关指标是和达成目标有关的动作,比如做促销拉业绩,不能光看业绩达成多少,还得关注商品销售速度,会不会卖得太好导致断货?哪里出得快要及时补。

还得关注礼品/礼券兑现率:会不会出现礼品断货?还得关注系统压力,会不会参与人数过多导致宕机,真宕机了怎么及时补救?和流程有关的方方面面都得关注到位,不能倒在成功最后一步。

这时候,分析最重要的是数据指标的完整性,针对活动各方面监控都得到位,并且及时提示问题。这就像开车的时候,导航会时不时提醒:“您已超速”“前方拥堵2公里”一样,实时路况对行车也特别有帮助。

执行问题需要的是一线执行力,远在天边的总部很难直接给建议。因此,最好的办法是借力打力,找出优秀的标杆,直接从一线吸收经验,复制到其他条线更好,也省去了被人嫌弃:“你们坐空调屋的懂个屁”。

六、有用是体系化作战的结果

综上,我们看到,“有用”是体系化作战的结果。

是数据分析师系统了解企业经营状况,了解业务流程,参与业务决策过程,针对现状具体问题具体分析的综合性成果。所利用的材料绝不仅仅是代码、图标、ppt,更多是:

  1. 对谁来做有敏感性
  2. 对过去怎么做有积累
  3. 对现在想怎么做有了解

这样才能就事论事,分析:

  1. 要做到多少才足够
  2. 做的障碍点是什么
  3. 可以往哪个方向做
  4. 那一种做法更合适

一份ppt或一张数据表,是无法满足上述目标的。这也是为啥很多做数据分析的同学苦恼的原因:为啥我的分析就是被嫌弃没用呢?因为你真的只是在就数论数而已,没有真正思考到底要如何解决问题。

不过这也不能全怪做数据分析的同学们。很多企业就没有这种环境。或者把数据当业务用,逼着分析师想一个具体文案、想一个具体的活动规则。如果做数据的把方案都做了,要运营、策划、产品经理干什么。

或者指望分析师像算命大仙一样,什么都不告诉他,键盘一通敲就能哗哗出结论。甚至有意封锁消息,还美其名曰:“考考你懂不懂业务”。

这样人为割裂数据与业务的关系,就好比坐上车,然后对高德地图说:“开到我想去的地方去”“你不是导航吗,我不说,你也要知道我要去哪里,你也得会开车!这样才是有用的导航!”

没人会认为导航有问题,大家只会觉得这不是个好司机。