数据分析过程中,落地是比较困难的一环。本文作者依据工作中项目实践的所思所想,分析了数据分析成果在落地时遇到的一些问题以及解决方法,希望能带给你思考。

落地、见效

是很多做数据分析的同学最怕的四个字。平时自己敲代码加减乘除很嗨,可一提落地就两眼一抹黑。

到底要怎么落?落到哪里?完全不知道。每次报告结尾都写上苍劲有力的:本月活跃低了,要搞高!可好像也没人给我搞。咋办……今天系统讲解一下。这里有五个常犯问题。

问题一:没有区分服务对象

首先明白一点:在企业里做落地工作,最重要的是经费人员。好点子多了去了,可离开资金投入与工作团队,点子就永远是个点子。大部分企业的数据分析部门,自己申请不到经费和独立的工作团队,因此更多是借力打力,通过服务业务部门实现分析成功的落地。

这就要求我们得:有能力识别业务部门到底是什么人(如下图)。越大的企业,内部小团体越多,各个团体的小目标就越分散。光空喊口号,可没人响应的。

遇到不同人,当然有不同办法。

  • 骄兵悍将:保护自己是第一位的,不要顶撞他们,更要避免沦为他们的甩锅对象。先安分守己,避免出错,再谈其他的。
  • 新兵锐将:这是最优先考虑合作的团队,一旦发现,尽早聊,尽早开工!
  • 疲兵倦将:这些人问题非常突出,且喜欢甩锅,所以除非已经有了有把握的方案,否则不要招惹他们,避免麻烦上身。
  • 虾兵蟹将:这些人容易谈合作,但出成绩难,可以挑其中尚有生机的“活虾”合作,尝试着做一些小成绩,再争取更大的机会。

想克服这个问题,需要数据分析团队有良好的沟通能力及敏锐的识人眼光。特别是数据分析团队领导:如果数据领导自己都是“两耳不闻窗外事,一心关门敲键盘”,那下属也很难推动,很容易让整个团队淹没在无休无止的取数单里。类似的悲剧见得太多太多了,所以列为问题一。

问题二:没有清晰落地目标

我们常说:数据分析可以驱动业务,助力增长,洞察趋势。这些都是正确的废话,太大、太空、太虚。想要让数据分析成果在一个部门里落地生根,得把公司目标-部门目标-项目目标串起来。部门的目标服务于公司大目标,我们想落地的目标又服务于部门的目标,这样才能让项目站的稳,站的牢(如下图)。

想克服这个问题,需要数据分析团队的思维,从“我能做”到“我要做”进行转变

  • 我能做个模型→我要找到运力最缺乏的时间
  • 我能做个报表→我要找出来效率最低的班组
  • 我能做个ppt→我要识别最容易投诉的客户

最后输出的成果,可能还是模型、报表、ppt,但思考的角度,是站在对业务最有用的角度思考。不做这个转变,每日沉迷于笔墨纸砚、加减乘除,最后即使有人愿意合作,也很难出成效。往往让业务部门觉得——太理论化了。

问题三:没有区分输出层级

数据分析输出成果是有层级顺序的(如下图)分层级输出,要先看:业务部门对数据理解在什么层次。不做跳跃层级的事,沉住气一步步来,最后结果才容易得到认可。

这里不光新手,很多老手都会踩坑,比如:

  • 不做沟通:不管业务目前啥水平,自己干自己的。
  • 做沟通但没有检验:误以为业务很“数据思维”,结果才发现这帮人只是披着数据外衣的经验主义!
  • 有检验但盲目自大:做数据的,自己看不起报表,觉得报表太简单,非要憋一个超牛逼模型出来,一模定乾坤。
  • 有检验、不自大,但太过纠结:总怕做错,沟通频率太低,自己纠结细节,进度磨磨唧唧。

最后的结果,往往是:

  • 项目工期太久,业务等得不耐烦
  • 项目配合不畅,总被批不懂业务
  • 项目期望值太高,最后一地鸡毛

所以,做数据的同学们,自己得先尊重数据,尊重数据落地的规律,尊重每一种数据产出形式。先打破自己心里的三六九等,站在“让别人认可”而不是“让自己开心”的角度,才能克服这一关。

问题四:没有结合业务动作

数据作为一个产品,和所有的产品一样,是有用户,场景,痛点,使用方式的。也和所有的产品一样,场景拆分的越细,越能够击中用户痛点。举个例子,大家就很容易看明白了(如下图):

问题五:没有产品化最终成果

这是最后一步,也是最关键的一步:数据产出必须固定成产品/服务。坚决不能让它躺在ppt或者excel里。所有业务对数据的态度,都是“当初求数像条狗,看完报表嫌人丑”。如果没有一个固定的产品或者服务,数据就很容易人走茶凉,事后表功的时候记不到。还容易让别的部门认为:不就是你敲敲键盘就可以了吗,为啥不能!反而做的越多,认可度越低。

所以坚决要出产品:

一来可以插个旗子,让大家记得这是我们的成绩;

二来可以告知未合作的部门,我们能做出什么样的东西,勾引他们合作;

三来可以告知所有人,数据的项目是有流程、人力、时间成本的,要合作就坐下来认真谈,不要指望丢几句话,键盘咔咔一响钞票就破屏而出。

注意,这里讲的产品,是一个广泛的概念,并非是死板的BI+仪表盘。因为,业务使用频率和认可度,是第一位的。很多做数据的同学一提数据产品,就想着搞花里胡哨的仪表盘,很容易让数据产品变成“为做而做”,最后打开率不高,更不指望别人说自己好了。换句话说,只要业务能用起来,数字输出到哪里,炫酷不炫酷,根本没那么重要(如下图)。

小结

数据分析成果落地难,本质上是难在“做项目”上。因为数据分析涉及数学、统计学、计算科学等等理论,很多同学会本能的倾向于“做学问”,忘了我们是在企业,企业是为了赚钱而努力。

当然,也会有企业本身问题,真遇到队友都是虾兵蟹将,也没啥好办法。所以想把数据落到实处,产生效益,就得因地制宜,结合具体情况考虑。如果大家对这个话题感兴趣,我们分享一个营销端如何落地的例子,敬请期待哦。

 

作者:接地气的陈老师,微信公众号:接地气学堂,人人都是产品经理专栏作家。资深咨询顾问,在互联网,金融,快消,零售,耐用,美容等15个行业有丰富数据相关经验。

本文由@接地气的陈老师 授权发布于运营派。未经许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议

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评论( 9

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  1. 降低期望,把手机关掉,焦虑就没有了。

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  2. 感觉运营就是个苦逼活

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  3. 感觉没啥鸟用,有点虚。

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  4. 最近在研究短视频运营,有没有一起的?

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  5. haha这个知识点我在起点学院的课程里也学习过 :razz:

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  6. 写太长了,太大道理了,需要更实际的内容!

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  7. 今年做运营好难,拉新难,留存难,转化难,老大跟我们说,经济下行越难的时候越要加强学习,内心好焦虑,每天刷运营派压压惊。。。。。 :o

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  8. 整理得还挺全,解读得也很透彻,值得一读。

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  9. 赞,可以加一下作者微信吗?

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