數(shù)據(jù)分析需求，怎樣梳理才清晰？-ESG跨境

進(jìn)入9月后，各種大促銷在即，數(shù)據(jù)分析師們又到了一年最辛苦，最悲催的時間段。然而，有多少無意義的加班，是因?yàn)闃I(yè)務(wù)部門不會提需求導(dǎo)致的。需求提得不合理，業(yè)務(wù)部門看了不解決問題，就會反反復(fù)復(fù)地再提需求。導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析師們辛苦加班還不落好，背上一個：“分析沒深度啊!”的壞名聲。

為了提高分析質(zhì)量。我總結(jié)了數(shù)據(jù)分析師可以回答&不可以回答的問題。數(shù)據(jù)分析師們可以對癥下藥，在業(yè)務(wù)部門思路不清晰的時候，幫他們理清思路，找到他們真正關(guān)心的問題。

業(yè)務(wù)部門的同學(xué)們自取學(xué)習(xí)，提升數(shù)據(jù)能力，能讓你的方案思路更清楚，減少返工機(jī)會。思路不清，被老板退回，反復(fù)改到V28-7F.3版，倒霉的還是業(yè)務(wù)部門自己。

簡單來說，數(shù)據(jù)分析師可以回答三類問題：是什么，為什么，會怎樣。

一、數(shù)據(jù)分析師可以回答：是什么

是什么：用數(shù)據(jù)指標(biāo)描述某一時間段內(nèi)的某個問題。這里有三個關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)指標(biāo)、時間、問題。

第一個關(guān)鍵詞是數(shù)據(jù)指標(biāo)。我們常提的，比如PV/UV，用戶數(shù)，活躍率，轉(zhuǎn)化率，留存率都是指標(biāo)。討論問題如果不能具體到一個指標(biāo)，就無法用數(shù)據(jù)量化分析。因此業(yè)務(wù)部門需要清晰地知道：到底有哪些指標(biāo)可以用。

這里強(qiáng)烈建議數(shù)據(jù)分析師們把自己公司常用指標(biāo)整理一份《業(yè)務(wù)常用數(shù)據(jù)字典》，方便業(yè)務(wù)方統(tǒng)一口徑，也方便業(yè)務(wù)方新人學(xué)習(xí)。盡量不要一個項(xiàng)目就新造一堆指標(biāo)出來。公司內(nèi)部統(tǒng)一口徑，才是可持續(xù)深入分析的基礎(chǔ)。

第二個關(guān)鍵詞是時間。業(yè)務(wù)方往往對時間不敏感，喜歡張口就來：“我們的用戶量是多少?活躍率是多少?”這時候數(shù)據(jù)分析師必須提示業(yè)務(wù)方，想清楚自己想看的數(shù)據(jù)的時間范圍。活躍率是看周活躍率還是月活躍率還是年活躍。

如果業(yè)務(wù)方自己想不清楚，就交代一下業(yè)務(wù)背景，讓數(shù)據(jù)分析師幫看看用哪個指標(biāo)合適。不溝通清楚時間段，同一個指標(biāo)反復(fù)取數(shù)，是導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析師加班的重要原因!

第三個關(guān)鍵詞是問題。數(shù)據(jù)指標(biāo)有可能能直接說明問題。比如性別指標(biāo)，直接統(tǒng)計(jì)某個時間點(diǎn)上的性別指標(biāo)，就能看出來用戶男女比例。有些情況下，需要多指標(biāo)綜合判斷。

比如要判斷一個推廣渠道的質(zhì)量。這里“質(zhì)量”兩個字就可能是綜合指標(biāo)。單純地看渠道帶來的收入可能不解決問題，至少還要看客戶檔次，看渠道成本，看ROI等等指標(biāo)。有些情況下，還需要多指標(biāo)對比做出判斷。比如業(yè)務(wù)方問：什么渠道質(zhì)量高。這里“高”就是一個相對值，需要有一個明確高低的參照物。

遇到綜合指標(biāo)&對比判斷指標(biāo)，業(yè)務(wù)方需要先給判斷邏輯。畢竟業(yè)務(wù)方才是對業(yè)績直接負(fù)責(zé)的部門。到底什么指標(biāo)對業(yè)務(wù)發(fā)展更重要，到底什么程度才算好/壞，業(yè)務(wù)方才是最終裁判。對業(yè)務(wù)開展有利是最終判斷準(zhǔn)則。如果業(yè)務(wù)方暫時沒有清晰判斷，數(shù)據(jù)分析師可以協(xié)助先計(jì)算數(shù)據(jù)分布，提高業(yè)務(wù)方判斷效率。

二、數(shù)據(jù)分析師可以回答：為什么

為什么：用數(shù)據(jù)分析問題產(chǎn)生的原因。需要指出的是，數(shù)據(jù)分析僅僅是尋找原因的一種手段。因?yàn)槟壳暗臄?shù)據(jù)僅能記錄一小部分用戶行為狀態(tài)。很多重要的原因無法被記錄。因此，數(shù)據(jù)分析更適合定位問題。剖析問題找到原因，可能需要用戶訪談，渠道走訪，親自體驗(yàn)，產(chǎn)品測試等多管其下。

數(shù)據(jù)分析師70%時間要花在基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)計(jì)算、報(bào)表制作上。相比之下，每天都在一線奮戰(zhàn)的業(yè)務(wù)方，反而有可能對問題產(chǎn)生的原因，有更直觀的感受。

因此，想精準(zhǔn)的分析原因，最好的方式是業(yè)務(wù)方先提供業(yè)務(wù)假設(shè)：基于經(jīng)驗(yàn)，可能是在XX方面有問題。數(shù)據(jù)分析師通過數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，質(zhì)量就非常之高了。

三、數(shù)據(jù)分析師可以回答：會怎樣

會怎樣：用數(shù)據(jù)預(yù)測未來可能的情況。這里必須強(qiáng)調(diào)：不要高估所謂大數(shù)據(jù)、人工智能、科學(xué)算法的能力。數(shù)據(jù)分析師們預(yù)測未來的基本邏輯，是：過去的情況會重現(xiàn)，過去發(fā)生的邏輯未來也一樣。完全憑空飛出來的黑天鵝是無法預(yù)測的。

本質(zhì)上看，未來業(yè)績是多少，是靠業(yè)務(wù)方做出來的，不是算出來的。如果業(yè)務(wù)方不努力干活，單靠算法、公式、模型、又能怎樣?

因此，高質(zhì)量的預(yù)測，是建立在業(yè)務(wù)方準(zhǔn)確地提供未來計(jì)劃之上。未來業(yè)務(wù)方將開展的計(jì)劃越精細(xì)，數(shù)據(jù)分析師們，就能越準(zhǔn)確地衡量得失，判斷內(nèi)外部因素影響。如果沒有計(jì)劃，數(shù)據(jù)分析師們，也只能假設(shè)現(xiàn)在的某些趨勢保持不變，簡單拍拍腦袋。

重要的事情說三遍：

　　分析“我該怎么做”不屬于數(shù)據(jù)分析師職責(zé)

　　分析“我該怎么做”不屬于數(shù)據(jù)分析師職責(zé)

　　分析“我該怎么做”不屬于數(shù)據(jù)分析師職責(zé)

雖然也有分析兩個字，但是如何設(shè)計(jì)解決方案是業(yè)務(wù)部門的事。運(yùn)營部門就該做活動方案，產(chǎn)品經(jīng)理就該出產(chǎn)品方案，銷售部門就該想東西怎么賣。這才是業(yè)務(wù)部門的本職工作。

吵吵著：“你說我不行，你行你上啊”是玩忽職守的扯皮表現(xiàn)。如果連具體的業(yè)務(wù)方案都讓分析師來想了，分析師也干脆把業(yè)務(wù)部門的工資領(lǐng)了算了。

五、不靠譜的需求大多長這樣

一份合格的需求，一定要先想清楚：自己到底要什么。當(dāng)方案還在策劃階段，最需要了目標(biāo)客群歷史上的“是什么”，通過對過往經(jīng)驗(yàn)的回顧，尋找下一個方案的想法。有了初步的想法以后，可以測算“會怎樣”，為選擇方案提供數(shù)據(jù)支持。當(dāng)方案落地成項(xiàng)目時，可考慮監(jiān)控當(dāng)前的“是什么”，監(jiān)督項(xiàng)目進(jìn)度。當(dāng)項(xiàng)目完成后，可再分析“為什么”，總結(jié)成功失敗原因。

業(yè)務(wù)方提需求的時候，最忌諱眉毛胡子一把抓。腦中一堆問題沒頭緒，就一股腦傾瀉給數(shù)據(jù)部門。嘴里講的是看一個XX指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)，心理想的是：“我靠，未來這個指標(biāo)不會下滑吧”。嘴里講的是看兩個AB指標(biāo)的走勢，心理想的是：“肯定是B影響了A”。如果數(shù)據(jù)結(jié)果和想象不一樣，就懷疑是數(shù)據(jù)問題，又提一堆亂七八糟的新需求。

往往取數(shù)的邏輯越來越復(fù)雜，到最后都已經(jīng)不記得最初想解決什么問題。親，想做預(yù)測就直接做預(yù)測，想分析原因就直接找原因，不用這么彎彎繞繞。在如何看數(shù)據(jù)上，數(shù)據(jù)分析師們有更豐富的經(jīng)驗(yàn)，和他們充分討論，出品質(zhì)量更高哦。

當(dāng)然，最大的問題還是不會問：“是什么”。取數(shù)分不清指標(biāo)，分不清時間狀態(tài)。平時沒有養(yǎng)成嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)習(xí)慣，隨口說：“我們的用戶有1000萬”“消費(fèi)1000以上”“大部分是男性”之類的話說得太多。導(dǎo)致看似有數(shù)據(jù)意識，實(shí)則認(rèn)識不清。

利用數(shù)據(jù)思路混亂，輸出結(jié)果不嚴(yán)謹(jǐn)，導(dǎo)致反反復(fù)復(fù)取數(shù)、核對數(shù)據(jù)，消耗了大量時間。當(dāng)然，業(yè)務(wù)部門沒必要做到專業(yè)級的嚴(yán)謹(jǐn)，這里必須靠數(shù)據(jù)分析師來把關(guān)，協(xié)助大家提高分析質(zhì)量。

六、高質(zhì)量的需求可以這么提

不直接問“我要做什么”，不代表數(shù)據(jù)分析師不能支持到方案選擇。實(shí)際上，合理的提問，可以有效獲取參考數(shù)據(jù)，啟發(fā)思路，提升方案質(zhì)量。比如把“分析一下我該怎么干”換成以下問題，就有可能獲得更好的結(jié)果：

第一：可以來問是什么。比如：“我們近2年來采用的，類似XX形式的促銷，ROI表現(xiàn)如何?響應(yīng)率如何?響應(yīng)的客群是什么人?我們?nèi)ツ暝趪鴳c投放的廣告，轉(zhuǎn)化率如何?在沒有做促銷的情況下，去年的同期業(yè)績是多少?我們截止到上個月最新的高端客戶的特征是什么?他們喜歡哪些類產(chǎn)品?他們的購買周期怎樣?”

掌握具體情況越豐富，細(xì)節(jié)越詳細(xì)，越可以幫助業(yè)務(wù)方看清楚哪些方法好用，哪些方法不好用;掌握的目標(biāo)用戶行為越多，越可以幫助業(yè)務(wù)方把握目標(biāo)群體的特點(diǎn)，從而更好地思考哪些方案可行。這里可能就是基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析結(jié)果呈現(xiàn)與用戶畫像展示，但對啟發(fā)思維是非常有幫助的。

第二：可以來問為什么。比如：“什么上個月的活動投入力度那么大但是響應(yīng)率不高?是因?yàn)樾麄鳑]有到位還是投放的券力度太小?從環(huán)節(jié)上看，是訪問率跌了還是轉(zhuǎn)化率跌了?類似力度的活動，比如去年XX活動轉(zhuǎn)化率多少?”

找原因的時候，有具體的假設(shè)，就能幫數(shù)據(jù)分析師快速鎖定目標(biāo)。數(shù)據(jù)分析師們，可以提供豐富的數(shù)據(jù)來多角度論證問題。畢竟去偽存真，去偽的難度更低。

第三：可以來問會怎樣。比如：“我已經(jīng)計(jì)劃好了，采取買二贈一的模式，在X月X號-X月X號進(jìn)行，針對所有用戶開展活動。請幫忙測算一下到時會有多少人參與?到時會不會出現(xiàn)庫存不足?如果參與人不足，在什么時候再投放一次廣告能彌補(bǔ)問題?”

有了具體的方案以后，數(shù)據(jù)分析師們就可以為業(yè)務(wù)量身定制測算方案?？梢院芗?xì)致的結(jié)合具體的活動形式、活動時間、活動群體，來考慮競爭對手的影響，考慮季節(jié)性波動與參與率。從而相對精確的給到測算意見，為業(yè)務(wù)部門行動提供有力的支持。

當(dāng)然，一個業(yè)務(wù)技術(shù)雙精通的數(shù)據(jù)分析師，是可以提業(yè)務(wù)方搞掂上邊所有問題的，不依賴業(yè)務(wù)方的判斷，因?yàn)樗约壕褪莻€業(yè)務(wù)高手，有豐富的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)與業(yè)務(wù)能力。但這種人是可遇不可求的。大部分?jǐn)?shù)據(jù)分析師還是70%時間處理數(shù)據(jù)的技術(shù)男。

為了提高效率，請珍惜數(shù)據(jù)分析師的時間，讓他們把智力投入到更有價(jià)值的為什么，會怎樣的分析上，而不是反反復(fù)復(fù)的當(dāng)人肉報(bào)表機(jī)提數(shù)據(jù)，那樣分析的結(jié)論不深入，既浪費(fèi)分析師的人力，又耽誤業(yè)務(wù)部門決策。

點(diǎn)擊咨詢現(xiàn)在有哪些新興平臺值得關(guān)注 >>>

特別聲明：以上文章內(nèi)容僅代表作者本人觀點(diǎn)，不代表ESG跨境電商觀點(diǎn)或立場。如有關(guān)于作品內(nèi)容、版權(quán)或其它問題請于作品發(fā)表后的30日內(nèi)與ESG跨境電商聯(lián)系。