數(shù)據(jù)分析需求,怎樣梳理才清晰?-ESG跨境

數(shù)據(jù)分析需求,怎樣梳理才清晰?

亞馬遜觀察
亞馬遜觀察
2021-09-08
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進入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,是因為業(yè)務部門不會提需求導致的。需求提得不合理,業(yè)務部門看了不解決問題,就會反反復復地再提需求。導致數(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。

進入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,是因為業(yè)務部門不會提需求導致的。需求提得不合理,業(yè)務部門看了不解決問題,就會反反復復地再提需求。導致數(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)務部門思路不清晰的時候,幫他們理清思路,找到他們真正關心的問題。

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

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

第一個關鍵詞是數(shù)據(jù)指標。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。討論問題如果不能具體到一個指標,就無法用數(shù)據(jù)量化分析。因此業(yè)務部門需要清晰地知道:到底有哪些指標可以用。

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

第二個關鍵詞是時間。業(yè)務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)務方,想清楚自己想看的數(shù)據(jù)的時間范圍?;钴S率是看周活躍率還是月活躍率還是年活躍。

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

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

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。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。有些情況下,還需要多指標對比做出判斷。比如業(yè)務方問: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&對比判斷指標,業(yè)務方需要先給判斷邏輯。畢竟業(yè)務方才是對業(yè)績直接負責的部門。到底什么指標對業(yè)務發(fā)展更重要,到底什么程度才算好/壞,業(yè)務方才是最終裁判。對業(yè)務開展有利是最終判斷準則。如果業(yè)務方暫時沒有清晰判斷,數(shù)據(jù)分析師可以協(xié)助先計算數(shù)據(jù)分布,提高業(yè)務方判斷效率。


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。因為目前的數(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,產(chǎn)品測試等多管其下。

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

因此,想精準的分析原因,最好的方式是業(yè)務方先提供業(yè)務假設:基于經(jīng)驗,可能是在XX方面有問題。數(shù)據(jù)分析師通過數(shù)據(jù)進行驗證,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)預測未來可能的情況。這里必須強調(diào):不要高估所謂大數(shù)據(jù)、人工智能、科學算法的能力。數(shù)據(jù)分析師們預測未來的基本邏輯,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測的。

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

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


四、數(shù)據(jù)分析師不可以回答:怎么辦


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

  分析“我該怎么做”不屬于數(shù)據(jù)分析師職責

  分析“我該怎么做”不屬于數(shù)據(jù)分析師職責

雖然也有分析兩個字,但是如何設計解決方案是業(yè)務部門的事。運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)務方案都讓分析師來想了,分析師也干脆把業(yè)務部門的工資領了算了。


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。當方案還在策劃階段,最需要了目標客群歷史上的“是什么”,通過對過往經(jīng)驗的回顧,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。當方案落地成項目時,可考慮監(jiān)控當前的“是什么”,監(jiān)督項目進度。當項目完成后,可再分析“為什么”,總結(jié)成功失敗原因。

業(yè)務方提需求的時候,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指標歷史數(shù)據(jù),心理想的是:“我靠,未來這個指標不會下滑吧”。嘴里講的是看兩個AB指標的走勢,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)的邏輯越來越復雜,到最后都已經(jīng)不記得最初想解決什么問題。親,想做預測就直接做預測,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,和他們充分討論,出品質(zhì)量更高哦。

當然,最大的問題還是不會問:“是什么”。取數(shù)分不清指標,分不清時間狀態(tài)。平時沒有養(yǎng)成嚴謹?shù)臄?shù)據(jù)習慣,隨口說:“我們的用戶有1000萬”“消費1000以上”“大部分是男性”之類的話說得太多。導致看似有數(shù)據(jù)意識,實則認識不清。

利用數(shù)據(jù)思路混亂,輸出結(jié)果不嚴謹,導致反反復復取數(shù)、核對數(shù)據(jù),消耗了大量時間。當然,業(yè)務部門沒必要做到專業(yè)級的嚴謹,這里必須靠數(shù)據(jù)分析師來把關,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?響應率如何?響應的客群是什么人?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,細節(jié)越詳細,越可以幫助業(yè)務方看清楚哪些方法好用,哪些方法不好用;掌握的目標用戶行為越多,越可以幫助業(yè)務方把握目標群體的特點,從而更好地思考哪些方案可行。這里可能就是基礎的數(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率不高?是因為宣傳沒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,就能幫數(shù)據(jù)分析師快速鎖定目標。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)計劃好了,采取買二贈一的模式,在X月X號-X月X號進行,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)務量身定制測算方案??梢院芗氈碌慕Y(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)務部門行動提供有力的支持。

當然,一個業(yè)務技術(shù)雙精通的數(shù)據(jù)分析師,是可以提業(yè)務方搞掂上邊所有問題的,不依賴業(yè)務方的判斷,因為他自己就是個業(yè)務高手,有豐富的實戰(zhàn)經(jīng)驗與業(yè)務能力。但這種人是可遇不可求的。大部分數(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值的為什么,會怎樣的分析上,而不是反反復復的當人肉報表機提數(shù)據(jù),那樣分析的結(jié)論不深入,既浪費分析師的人力,又耽誤業(yè)務部門決策。


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