4問題告訴你 游戲數據分析師究竟是什么_數據分析師

關于游戲數據分析師一職位的一些看法，之前少有專門的文章深入介紹，不過在圈子內大家也都會對這一職位有自己的看法，本人并非該領域的資深人士，只不過是這一方向上的踐行者而已，公司提供了一個較好的實踐平臺，加上最近在做這方面人才的招聘工作，感觸頗深，因此有了這篇對游戲數據分析師的淺薄看法。

　　由于我當前是在做手游的數據分析工作，所以只是針對手游而論的，至于端游、頁游是不是可以以此類推，我不做解釋。在工作中，我比較喜歡用問問題的方式來激發自身的思考、以及推進同事間的業務協作，那么仍然用這種方式來引出我的看法吧。

　　問題1：游戲數據分析師到底是做什么的？

　　大家可以在招聘網站上搜一下這個崗位，看下其職責描述，通常這些職責描述都是你未來的直接boss寫的，簡單總結一下這些boss對其下屬的工作期望是：

　　周期性(如每周/每月等)地總結過去一段時間業務的數據表現，并作出好壞的原因分析，以及可能的未來數據表現與建議。 

　　面向具體的業務場景，協助產品經理或運營經理的工作，提供數據視角的閉合流實施方案，如針對手游運營中的活動效果評估，數據分析師需要推進指標設定、程序埋點、數據集選取、指標統計、結論分析、優化方案的循環過程。 

　　圍繞著核心業務，構建指標體系和沉淀數據模型，并以平臺化的方式來固化，形成相對長期的軟性價值資產，甚至其核心競爭力。

　　當然這是直接Boss美感的期望，而骨感的現實總是與期望存在偏差，據我所實際了解身邊的那些數據分析師大部分主要是做第一部分的工作產出，部分會有第二部分的業務內容，至于第三部分則是少之有少。

　　問題2：游戲數據分析師的價值是什么？如何衡量呢？

　　通常，數據分析師不像運營經理直接背產品的收入和用戶類的KPI指標的，比如當月度中游戲的活躍用戶數穩中有升、收入還超出了預期，那么該運營經理的工作價值將獲得認可。而對于數據分析師，他的價值如何體現呢？不妨將數據分析師提供的服務抽象為產品，那么我們需要界定該產品的用戶價值和商業價值；從上面的職責來看，該產品的用戶包括企業的管理者、產品經理、運營經理以及其他任何用到數據分析師提供的直接數據方案的企業內部成員。為用戶創造的價值即是為他們提供好的數據支持服務。

　　如果你提供的數據服務方案能夠很好地支持他們的決策場景、幫助他們準確地做產品定位與快速迭代、推動他們的價值實現，那么你的價值將會別認可。至于如何衡量，如果一定要直接地量化指標，可以采用最直接的用戶滿意度(實施成本低)；綜合過程和結果考評，更合理的是采用間接地產品數據指標(與所支持的的產品掛鉤)+主觀的滿意度指標(所支持對象的打分)方式。

　　在與各產品及運營人員的溝通中，聽到最多的是：數據分析師主要就是做做報告，而且做的報告高大上，上面都是普適性的東西，對他們的工作沒什么用。這不是個例，應該說是目前我們所面臨的通況，出現這種現象的根源和上面講到的導致大部分數據分析師的實際工作內容與期望有很大偏差的根源是相同的，后面會闡述起原因。

　　問題3：為什么要有這個職位？是否必須要設這么個職位？如果非必須，什么情況下才設該崗位呢？如何做出判斷呢？

　　出現專職數據分析師是社會專業化分工、主流產品思想、人性使然以及社會大環境綜合的產物。不是必須設這個崗位，視情況而定，以某真實運營團隊情況為例說明，運營經理普遍文科出身，思維很發散，每周策劃活動的目標寫著拉回流、促消費，活動結束了看看總人數/收入曲線變化了沒，僅此而已。在與他們的溝通過程中，也發現了很多運營人員連數據驗證的意識都沒有，更不用說數據實施方法了。當然隨著大環境的熏陶和趨勢地推動，越來越多的設計和決策人員開始期望能夠將數據驅動的思路和方法在其產品中實施，但受限于專業技能方面的障礙，迫切期望專業的數據人員介入。這個時候就該考慮設專職的崗位了。

　　問題4：怎樣才能做好游戲數據分析師工作呢？需要具備什么樣的素質和技能？為什么是這些呢？

　　這里主要列一些個人認為最重要的因素。

　　邏輯性思考和框架性思考的技能，這也是為什么很多企業招數據分析師時對咨詢公司出身的人優先考慮，可以想象一下，如果你基于數據梳理的邏輯是天馬行空的，那么你的結論又有多大的說服力呢。

　　彪悍的協調和溝通能力，與產品、運營、技術等各個團隊的協作，很多時候你依賴于他們與你的信息分享和支持才能完成你的數據報告及數據流方案；當然，你的數據分析結論也很大程度上要和他們達成共識才能推進進一步的協作。

　　上面兩項是最為重要的非專業相關的軟素質，當然還有很多其他的，通常這些軟性技能，很多人都具備，在步入職場前就具備的，而下面的這些素質則是需要進入行業環境下逐步積累和建立起來的。

　　懂游戲業務，如果你都不知道游戲產品制作流程、不知道游戲產品的系統架構、不知道游戲產品的基本運營思路、不知道游戲玩家的基本游戲行為和情感訴求，你的數據分析工作就相當于空中建樓，所以多了解游戲策劃的游戲設計理念、游戲運營做的版本計劃、抓住一切機會多去觀察和學習其工作的思路和方法，并參會其具體的實施過程，這樣才能逐步積累真正的游戲業務經驗?，F實情況中很多游戲數據分析師都沒有這樣的經歷，也就沒有相關的經驗積累，所以他們大多數的工作產出主要是一些非產品相關的平臺數據分析內容和結論；當然，我相信并非他們不愿意去積累，而是受限于企業中的一些機制，比如大多數游戲數據分析師是base在技術部門或平臺部門，而非具體的產品部門，少有切實深入到業務現場的機會。關于懂游戲業務是做游戲數據分析師的基本要求，這種觀點不僅僅在游戲行業，任何其他行業都是一樣，可以看看車品覺寫的一些書，會讓你更了解其中道理，總結一句話來說“不懂游戲業務的游戲數據分析工作都是耍流氓行為”。

　　最后特別的一點，保持一顆激情卻平常的心很重要。平時在和身邊做數據分析(不限于游戲行業)的人溝通時發現，用通俗地話將，相當多的人都覺得自己做的工作很low，不值一提，少有從眼神或言語中透露出的讓人激蕩的信心和信念，通常他們會表現出目前所做的實際工作和他們理想中的數據分析師工作不符 ，那么他們理想的數據分析師工作是什么樣的呢？“通過大量的數據研究，做出了一個很牛逼的xxx模型，然后用這個模型給業務人員用，基于這模型他們提升了產品的用戶量，提升了收入。。?！?，這是很多人心中的想法，也那些直接boss意愿上希望手下的數據分析師產出的成果之一，但是為什么在目前手游行業真實情況下做得較少呢？大家都知道這是考慮投入產出比后的結果，尤其是考慮到手游行業和產品的自身特點，讓那些仍在憂心當前激烈的競爭環境中下一個倒下的會不會是自己的企業決策者們，怎么會有耐心去做這些可能不會帶來價值產出的投入呢。所以郁悶了那些希望用牛x數據模型亮瞎小伙伴的失志數據分析師們。

　　歸根到底，游戲數據分析師在企業中到底如何自處？到底應該如何去創造價值？各家自有看法，每個人所面臨的環境千差萬別，應該針對實際情況而定，在我當前的業務環境和團隊中，我希望做、也正在做、而且堅信會做出價值的事情是：

　　從最基礎的指標定義開始，建立整個業務團隊對數據指標的共識理解和應用思路，這是一切數據化驅動的起點。無論是在平時的業務協作中，還是在定期的培訓會中，始終堅持傳播統一的數據理解和理念，如基礎指標、同比環比值的定義、所適用的應用場景，整體趨勢加維度細分的分析思路等。深入參與具體項目運營，針對我們的常見應用場景，如公測前的渠道測試、如每周運營活動策劃、每月的運營版本更新等，形成流程化地的數據流實施方案，在推動平臺化的同時，也通過“授之以魚”到“授之以漁”來推進我們人人都是數據分析師的理想國度。CDA數據分析師培訓官網

　　結束語：

　　在保持腳踏實地的同時，不曾放棄仰望星空的夢想，核心源于人的理念，每天問自己下面兩個問題：

　　你真的堅信用數據可以為你們團隊創造更多的價值嗎？

　　你真的用盡一起努力去用數據為團隊創造更多的價值嗎？