作者｜陳老師

來源｜接地氣學堂

有同學問：老師，我們領導總說，要做有用的數據分析?？晌覐U了很大力氣，做出來的卻被嫌棄：“我早知道了”、“沒啥用”。到底要怎么才有用呢？這個問題很常見，我們今天系統解答一下。就拿一個很常見的問題：業績下滑了，分析下怎么做才能達標？來舉個例子：

沒用的分析有這三個特征

1、就數論數。最常見的，就是列一條公式：業績=用戶數*轉化率*客單價。然后發現，業績下滑是因為轉化率下跌了。于是便在分析報告上寫下蒼勁有力的幾個大字：轉率低了，要搞高！……這種分析肯定沒啥用啊，一線看到鐵定罵人啊。一線的又不是瞎子，轉化率低了意味著產品很難賣，是個人都看到了啊，還用分析？

2、不管數據。最常見的，就是在分析結論里寫下：要做促銷活動拉動轉化率，比如下單滿50立減10元?！@種分析業務看了也會罵娘：說的都是廢話。為什么是滿減不是買贈？滿50減10元要補貼多少費用？你算過賬嗎，就在這瞎議論？3、高大上全。在分析報告里寫上，我們一要提高品牌，二要提高服務，三要加強產品，四要降低價格，五要提升品質……這種分析，壓根沒人看。私下里都在嘲笑：他以為他是誰啊，指揮這個指揮那個。

做有用的分析從擺正定位開始

數據分析和業務，最好的相處就是：高德地圖和司機的關系。高德地圖不能幫司機捏方向盤，但沒有一個司機覺得它沒用，導航確實很好使。不干涉業務部門的決策，同時為決策提供豐富信息支持，就是最好的狀態。要如何做到？當然還是學高德地圖。導航看似簡單，可細究起來還是有很多細節的，如下圖所示：

業績下滑了，分析下怎么做才能達標？這個需求看似清晰，實則含糊。既然想讓分析有用，那就得備齊基本要素。最最最基礎的，是先把話講完整：

• 主語：誰來做？比如業績問題，既可以市場部牽頭搞促銷，也能銷售部加大行動力，也能會員部門牽頭針對大客戶精準營銷。人不同，方法、思路、數據都不同。
• 謂語：用什么方法做？提升業績的方法多了去了，細節更是不計其數。單單說促銷，就有個人/裂變，滿減/買贈，禮品/優惠券等等選擇。方法本身又受到誰來設計的影響。所以得先了解清楚情況，不然千頭萬緒，無從做起。
• 賓語：做到什么程度？做到多少算OK是個大問題，短期促銷能拉動業績，也會透支顧客的消費。如果目標不清晰、不合理，都會導致決策失誤。如果根本沒有目標，那行動也會淪陷為“為了做而做”糊涂收場。

當業務部門提出疑問的時候，有可能他們完全沒有想法，也有可能他們已經有了明確的計劃。一個項目有四個階段（如下圖所示）

想讓數據分析變得有用，當然不是做數據分析的替代業務部門把所有活都干了，而是首先清晰：目前問題處在哪個階段。之后根據該階段的決策需求，提供必要的幫助。在四個階段中，前三個階段，業務部門都有可能疑惑“要怎么搞業績？”我們一個個看一下。

策略階段的有用做法

策略階段的核心就是做選擇，就是解決三大問題：1、誰來做？2、用什么方法？3、做到什么程度？比如：

• 拉動業績市場和銷售都能干，那到底誰干？
• 市場部上促銷有5種方法，到底用哪一種？
• 銷售拉動要給多少額外獎金，要不要換話術？
• 業績到底做到多少滿意？為此要付出多少成本？

為配合以上需求，數據分析可以做：

敲黑板

1、列出現狀，指出業績最差的點，預測業績走勢

2、列出原因，指出業績差的原因，分析改進難度

3、列出目標，計算目前業績與目標差距，評估目標

4、列出歷史上營銷活動的形式、效益、投入ROI清單

5、列出歷史上銷售效率、銷售措施、短期獎金激勵效果

6、列出目前銷售效率最高團隊人效數據、行為特點、

以上所做的，除了第1、2點外，并沒啥高深的分析，更多是用數據說話，把可能的情況列出來?？蛇@樣做，能讓業務部門決策起來非常輕松。這就像我們開導航，高德地圖不會替我們選擇起點終點，但是會很貼心的自動標出目前位置（現在）、保存去過的地點（目標）、選定起點終點后，提示有幾條線路（怎么做），連路上堵不堵，預計多久到都有提示（預測目標達成率）。這樣作為決策人看到信息非常清晰，自然容易做出策略判斷了。

第1、2點有可能會做很深入的分析。特別是面對深層次的復雜問題，未來存在大量不確性。業務部門有可能覺得老辦法都沒啥用了，會希望有一些深度的研究，精細的測算，或者啟發性的思維。這時候就更需要做數據分析的同學們出力了。一方面把數據做深做透，另一方面在用戶洞察、行業案例、一線優秀案例、競爭對手做法上下點功夫。多提供一些數據以外的支持信息，幫業務部門打開思路。

創意階段的有用做法

如果已經推進到了創意階段，那如何拉升業績，其實業務方已經有了方向。這時候主要拼的是業務能力。比如具體海報怎么畫，公眾號引流文章怎么寫，寫了文章幾點發，促銷禮品怎么選等等。需要注意的是，偉大的創意從來都是業務做出來的，不是數字算出來的。但往往業務部門會疑慮：這么做到底行不行？還有沒有其他創意？我有好幾個創意不知道用哪個？這時候，數據分析可以做的是：

敲黑板

1、列舉效果好的創意

2、分析過往創意的效果

3、總結好創意的要點

4、對新的創意進行測

這里有個有意思的地方，就是很多企業的業務很保守，一味地追求數據最美化，懶得動腦子。比如過往紅色底海報閱讀高，OK，這次也用紅色。過往促銷送券響應率高，OK，這次也用券。反正什么數據好用什么。多的咱也不用想，咱也懶得想，還美其名曰“延續性”。過分迷信過往數據和經驗，也是大企業病的一種。這種病，讓相當多的大企業在新形勢下表現的很愚蠢。所謂的大象難掉頭，正是如此。

執行階段的有用做法

如果已經推進到了執行階段，那討論的時間已經過去了。執行階段核心就是：進度+質量。因此數據分析最大的作用就是及時提供最新情況，包括：

敲黑板

1、項目執行進度

2、目標達成率

3、目標相關指標

4、執行優秀案例

5、執行問題點

這里的目標相關指標是和達成目標有關的動作。比如做促銷拉業績，不能光看業績達成多少，還得關注商品銷售速度，會不會賣的太好導致斷貨？哪里出的快要及時補。還得關注禮品/禮券兌現率：會不會出現禮品斷貨？還得關注系統壓力，會不會參與人數過多導致宕機，真宕機了怎么及時補救？和流程有關的方方面面都得關注到位，不能倒在成功最后一步。這時候，分析最重要的的是數據指標的完整性，針對活動各方面監控都得到位，并且及時提示問題。這就像開車的時候，導航會時不時提醒：“您已超速”“前方擁堵2公里”一樣，實時路況對行車也特別有幫助。

執行問題需要的是一線執行力，遠在天邊的總部很難直接給建議。因此，最好的辦法是借力打力，找出優秀的標桿，直接從一線吸收經驗，復制到其他條線更好，也省去了被人嫌棄：“你們做空調屋的懂個屁”。

有用是體系化作戰的結果

綜上，我們看到，“有用”是體系化作戰的結果。是數據分析師系統了解企業經營狀況，了解業務流程，參與業務決策過程，針對現狀具體問題具體分析的綜合性成果。所利用的材料絕不僅僅是代碼、圖標、ppt。更多是：1、對誰來做有敏感性2、對過去怎么做有積累3、對現在想怎么做有了解這樣才能就事論事，分析：

敲黑板

1、要做到多少才足夠

2、做的障礙點是什么

3、可以往哪個方向做

4、那一種做法更合適

一份ppt或一張數據表，是無法滿足上述目標的。這也是為啥很多做數據分析的同學苦惱的原因：為啥我的分析就是被嫌棄沒用呢？因為真的你只是在就數論數而已，沒有真正思考到底要如何解決問題。

不過這也不能全怪做數據分析的同學們。很多企業就沒有這種環境?；蛘甙褦祿敇I務用，逼著分析師想一個具體文案、想一個具體的活動規則。如果做數據的把方案都做了，要運營、策劃、產品經理干什么?；蛘咧竿治鰩熛袼忝笙梢粯?，什么都不告訴他，鍵盤一通敲就能嘩嘩出結論。甚至有意封鎖消息，還美其名曰：“考考你懂不懂業務”。這樣人為割裂數據與業務的關系，就好比坐上車，然后對高德地圖說：“開到我想去的地方去”“你不是導航嗎，我不說，你也要知道我要去哪里，你也得會開車！這樣才是有用的導航！”——沒人會認為導航有問題，大家只會覺得這不是個好司機。道理就這么簡單哈。