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来源|接地气的陈老师
经常有同学问:数据分析师的绩效该怎么定?!绩效考核事关升职加薪,必须讲清楚。可数据分析师的工作又很难量化,经常有同学感觉自己平时忙得很,一到述职报告,又似乎没啥可以写的。咋办呢?
我总结了6个数据分析师绩效要点,大家认真看哦!
比如常见的:
1、完成数据看板开发的数量
2、完成埋点采集数据需求数
3、完成临时取数需求数量
4、完成数据分析报告数量
5、完成固定日、周、月报数量
这些都是常规工作,但是能体现你干的活很多,因此必须列上去,证明每天没有白忙。
一个严谨的数据需求,应该如下图所示,包含需求方、应用场景、提需求时间、交付时间、具体需求内容几个部分。这是数据分析的工作凭证,有了这个凭证,后边才好统计:做了多少工作,工作质量怎么样(如下图)。
当然,有些公司流程不正规,没有类似文件。即使如此,作为数据分析师也得做好记录,比如业务随口交代了一个数据需求,数据分析师自己写工整了,然后发去给业务确认。这样留下字据。不然后边被人怼:“为什么出的数总是错?为什么取数那么慢?”连个自证清白的字据都没有,哭都哭不出来。
比如常见的:
1、按时完成:在需求规定时间内提交结果
2、取数准确:数据看板/报表/取数,无数据错误
3、准确度高:数据模型(特别是预测模型)准确度高
4、使用率高:数据看板/数据报告业务打开率高
质量指标是必须要有一个的,不然会被领导诟病:“不能光看数量,不看质量呀”。
数据分析质量考核麻烦,在于:很多时候责任是双方的,不能都自己背锅。
常见的:
1、按时完成需求 → 出了一版数据,业务要改统计方式,又得出一版,这个时间咋算?是直接叠加进之前的需求,还是算新需求?
2、数据准确度高 → 如果是因为开发动了埋点,又没通知我们,导致数据乱了,算谁的?
3、数据看板美观 → 谁来认定美观,是口头说“好”就行,还是问卷打分?
这里重要的是“事先”谈妥。不然事到临头找理由,万一领导不认账,哭得还是自己。
如果要说对业务有贡献,那么“参与”是第一位的
1、参与到双十一项目,为项目贡献大屏
2、参与到年度预算,为项目贡献数据
3、参与到产品优化,支持优化效果评估
4、参与到增长项目,支持ABtest开展
参与,相当于“对业务贡献”的数量,要和质量分开写。因为从本质上看,数据分析是基础设备。没有数据,业务也能做,但是做得好坏对错就不知道了,只能碰运气。有数据就有掌控感,类似降本增效,精准营销,精细运营,产品迭代才好推进。所以优先把自己基础作用讲清楚。
但是!还是会有领导要求:“必须体现数据提升了业务XXX指标!!!”那该怎么办呢?
要点六(划重点):一定要写:“数据提升了业务”,怎么写!
1、找一个你关系好的部门,求求人家开庆功会/业务写总结的时候带上你,那么就加一句:“感谢数据部门为本次项目做出的有力支持”都行;
2、优先做需要ABtest的项目,因为这种项目离了数据没法开工,你大可以把“通过测试,成功筛选高质量版本”进自己功劳簿;
3)、其次做模型项目,比如你做个模型(不是算法也可以,反正经你的手筛名单)把业务成功率提升了,这是离开你就没有的;
4、再次做渠道诊断/渠道优化项目,比如你分析了标杆店做法,业务同意了!然后根据你选的标杆做改善;
5、躲开原因分析类项目。从分析原因到改善,流程太长,牵扯人太多,根本扯不清到底有多少是你贡献的,你也没法证明业务听没听你的。
其实最核心的还是第一条,有业务部门愿意撑你腰,万事大吉。这种机会得自己去挖掘。最常见的是,业务有个新部门,迫切需要在老板面前证明业绩,你跟他们眉来眼去,你说他们做得好,他说你有用,皆大欢喜!
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