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继续卷,数据职业发展路径全面盘点
2024-01-19 10:18:40

来源|接地气的陈老师

2024年刚开始,很多同学在盘算着今年该如何发展。网上关于数据分析如何从0到1的文章一抓一大把,但对于之后的发展路径鲜有介绍。今天就来给大家盘点下,数据分析的各种发展路径。总有一条可以让你升职加薪,慢慢看哦.

首先,大家一定要清晰:数据分析不是一个按劳分配的岗位。入门那一刻,很多同学都在学SQL、Python,但真入门以后,并不是看谁SQL搓得多,谁工资拿得就多,甚至那个一天2000行SQL的人肉取数机,在晋升的时候被批为“只做基础工作缺少深入洞察”。

所以不要光埋头干活,抬头看路很重要!

一、公司内部晋升机会

想在公司内晋升,需要几个条件:

1、公司本身业绩在增长

2、数据部门有扩编名额

3、数据部门有绩效A名额

4、直属领导认可自己的表现

注意!数据分析不是直接产生业绩的岗位,因此不会像销售那样,公司为了冲业绩就扩团队,加奖金。公司在壮大,团队在扩编,是个人晋升的基础。在此基础上,直属领导喜欢自己,支持自己,就有机会争取到晋升名额。

当然,很多同学没这些机会,或者公司不行,或者和直属领导关系不铁,没关系,看下一条。

二、同业跳槽的机会

想通过跳槽加薪,同行跳同行,是最快的办法。大家都喜欢吃现成的,有同业经验很容易要到高薪资。

注意!这里的同业并不是简单说行业相同,而是业务类分析经验相同,比如:

  • 销售:业务员、电话销售、线上买量

  • 运营:用户、商品、私域、

  • 生产:离散式、流程式生产

  • 供应:物流、仓储、配送

  • 产品:内容型、电商型、工具型

  • 商品:耐用品、快消品、生鲜

在找工作时,对目标岗位的要求,一定要看细点!如果找对方向,很容易实现逆袭,比如:

1、虽然是传统企业,但是自建了APP,有全套埋点+用户行为分析经验

2、虽然是传统企业,但是CRM运作成熟,有全套销售运营经验

3、虽然被互联网裁员,但是有用户分析+精细化运营的经验

这种就很容易实现:从传统→互联网企业,薪资加倍;从互联网→传统企业数字营销部,成功上岸的转变。反倒是某些人名为“互联网大厂”实际上只做内容审核、客服、电销一类边缘业务,很难上岸。

相反,如果看得太粗,有可能看似行业相似,面试也会挂。比如人们常说的“电商”,其实有三类企业:

1、平台型:大型电商平台,对用户(C端)商家(B端)服务

2、入驻型:入驻天猫、京东、亚马逊卖货的企业

3、自建型:品牌商自建APP,经营自己的商品

这三类对经验要求都有差异,平台型的岗位经常分C端/B端招人;入驻型主要关注商品管理、买量优化;自建型往往对C端分析经验要求多。如果没有对应准备,很容面试挂掉。

有些同学会说:我没有深入的业务类经验,该怎么办呢?看下一条。

三、熟练工的机会

很多同学平时没有业务类分析经验,就是机械地出报表,大量临时取数。这一类同学也是最想换工作的。但苦于经验少,不知道该怎么办。

注意!大厂也有入门级岗位,也有支撑型岗位,不需要很深业务经验,能支持取数即可。这种岗位描述一般有如下说法:

1、支持销售、运营、产品等日常分析需求(不限定种类+一堆部门)

2、根据业务需求,输出常规报表,监控业务走势

3、诊断业务移动,发现业务问题,提供分析建议

总之,都是泛泛而谈,不会考深度的用户、推广、商品问题。

这种岗位是很适合底层工具人上岸的,但是也得做一些准备:

1、起码把自己做的需求/报表梳理出来,到底服务哪些部门/哪些需求

2、常规的业务部门的指标体系得熟悉,面试时不要结结巴巴

3、常规的异动诊断,问题拆解套路得熟悉,最好提前准备准备

这样做好了准备,才能过面试。因为类似的问题太多,我直接整理成《九大方法》《数据报表设计》两大专栏丢在知识星球,方便同学们参考。

四、换赛道的机会

数据分析是个很有用的技能,会做数据分析,不见得非要死磕“数据分析师”这个岗位,有一些高薪的业务岗位,也非常需要数据分析技能,比如:

1、运营类:用户运营、商品运营、销售运营

2、产品类:策略产品、数据产品

3、管理类:经营分析、区域管理

这些岗位大都是核心业务岗,平时需要:

1、监控业务数据走势

2、分析数据找问题

3、基于数据测算定策略

所以和数据分析关系非常紧密,如果自己不喜欢搓SQL,对业务感兴趣,完全可以转过去。

要注意的是,这些岗位是业务岗,对业务能力有一定要求,所以要提前准备,比如:

1、用户运营:常见的用户分群方法,用户权益设置

2、商品运营:商品常见推广、调度方式,商品选品

3、销售运营:销售培训、激励常见手段

有了业务知识积累+数据经验,是很容易换赛道成功的。

接地气的陈老师
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接地气的陈老师
接地气的陈老师
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    3)鼓动「饭圈」粉丝攀比炫富、奢靡享乐等行为
    4)以号召粉丝、雇用网络水军、「养号」形式刷量控评等行为
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