有同学问:陈老师,数据分析报告中的“建议”部分该怎么写?细心观察生活,在生活中培养分析思维的陈老师,就遇到了这么个很能说明问题的小例子。在医院里,陈老师听到医生对病人说:昨天验血,血红素指标只有70,身体缺血,今天加一片多糖胶囊饭后用,建议家属给做鸡蛋、鱼肉、枸杞叶猪肝汤等补血食物……大家可以记住这个简单的例子,下次写报告就有思路了。解释如下:数据分析报告主体当然是数据,但数据本身是没有好坏对错之分的,因此单纯的数据并不构成一个结论。比如今天销售额100万,连续三天销售额下跌,累计下跌10%,这些都是数据。谁说销售额下跌就是坏事?如果是促销活动以后的自然下跌呢?如果是月底、周末等周期性下跌呢?如果是投入减少导致的正常下跌呢?数据+判断标准才能得出结论。我们得先拉一个什么是“好”,什么是“坏”的标杆出来,才能说:下跌是不好的。因此写数据分析报告,要先关注自己有没有结论。● 业务方不清楚某个业务的情况,那结论就是:该业务有X个关键指标,每个指标的数据是XXX● 业务方不知道什么水平算好,那结论就是:可作为分解标准的数值是XXX,原因是XXX● 业务方不知道做得不好的原因是什么,那结论就是:经分析,有3个原因,其中重点原因是XXX下了结论以后,再结合对业务的理解,就能提出建议了。建议和方案,都是针对分析结论给出的行动指导。这里强调下建议和方案的区别。建议是:能解决业务问题的行动方向,是若干个潜在可行的范畴。方案是:一个具体行动计划,方案要满足5w2h,要有具体的执行人、完成时间等等要素。这是个从数据推导出业务行动的基本过程。这个过程不能省略、跳过某些环节,得沉住气一步步来。在不同阶段,建议内容当然也有区别:● 不了解情况,没有做数据指标,就建议:梳理业务流程,建立数据指标● 有数据指标,但没有评价标准,就建议:明确判断标准,获得上下共识● 有评价标准,但不知波动原因,就建议:深入分析问题,找到问题原因● 大致知原因,但没有应对办法,就建议:总结内外经验,梳理应对办法● 有应对办法,但不知道哪个好,就建议:明确评价标准,对比方案优劣● 已选了办法,但不知效果咋样,就建议:进行方案预测,估计上线效果当然,业务部门的人往往没有数据思维,他们会直接甩一个问题,比如:我们想知道我们现在业务发展健康不健康,分析一下。这时候做数据分析的自己就得脑子很清醒,这个看似简单的一句话,其实包含了很多未知的点:这些问题要逐一清扫干净,才能输出一个真正符合业务需求的报告。这里包含了大量的沟通、确认、测试、验证的过程。不是一蹴而就的。很多新手怕被人嫌弃没本事,不愿意沟通,总想着自己憋大招。可往往憋出来的不是被业务一掌拍死,就是压根憋不出来个屁。越好的医生才越会望闻问切,卖保健品的才一瓶果汁包治百病,大家知悉哈,多沟通不丢人,出力不讨好才丢人。当然,也有业务部门的人说:老夫从业20年,做的事比你吃过的瓜还多,我就认为问题就是这样,我就认为该这么干。理论上这样也行得通,但是这样的决策流程就和数据没有任何关系,这是典型的拍脑袋决策,拍胸脯办事。至于结果是拍屁股走人还是拍巴掌庆功,就看个人运气了。之所以要强调数据驱动决策,就是为了避免这种盲目自信和拍脑袋。总之,数据驱动的链条断了,只有数据没有业务理解,就会出现这些问题。从本质上看,提建议靠的是对业务的理解。就像医生,得知道提升血红素这个指标可以吃什么食物,才能说出个123一样,不然光盯着一个指标,说:指标低了,要搞高!就显得很苍白和幼稚了——废话,是人都看到指标低了,问题是到底怎么搞,你要说出来嘛。如果新人刚起步,真的不懂业务,又要提建议,那可以先收集业务部门到底做了什么事情,通过数据观察效果。然后提建议的时候,自己没想法可以先抄以前的做法嘛。这就是为什么提出“创造性”建议,是高级数据分析师们才能干的事了。不过以上都是针对“业务部门有一个具体问题”的情况下讲的。很多时候业务部门没有具体问题,还催着做数据分析的给一些意见和建议。最常见的就是每次更新日报月报,都非要你解读一下。这时候就更难办一些。甚至有些同学在学员群吐槽,说感觉业务部门把我们当算命的,见个面都要算一下今天的运势。好吧,吐槽归吐槽,真要让我们算命的话,也是有算命的办法的。具体的我们后续再分享。
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本文系作者:
接地气的陈老师
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