

数据分析师,怎么做可以让领导满意?
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数据分析师,怎么做可以让领导满意?
经常有同学问:数据分析师怎么让领导满意?注意!我们不可能让所有人满意。有些公司的领导就是认为,他自己的经验、眼光是世界上最牛X的东西,数据算个屁。你叫不醒这种人。而有些公司的领导自身懂数据,给的需求就很靠谱,让这种领导满意也很轻松,只要按他的要求做即可。
因此,讨论“怎么让领导满意”,关键在于:争取普通的领导。那些没那么懂数据,但又不盲目自大的领导,才是工作重点。这些人可能会用到一些报表,但对数据库、数据统计方法、算法没有清晰认知。如果善加引导,是可以形成良好的合作,提升对数据的满意度的。
那么,从哪里开始呢?
一、重视数据的作用
数据分析,最值钱的是啥?是:数据本身。分析的方法有很多,利用逻辑推理,利用现场走访,利用二手资料,利用专业知识,都能进行分析。但是没有数据的支持,仅靠逻辑、理论、个案,很容易出现偏差。
所以数据分析师想让大家满意,首先要做的不是跟别人纠结复杂的分析逻辑,而是孜孜不倦地向大家宣传:
- 这个问题和哪些数据有关
- 我们能从哪些地方获得数据
- 已经有的数据能证明多少,还欠什么数据
这样时间久了,大家不管讨论什么问题,都会先想到:“我们有没有数据?”每次开会都会叫上数据部门旁听,确认数据能否支持。真做到这一步,数据分析的地位会大大提高,后边推其他项目也就顺理成章了。有些新人喜欢一上来就和业务部门争论思路,结果往往被业务经验丰富的领导喷得晕头转向,这是很不划算的。
二、清晰数据的作用
当业务不了解数据的原理时,他很有可能需要你算命。诸如:“帮我算算,怎样既不花钱又有高产出”“帮我算算,哪个用户会买,我直接找他”……当然,还有最常见的“帮我预测下个月销量,不用100%准,99%准就好了”。
想提高业务满意度,一定不是赌命式搞预测。且不说不太可能次次都赌对,就算赌对一次又怎样?业务方信了你说的下个月业绩很好,他们放松投入了!结果业绩不好了!算谁的责任。业务方信了你说的业绩不好,投了很多资源,结果提前把费用透支完了,又算谁的责任。
要向业务同时普及:
1、业务行为本身,会影响预测结果,所以得提前知道你的计划
2、不同计划方案,需要的准确度不一样,你的计划越详细,预计越准
3、如果一个业务方案从来没试验过,它就没历史数据参考,很难预测准
4、想测试新方案,最好直接测试,基于测试数据做判断
总之,多和业务沟通,多做新测试,多做评估,少赌命预测,是提升满意度的重要方法。
三、规范数据的流程
周五晚上6点下班,刚准备走,业务一通电话“赶紧给个数,和之前差不多就行,快!”你取,还是不取?很多新人觉得,只要我跪舔业务舔得使劲,他们一定满意。可真遇到这种没头没尾,一个电话催一个数的情况,很有可能你加班加点干完了,人家还是不满意!
“这个数据咋和我认为的不一样呀”
“哦,我忘记了,还需要另一个数”
“不对!这个口径应该参考XX的,不是YY的”
这些都是没有清晰的规范,没有讲清楚需求导致的问题。所以想提高业务满意度,建立规范是必须的。
取数正确的核心是:指标口径。本着“不要返工,质量第一”的原则,一定要书面确认清楚。这一点不但我们自己要懂,也要孜孜不倦灌输给业务。而且,数据前后对不上,也是业务很讨厌的问题,所以这一点很容易争取业务认可。
取数的关键,在于了解背景。比如这个数据,是为产品/活动/策划服务的,是用于事前判断/事中监控/事后复盘。这一部分是业务不喜欢沟通的,总觉得“你问这么多干啥”。
但是这一部分却意义重大,了解了业务的思路以后,才能把相同场景的指标、维度摆在一起,把重复出现的零散需求,捏成一个大项目;才能把零散需求合并,用数据产品,而非每天写sql的方式满足需求。所以为了我们自己前途,一定得做好。
这里就得区分不同人进行沟通。对于合作意愿好的,可以主动讲清楚了解背景的意义,争取大家坐下来谈,了解了背景,我们才能输出更高质量的分析,对业务也是有利的。
对于合作意愿不好的,你谈好处他们不见得能听的进去。就得找机会,比如需求排队太多,需要等,比如别人都有BI支持,他们没有的时候,跟他们摊派“再不上系统,你们只会更慢”,倒逼他们来谈需求。
有些同学会说:我面对的业务太不讲理,太蛮横,就是喜欢事前说不清楚,事后来骂人。那没办法,有些公司的环境就是不好。只能换个公司解决问题。但是,但凡业务能沟通一下的,一定要沟通,把规范推出去,不指望业务那边人人都懂,至少每个部门,和数据打交道多的骨干能明白,这样才是提升满意度。
四、打造有使用场景的产品
“当初求数像条狗,拿到数据嫌人丑”是很普遍的状态,即使一份报告写得再好,事后也会被忘记。有些新人觉得:上个BI系统就好了。可实际上,很多公司的BI系统打开率都惨不忍睹,除了分公司负责扒拉Excel的表哥表姐,业务根本很少有人看。上了BI还在源源不断提取数需求,也是常事。
从本质上看,这是因为不管是汇报ppt也好,还是BI工具也好,都只是数据的展示形式。到底在什么业务场景会被用上,这才是关键。想提升满意度,一定要尽可能在固定的业务场景输出,混个脸熟,这样后边才有更多机会让大家满意。
这要求,在设计数据产品的时候,不是很本位的从数据角度出发,思考“我做个XX模型”“我做个XX看板”,而是站在业务流程角度,思考:
1、在哪个环节,需要数据?(晨会?周例会?月总结?策划会?)
2、在决策不同阶段,需要什么样数据?(计划-设计-测试-执行-复盘)
3、有数据和没有数据,对业务的提升有多大?(重点中重点)
4、以什么形式呈现数据结果,业务使用率最高
这里特别要关注业务的提升,比如经常用使用跟进报表的销售团队,是不是业绩更好;经常使用画像工具的运营,是不是策划活动更佳。多收集成功案例,到时候业务和数据相互印证(相互吹捧):用数据证明业务团队的绩效很好,业务团队现身说法证明数据工具有用。这就形成了完美闭环。不但合作部门的领导们很满意,其他部门领导也会跃跃欲试来合作,这样就打开良好局面了。
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