避开五大坑,做出彩的数据分析

猛将必发于卒伍,宰相必起于州郡。好的数据分析师,不是一上来就搬弄模型,而是能从数据细节里,读出企业的问题;能基于哪怕最简单的数据基础,设计出可行方法帮助业务从低端向高端升级。这才是好的数据分析师真正起到的作用。

比如:

很多技术工具需要配套制度,以保证数据不被污染。这时候要和业务通力合作,考虑技术的可用性,便捷性。

问题三(选择题)

请注意,虽然ABCD选项都需要系统,但数据本身的获取难度、需要业务支持程度、有用性是不一样的:

原标题:避开五大坑,做出彩的数据分析

做项目,不仅仅是项目经理的职责,数据分析师也可以做出自己的数据分析项目。

上一篇,我们列出了做出优秀数据分析项目五大关键。这一篇,我们总结下做优秀数据分析项目五大坑点:

从解题步骤来看,只要目标设定合理,一步步做,还是可以产生很多有用结论的。哪怕最后发现,销售就是很随机的,那对于业务也是很大支持,至少以后就可劲招人好了,搞人海战术。如果能总结出一套标杆话术,当然是更理想的结果了。

基于这些分析结果,我们可以进一步推动系统升级改造。有了更好的系统,业务既能提高效率,数据也能有更多分析素材,大家都有获益。

可他真真就是很多公司现状,挂个“互联网企业”的名号,实际管理比传统企业还落后。

这是数据分析与数据挖掘的一个核心区别,我们建数据模型,为的是大概率模拟现实情况,所以可以处理掉一些数据,虚拟填充一批数据,反正为的是整体效果。

题图来自Unsplash,基于CC0协议

A. 在月报里认真分析成功率低原因,写20页整改建议 B. 月报只列数字,等着他们来找你谈合作 展开全文 A. 对 B. 错 论证改善结果需要时间,争取时间; 论证当前无力做改善,调低KPI; 探索稳定团队的做法,稳定军心; 找到一些成功标杆,总结经验。 A. 通过数据分析出最佳销售方法 B. 承认自己不懂 A. 图1 B. 图2 A. 能 B. 不能 A. 用爬虫爬客户详细信息 B. 把业务员简历录入系统 C. 上CRM记录业务员操作 D. 完善客户信息表让业务员填 简历:格式化程度最高,且不要经销售的手,被污染可能最低。 CRM数据:直接记录操作,不需要经销售的手。 信息表:需要经销售的手,得有配套管理措施。 爬虫:看似可做,可很难保证数据质量稳定性(特指本例,B2B商务数据可能很零散,不像电商销量、评论可以集中爬)。

现在确认一级目标:提升销售成功率;二级目标:找成功销售经验。

敲黑板、划重点:

(题目简单,思考一秒钟)

你是这个企业的数据分析师,此时你会:

问题一(选择题)

请注意 :在管理混乱、数据缺失、团队跑路的情况下,指望写200行代码,出个PPT就能拉动业绩,是完全不现实的。

比如这个例子,我们可以从一个月表现里先选出准标杆,再看他们的稳定情况。 从而解读出更丰富业务含义,建立下一步分析假设。有了分析假设,就可以继续深入,做更深的分析。

比如我们发现本地靓女做销售成交高,那就让每个城市在本地招聘高颜值闺女就好了;如果是某个特殊时间,特殊动作要做,那就让其他人复制这个操作。

(题目简单,思考一秒钟)

经过上一篇的教育,大家都选B。是滴,这个场景里的问题根本是业务管理混乱导致的,数据能帮上忙就见鬼了。

马上有人跳出来说:“你都没做过销售,你怎么分析?”

#专栏作家#

场景还原:

做数据分析,有独特效果:能指导业务部门创造现在不存在的情况。比如业务觉得能月入7500的骨干至少占比20%,团队才稳定,那现有的薪酬制度、操作系统、招聘流程都能改,这就打破了现状。

在这个过程中,需要大量的需求洞察,沟通协作,这样才能让业务测试分析结果,最后去伪存真,推动业务进化。

有些小哥太沉迷搞数据,会把业务流程搞得巨复杂,数据表搞得太多字段,结果销售们随便应付,到头来坑的还是自己。

所以,要和业务领导认真谈谈,除了提升销售成功率外,还有没有二级目标可以做。

实际背景

问题四(看图说话)

很多同学看完一脸懵逼:“卧槽这分析啥啊,啥都没有。”

经过第一阶段分析,业务认可复制标杆的做法,想进一步完善数据,那么下边数据数据都是需要系统支持的,优先级排序是:

根据项目计划,我们区分销售业绩,看看哪些人做的好。假设一个月基本工资1300,每单提成250,以下两种分层哪种好用?

还是上图,如采用B图分层,是否可锁定第一层就是业务标杆,进行深入研究:

接地气的陈老师,微信公众号:接地气学堂,人人都是产品经理专栏作家。资深咨询顾问,在互联网,金融,快消,零售,耐用,美容等15个行业有丰富数据相关经验。

小结

数据分析的作用是:分析具体案例,区分可复制部分和不可复制部分。把可复制部分沉淀为经验,把不可复制的特征提取出来,以后找更多类似特征。

想做成优秀的数据分析项目,核心在于拒绝闭门造车,结合业务需求,从低到高进化。

因此,做数据分析,往往更看重对业务的指导意义,找标准,要找符合业务需求的标准。所以,此题选B。

这个题目,是陈老师做内训题目之一。原题可没这么多提示,就六个字段:

因此从易到难,排序是B≥C≥D≥A。

问题五(看图说话)

想做成优秀的数据分析项目,核心在于拒绝闭门造车,结合业务需求,从低到高进化。

这时候模模糊糊、混混沌沌,我该怎么办?这个以后再说了。

况且很多自学者都不是自己跑这张数据表,代码都是抄网上现成的。除了打字能力(和读英文单词能力)以外,没有任何沟通、需求分析、方案制定、结果测试、迭代升级过程。虽然这些网红项目都会冠以“人工智能”“21天转行年薪百万”之类名字,但丫就是自娱自乐而已。

数据分析擅长的不是卖货,而是总结经验,寻找特征。所以,这个题选B。

而且,也不是所有数据都不能获得。比如我们真的选出标杆,他的话术、联系客户时间,跟进次数就是可以记录和补充的。

比如这个例子里,有个很大的问题是:团队流失严重。可能人均订单10单、8单、4单在统计上是有区分的,但在业务上毫无区分,一个业务员不管是10还是8,都挣不够一个月的生活费,他还是会跑路。但25单可以让他挣到25*250 1300=7550的收入,对电话小哥来说很可观了。

既然提到数据采集,那么问题又来了,从哪里做起呢?

如果业务自己意识不到痛,只是数据分析师作为外人blablabla,根本没人理。所以,不要干这种出力不讨好的事。

问题六(排序题)

现在团队领导找到你,决定立项开干,你把项目目标定为“提升销售成功率”请问是对还是错?

答:不能。

因为尚不知道这些人业绩好,是持续性好、还是偶尔好。如下图所示,有可能一个月内选出来的优胜者,有四种不同走势:

你怎么证明他们听了呢?

(题目稍复杂,思考一分钟)

问题二(判断题)

想避免这些大坑,核心就是: 拒绝闭门造车,结合业务需求,从低到高进化。

问:怎么办?

出这个题不是考如何分层,而是考一个基本思路: 根据业务需求找分类标准。

在谈及“如何做”这个问题时,数据分析的作用不是算出最佳的方案。因为每一个成功的个案,一定有不可复制的独特优势,比如销售,有些人就是天生巧舌如簧,天生形象好让人喜欢,你不能回避这些。

这是很多做分析的同学常范的问题:把终极目标当眼前目标。或者压根不知道业务目标是什么,只是凭感觉说:“我们是电商,所以要提GMV”“我们做增长,所以要做DAU”……

然而有些同学会说:老师,这个场景是业务有痛点,来找我们解决。可还有一个场景是: 业务自己也不知道想要什么?然后问我们“你们要解读出来一些我们不知道,且很重要的东西”。

(题目稍复杂,思考一分钟)

(题目稍复杂,思考一分钟)

这是很多做分析的同学常犯的问题:指望数据直接算出一个最佳方案。带着这种想法的同学往往会被人用:“你成交过几单?”“你行你上啊”给打趴下。

某互联网企业的B2B商务拓展团队,主要通过电话销售联系潜在客户,外呼名单管理混乱,只有客户企业名称、联系电话两个字段,销售成功率极低;且团队管理混乱,只记录成交金额,没有对未成交原因做记录,也没有跟进记录。业绩完成差,团队流失严重,领导很着急。

实际上,真遇到业绩不行,业务领导往往第一位想到的是要资源,第二位想到的是调KPI,第三位想到的是找案例。别人真没心思听你说:“活跃率低了,要!搞!高!”。因此,梳理目标,确定一级、二级目标,非常重要,所以这题选B。

所以,最好的策略是等他们来找、立项目。比如,叫“销售业绩提升项目”成立项目组,发邮件告知老板们正式开工,Ok,走起!

举这个例子,只是为了提示大家:不要因为我们是做技术的,就沉迷技术。

(题目简单,思考一秒钟)

今天我们拿一个具体场景来解析下,怎么做才能让项目出彩。

退一步讲,即使你干了,人家听了你的建议效率提高了,也是业务独揽大功,关你分析屁事。

人家会说:“我早想到了”“你不说我也知道”。

这就是为啥网上“泰坦尼克”“波士顿房价”“美国某信用卡”“猫眼电影评论”一类的玩意不算项目的原因,这些所谓的网红项目,就是跑一张数据表而已。