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我總結了數據推動業務的七大坑點,千萬注意!

大數據 數據分析
理論說起來容易,執行起來只能看菜下飯,且行且珍惜了。況且這還是在業務部門推動的情況下,如果是數據部門自己想推動,那就更得付一番精力。?

“推動業務”是數據人最怕的詞了。媽耶,還推動業務呢,我自己不被業務部門天天追著屁股要數就不錯了,咋個推動法。

可領導們最喜歡提這種要求。今天我們就來詳細聊聊。首先要分清的是,提這個問題的人是誰,很重要。

問:以下兩種情況有什么區別?

A、業務部門領導問:數據分析,如何推動業務發展?

B、數據部門領導問:數據分析,如何推動業務發展?

答:主導權不一樣。業務部門問了建議,可以直接去落地。數據部門只是個輔助,說的話如果不對業務胃口,就永遠懸在天上。就像開車,抓方向盤的人聽了建議能換路線,坐副駕駛的嗶嗶太多,很容易遭嫌棄。所以提問人不同,應對思路是不一樣的。今天我們先講業務來提問。

01、推動業務的錯誤做法

很多同學一聽“數據推動業務”,直觀的想法就是:

● 我通過數據,發現活躍率低了

● 我建議:要搞高!推著業務搞高!

● 搞啊!你們快搞!我早說了要搞啊!

● 你看看,活躍率高了,我真厲害

這么干肯定被業務噴死

隨便問幾個問題:

1、誰來搞?

2、啥時候搞?

3、搞到多少?

4、花多少錢搞?

5、有這錢我搞別的不行嗎?

6、用大轉盤搞還是澆花種樹搞?

7、澆花種樹是送實物水果還是券?

8、用券搞還是積分搞還是禮品搞?

9、券派10、20、30、40、50……?

10、搞起來了但是轉化率跌了行不?

一個都回答不上來。

錯誤在哪里?錯誤在把業務想簡單了。即使看似簡單的:“活躍率低了”真要付諸行動,也得考慮上邊列出來的眾多環節。并且這些環節里,有一些不是數據能直接解決的(比如簽到活動的創意設計,澆花、種樹、養金豬、造電器……這些靠加減乘除可算不出來)。

所以想要推動業務,就得認真分類業務工作,找到數據的發力點。

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02、推動業務的切入點

業務解決問題,從決定立項到執行完成,分為四大環節(如下圖所示):

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在整個過程中,數據分析不能包打天下。作為一種理性、量化的工具,更適合用于解決戰略、戰術決策工作,適合戰況監控。至于戰斗動作,數據只能作為參考,一個有經驗的策劃遠遠比加減乘除管用。

因此合理安排輸出產物,才能更好地推動業務去行動,而不是讓業務患上數據依賴癥:“你用人工智能大數據分析一下我這一幅畫該幾點紅幾點綠”——數據不是這么用的。

03、推動業務的順序

清晰了輸出內容,就可以規劃推動順序了。這里很多新人會犯個錯誤:指望一步到位,自己拼命做一個很細很細,細到可以執行的方案就算成功。這樣一來直接替代了業務的工作,把自己累得半死。二來業務也不領情——“你算老幾,你替我拿主意??!!”

要知道:沒人能未卜先知,在一開始規劃清楚所有事。推動業務的過程是循序漸進,在不斷共識的基礎上,從不清晰到清晰,逐步深入的。

特別是一些關鍵節點:誰來負責,出多少預算,考核指標是什么,考核多少。這些是需要請示部門領導,甚至部門之間共識,和老板共識才能確認的。所以要沉住氣,一步步來(如下圖)。

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04、推動業務的坑點

本篇討論建立在“業務部門領導提問且親自下場”的基礎上,所以想做數據推動,是有強力的上層支持的。但有了尚方寶劍不見得真的敢拔出來隨便砍人。在具體推動過程中,有一些新人常見坑點,必須注意:

坑點1:直接信了業務的判斷。

注意,業務的判斷不見得都是基于數據,甚至不見得都是事實。

很常見的,比如:

● 我看對手做了,我們沒做

● 我看朋友圈文章說該這么做

● 我被老板罵了,我也不敢問為啥

● 我聽客戶反饋,用戶都在罵這個

● 我精心想的點子,我非把它弄上線

● 我和老婆吵了一夜,現在看誰都不爽

是滴,各種情緒、立場、單個事件,都會干擾到人們的判斷。所以業務跟你說:我們活躍率不行;我們的轉化還得加強;我們的用戶體驗不好的時候,一定要追溯的問題源頭,落實到一個數字或者一件事上,具體討論到底是啥問題。

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坑點2:沒有相關指標分析。

很多非利潤、成本類指標,都容易產生虛榮效應:

1、容易被刷高:大轉盤一搖,活躍率鐵高!

2、無實際產出:活躍高了又怎樣,他又不買。

3、無長期效果:短期刺激完又怎樣?不做活動又跌。

所以當業務關注這些指標的時候,一定要做相關的指標分析,特別是要關聯到一個有最終考核意義的指標,比如利潤、成本之類。至少要保證這幾個主要指標是聯動的,允許有虛榮成分,但是不能全是水。

坑點3:沒有事前定義目標。

這也是業務經常干的事:

1、我要提升活躍率——從多少提升到多少?不知道!

2、我要提升消費——從多少提升到多少?不知道!

3、我要拉動業績——從多少拉動到多少?不知道!

4、我要激活用戶——啥叫沉睡?咋算激活?不知道!

是滴,很多業務部門干活完全是憑經驗,憑感覺,憑習慣。完全沒思考過到底考核啥指標,又到底該做多少。一問就是不知道,要么就是說:“和自然狀態下對比下?”問題是很多業務根本就是促銷不斷,活動不停,咋個自然狀態法。所以想做數據推動,必須認認真真看數據定目標,不能含糊。

坑點4:過往策略沒有收集。

過往用過的策略目標,打法、效果,全部沒有收集。導致需要數據支持的時候不知道看啥,最后還是憑經驗決定(如下圖)。

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坑點5:創新方案沒有標簽。

同上,創新方案想做測試,要有具體的標簽才好后期做對比分析,不然只看一個很粗的響應結果,還是沒法指導到設計的細節工作。

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坑點6:測試方案不看整體。

這是上一個問題的另一個極端,測試的時候太過計較細節,比如頁面顏色,按鈕左邊右邊,優惠券20、30糾結太多,導致見細節不見整體,到了用戶那里:這啥破活動,不玩了。

坑點7:執行過程沒做監控。

急著上線,需求反反復復改,最后埋點沒做好,數據沒打通,結果嗎,自然……

總之,數據推動業務,就像開車開導航一樣。大家都覺得導航好用,可最后支撐導航功能的,卻需要GPS定位,道路圖,實時數據反饋,路線規劃算法等等復雜系統。

理論說起來容易,執行起來只能看菜下飯,且行且珍惜了。況且這還是在業務部門推動的情況下,如果是數據部門自己想推動,那就更得付一番精力。

責任編輯:武曉燕 來源: 接地氣的陳老師
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