小知识：什么是数据分析体系

  有同学问：经常听到“搭建运营分析体系、、、搭建业绩监控体系
、、搭建商品分析体系”等等要求。
。
。可到底数据分析体系是什么？？？似乎经常看到的，
，只有AARRR五个字母，，又语焉不详。。
。。到底怎样才算是建了个体系？？？今天我们系统解答一下。
。。。搭建数据分析体系
，，
，是从初级数据分析向高级发展的必备一环。。留心看哦。。
。。

一、、、搭建数据分析系统的常见错误

  1、、、罗列指标，，，没有重点

  很多文章一讲数据分析体系，，，，就铺陈了大量指标。。。先看哪个，，，后看哪个，，根本没说明。
。。光把几百个指标理解一遍都要半天，，业务啥也不用干了
，
，，，每天就在这瞅数好了。。。

  2、
、陷入细节，，，没有目标

  很多同学习惯性列了指标，，就开始按时间、
、渠道、、区域、、用户等级拆分，，，拆来拆去
，，，，标出一堆涨了跌了。
。。问题是没个具体标准。。
。。每天纠结：1%的变化到底是不是问题？
？
？百分之几是问题？
？

  3、、、、不分职责，
，，，贪大求全

  很多文章一列标题就是《电商指标体系》《运营指标体系》甚至是《互联网指标体系》，，，，可实际上像BATT
，，，一个公司十几个BU几十条业务线
，，，，都看一套指标
？？？单纯运营就分：用户、、、产品、、、、数据、、、、新媒体、、社群
、、活动、、、、商品、
、、渠道……几十种运营，，，，也看一套指标？？这些大而全的总结，，，
，总是看似有理
，，，
，实际不好用。。。。最终导致的恶果，
，就是：自嗨型数据报表。。看似罗列几百指标，，拆分数十维度，，
，每天更新累的夯吃夯吃，
，可以看报表打开率：不到10%。。
。运营、、、产品
、
、、销售们遇到问题，，，还是提临时取数单
，，每天光跑临时取数就跑到断手指……O(╥﹏╥)o

二、、、什么是数据分析体系

  如字面意思，，数据分析体系包含两点：

  1、、数据分析
：意味着不能光罗列数据，，而是要对数据做解读，，，，解释数据背后的业务含义
，
，，，找到对业务有用的点。
。。

  2、
、
、体系：意味着不能毫无逻辑的铺陈数据，，，而是有节奏、、有主次、、有顺序的展现数据
。。。这样才能更有效率的支持业务，
，而不是埋没在无穷无尽的码sql里，，也能更好地积累分析经验。。

  把数据报表
、
、、、专题报表串起来，，有层次展现，，应用到业务中的，，
，，才是真数据分析体系。。

三
、、搭建数据分析体系的基本思路

  数据分析本质是为业务服务的。。尽可能多帮助业务工作，，少浪费业务时间
，，
，才是服务宗旨。。。所以，，，在搭建数据分析体系时，
，，，要先问自己：

  1
、、我在为谁们服务
？？2、、、他们中每一位，，有什么工作职责
？？？3、、、提供什么样数据，，能更好帮助他们工作？
？？4、、在什么时间提供帮助，，能更少干扰他们？
？

  这就是搭建数据分析体系的基本思路

  1.认准服务对象

  企业有部门分工，，，因此第一步要认准：我在为哪个部门服务。。。这非常关键！！！因为即使同一个问题，，，，不同的部门的关注点会不同
。。同样是销售问题，，，
，如果是销售部看
，，关注的是每一支销售队伍完成率
、、进度
、、
、质量。。如果是供应链看，
，，那关注的就是总量、、各产品数量、
、需求高峰期。。。如果是风控看，，，那关注的就是回款、、、坏账、
、套利。。。。认清部门
，
，，，有利于了解真正需求点。。

  其次
，，，，部门内有职级高低，，要具体区分：谁需要看报表，，，他的责任与关注点是什么。。同样是销售
，
，
，部门领导关注的是下属队伍的排兵布阵，，
，，重点在什么区域，
，主打什么产品。。每一个销售人员，，，，关注的是要跟进哪个客人、、跟进哪一步、
、见人说什么
。。。一般来说，，，，越是管理层就越关注策略问题
，，，，越是基层就越关注执行问题
。
。即使有些看起来一个人也能办的事，，，，在企业里也有分工合作。。
。比如公众号发文章，，似乎一个人就能写
，，可在企业场景里，，人家有专业的名字叫：新媒体运营。。。也有细致的工作分工。。。

  2.明确工作目标

  清晰了人以后，，，要认清每个人的工作目标。。。量化目标，
，是数据分析的灵魂。。。。后续评价工作的好坏
，
，判断业务走势正常还是异常，，探索解决问题的办法，
，
，都是从计算目标和现状的差距开始的。。这一点非常非常重要。
。。很多做数据的同学陷入细节，，，做的报表看不出所以然，，都是因为压根不知道到底数值是几才算好导致的。。。
。业务目标并不都是“1个亿小目标”这种简单粗暴的形式。
。。。细分之下，，，可以有多种类型，
，
，比如常见的：

  ·按达成时间分：年、、、、季度、、、月

  ·按委任形式分
：长期任务/临时任务

  ·按服务对象分：自身/其他部门

  ·按服务对象分：领导/组长/员工

  ·按流程位置分：结果型目标/过程型目标

  继续拿新媒体运营举例，，，一个小组，，可能同时背着多个目标：

  注意：不同目标之前有逻辑关系
。。。
。比如年度的涨粉任务，，可能由促销活动涨粉、、、、裂变涨粉
、、、爆款文案涨粉、、自然增长多种形式组成，，，
，一个大目标对应多个小目标。
。把各种目标按大小归属、、
、时间顺序梳理清楚，，，，就有了分析体系的基础框架
。。后续，，，，我们可以跟着这个框架来跟踪目标完成情况，，，诊断运营效果。。。这就推进到了下一步。。。

  3.跟踪业务走势

  有了清晰的责任人、、、目标，，
，就可以跟踪业务走势。。。在跟踪的时候，，
，
，首先关注的是
：目标达成情况。。对于目标达成率监督，，，涉及到后续一系列行动判断
，，遇事先判断轻重缓急，，，，再看细节（如下图）。。
。

  需要注意：不同等级的人，，关注重点不同。。。还拿新媒体举例子，，具体负责内容的小哥，，，，可能要对每一篇稿子负责；负责投放的小哥，，要对每一次投放效果负责；单次执行不好，，，，就得进行复盘，，总结问题。。但作为运营组的组长
，，，
，可能更关注整体KPI达成情况，，一篇文章不行
，
，只要从其他文章能补回来就行。。。

  很多基于传统企业场景的数据分析体系，，，写到这就结束了。。。。请注意，，，做到这一步只能算完成了“数据监督体系”的建设。。。。因为仅仅看目标数量和完成率，，，，是知其然、、、、不知其所以然的状态。
。。我们并不能回答
：为什么做的不好？？该改善什么？？？这种问题。。想要回答的更细，，，，就得深入的业务过程中，
，
，，了解具体行动。。
。（传统企业停在这里，，，，更多是传统的门店、、、、业务员销售模式缺少数据记录，，不代表不想深入做）。。

  4.了解业务行动

  想要改善一个业务，，，就必须了解这个业务。。。。大部分的业务比我们想象的要复杂。。比如新媒体运营
，，，，不做的同学可能想当然的认为：不就是写个文章吗？？？？我看阅读数、、
、、转发数这些数据不就好了……可实际上，，，，细看之下，，，
，一篇文章可能有很多业务细节（如下图）：

  了解业务行动，，，，分解业务细节
，，是为了
：找到数据可以帮助的点。。。数据不是万能的，，比如一个新媒体小哥写文章，，，数据不能只告诉他怎么写。。。。但是具体到业务细节
，，，数据可以提供很多参考
，，如下图所示：

  这一步，，，是提升数据分析质量的关键。。
。拆解业务行动，，找到数据的帮助点，，我们就能在跟踪进度的时候，，，，进一步分析问题，，这就推动到了一下步。。。

  5.复盘行动结果

  对业务行动细节很了解，，
，，就能复盘行动结果，
，，，总结经验。
。数据的优势，，，不是直接生产出超人的创意，，，，而是事后总结出普遍的经验。。优秀的业务能力永远是稀缺资源
，，，是不可复制的
。
。
。
。但通过数据分析复盘，，，可以把明显的作死行为总结出来，，
，避免普通人犯错。。。。就像写文案
，
，指望每个创作者都成为半佛仙人这种圣手是不可能的，，，但是能总结出：

  ·时政类话题热点转化率低于情感类50%，，，不用来做转化。。

  ·周四、、周六推送阅读低于其他时间40%，
，，不做推送

  ·链接跳转超过3步，，，转化率下降30%，，，，控制篇幅

  ·…

  有分析结论，，，，就已经能帮助运营规避大量坑点。。。。即使偶尔采坑失败，
，，也败的明白：“没办法了
，
，，必须这个点发文，，亏一点阅读就亏一点”
。
。做业务从来不怕失败，，，，怕的是败的不明不白。。如果能长期积累，，业务方经验越来越丰富，，，遇到问题的思路也越来越清晰了，，就真正发挥了数据的作用。
。。。但是，，，问题不是一成不变的，
，因此数据分析体系也要不断迭代升级。。

四、
、数据分析体系迭代升级

  牢记这个标准：坚守目标，，，，迭代方法，，积累经验。。。。这是数据分析体系建设的基本方法，，，，底线，，，也是最高要求。
。在这个原则下，，
，数据分析体系迭代升级路线如下图所示：

  ·设定目标后，，
，，分月、、
、周、、日报表，
，跟踪目标完成率。
。。。

  ·在目标达成出现问题时，
，，，先判定轻重缓急，，，，再看细节。。。

  ·针对重点问题，，，提供临时性支持，
，，探索原因，，解决问题。。

  ·根据经验指导后续工作
，，，沉淀有效方法，，指导以后目标制定

  这样的体系运作，，，
，业务部门也很轻松：平时只要看几个核心KPI达成率即可，，，，平安无事就不用担心，，，趋势向坏的时候能及时收到预警。。。想要思路，
，，
，也能有足够素材用
，，使用体验非常爽
。。。。而数据分析师本身，，固定KPI、、业务支持做成数据产品，，个案分析做专题。。产品和专题做多了
，，，也好体现个人成绩。
。。。总比无休无止写sql，
，，，写了也不知道干啥去了强的多。。。。

五、、小结

  建设数据分析体系，，，本质是个：从业务中来，，，，到业务中去的事
。
。。。需要大家多在内部花心思。。。。然而
，，很多新手太过纠结理论
、、、、方法、、
、模型，，，，忽视
、、无视
、、轻视业务。
。觉得别人的工作没技术含量“不就是发个文章”“不就是忽悠客户”，，，只有自己的算法才是真牛逼无双。。遇到问题
，
，，
，不会细致的和业务沟通，，，，只会上各个数据分析微信群问：“有没有XX指标体系啊，，
，
，最好是权威、
、、标准
、
、BAT认定版的”。。。这就南辕北辙了
，
，
，最后只会换来一句：你这不符合我们公司情况啊。。。好的数据分析师，
，，要像眼科医生一样
。。。
。配眼镜可能有很多专业的方法，
，，有很多专业的工具
，，，可在配的过程中，，，，却医生纠结的不是自己的理论，，，
，而是关注用户看的清不清楚，
，，不断问用户“这样可以吗？？？？这样更清楚吗？？？？再这样试试呢
？
？？”用专业的方法服务个性化需求，，，这才是专业的人干的事。。。。与大家共勉。。。

转载自公众号 接地气学堂