數據分析，如何才能推動業務？
“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
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??！你們快搞！我早說了要搞?。?/span>
● 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。
02
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）：
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
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）。
04
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。
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）。
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。
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。
本文來自微信公眾號 “接地氣學堂”（ID：gh_ff21afe83da7），作者：接地氣的陳老師，36氪經授權發布。
