2022-1-23 濤濤
如今隨著互聯網不斷發展，各產品的數據體量都變得很大，數據分析體系就發揮了巨大的作用；搭建一個完整有效的數據分析體系，可以提高你的工作效率以及準確度。本文將整個體系概括為：一縱一橫。推薦對搭建數據分析體系感興趣的用戶閱讀。
新年伊始，很多公司都在制定年度計劃，有同學會問：數據分析的計劃該怎么定呢？
今天給大家一個最全面的數據分析體系，涵蓋了公司級全部場景。大家可以對著參照，看自己的發力點在哪里。
整個體系可以概括為：一縱一橫。話不多說，上干貨！
問一個簡單而關鍵的問題：數據分析，到底有啥用？
答：站在業務的角度，數據分析有6大用處
這六個場景，貫穿業務工作全過程，最能體現數據分析的價值。因此，當我們思考數據分析可以做什么的時候，可以先思考這六個場景，目前的工作滿足了多少需求？還有哪些是可以做的（如下圖）？
注意：數據并非不可替代！這6步即使沒有數據，業務方也能做。
比如，經典的場景是：
最有可能，只有過程監控，與發現問題以后的原因分析，是甩給數據分析做的。
但這樣的話，工作就太被動了。不清楚目標，不清楚業務基礎走勢，不清楚方法背后業務邏輯，光看一個數字是很難分析出原因的。
因此相當多數據部門退化成只能監控個數據。甚至只能提個數。
這種被動局面，是在年初定規劃的時候要盡力避免的。此時不爭，更待何時！
此時可以：
這樣做，就得認真研究企業內各部門分工情況，這就涉及到“一橫”概念。
問一個簡單的問題：是否各個部門對數據重視程度一樣？
答：當然不一樣！
從部門職責上看，部門可以分為四大類：
典型如：總裁辦、戰略發展部、財務部。
這些部門直接與公司最高層溝通，很多重大的發展計劃，年度KPI目標，經營任務，都是這些部門參與制定的。這些部門很重視數據！
因為所有的目標、任務、計劃都得量化。他們常見的問題是：知其然，不知其所以然，以財務部尤甚。算賬算得很精明，可對于業務細節不甚了解。
此時，想要和這些部門交好，可以從提供基礎數據突破。
在提供數據的同時，主動幫他們梳理關鍵業務流程，清晰常規的業務基線，補齊他們在業務理解上的短板。這樣能有更多機會合作。（如下圖）。
典型如：銷售、投放、增長部門。
這些部門負擔主要的收入任務，是業績、利潤的主要來源。但是，這些部門一般都不重視數據。能看到任務目標、完成率就差不多了。
他們更喜歡看案例拆解，看操作指南，看具體做法。總之，手里用得上的才是好東西。
此時，想要和這些部門交好，可以從工具入手。
不要整復雜的報表，而是根據看表人關心的內容，分層級提供數據。越是基層的，給看的數據越少，最好只留關鍵KPI。
功能上，和CRM等工具打通，在提供數據的同時，直接提供可操作功能，這樣才受一線歡迎（如下圖）。
典型如采購、研發、設計。
這些部門基本都在消耗成本，很難直接見成效，萬一做不好了引發用戶討厭、產品積壓、庫存不足，還會影響銷量……而且，這些部門又受到銷售、營銷營銷，很難獨善其身。
這時候要區別對待：
對于采購、生產、供應這種容易產生硬損失的部門，重點做好數據滾動預測與數據監控。
對于來自上游供給、下游需求、大促活動等影響因素及時收集，結合供給進度與庫存情況，預報可能存在的積壓/缺貨問題（如下圖）。
對于研發、設計、產品這種容易產生軟損失的部門，重點最好測試平臺和測試服務。用常規監測發現問題，用好的測試來檢驗改善效果（如下圖）。
典型如營銷、運營部門。這些部門很喜歡看數據，且其工作效果，是疊加在銷售基礎上產生的，很難觀察。因此做分析的時候特別糾結。好在，他們的工作多是項目制的，可以逐個攻破。
常見的項目，包括：
這些在之前的文章已經有很多分享，這里就不贅述了。想洞察得深刻，想分析得到位，重點是培養業務部門的好習慣，打好數據基礎。
比如：
基礎工作做好了，事后大量數據可以分析。
基礎工作沒做好，事后分析個屁……
整體安排：分階段，做出標桿項目。
注意：上述的工作，在業務部門那里是有先后順序的。
清晰了業務部門行動以后，數據部門的整體安排就很清晰了：
輸出的目標，以每個月都能有一個項目上線/更新為目標。這樣每個季度的季報容易寫，來年年度總結也就不糾結了（如下圖）。
以上，就是數據部門規劃的整體思路。當然每個企業具體情況不同。同學們可以量體裁衣，根據自己面對具體情況做調整。
當然，可能有同學會說：“規劃這種高大上的事輪不到我，我就是一個小兵，日常都在跑數，咋辦？！”
碰到這種情況，等待別人施舍肯定不是好辦法。普通的日常工作，也能延伸出很多有價值的項目，這是數據分析工作的獨特優勢。
文章來源：人人都是產品經理 作者：接地氣的陳老師
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