监控|一纵一横,搭建完整数据分析体系

编辑导语:如今随着互联网不断发展,各产品的数据体量都变得很大,数据分析体系就发挥了巨大的作用;搭建一个完整有效的数据分析体系,可以提高你的工作效率以及准确度。本文将整个体系概括为:一纵一横。推荐对搭建数据分析体系感兴趣的用户阅读。
监控|一纵一横,搭建完整数据分析体系
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新年伊始,很多公司都在制定年度计划,有同学会问:数据分析的计划该怎么定呢?
今天给大家一个最全面的数据分析体系,涵盖了公司级全部场景。大家可以对着参照,看自己的发力点在哪里。
整个体系可以概括为:一纵一横。话不多说,上干货!
一、一纵:从效果角度看工作问一个简单而关键的问题:数据分析,到底有啥用?
答:站在业务的角度,数据分析有6大用处

  1. 目标制定:确定量化目标,分解下发目标
  2. 趋势预测:预测正常走势,提供决策参考
  3. 过程监控:监控业务发展,发现过程问题
  4. 结果复盘:复盘绩效表现,总结成果经验
  5. 原因分析:分析问题原因,探索解决方法
  6. 方法测试:测试优化方法,选择更优做法
这六个场景,贯穿业务工作全过程,最能体现数据分析的价值。因此,当我们思考数据分析可以做什么的时候,可以先思考这六个场景,目前的工作满足了多少需求?还有哪些是可以做的(如下图)?
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注意:数据并非不可替代!这6步即使没有数据,业务方也能做。
比如,经典的场景是:
  1. 目标制定,是老板授意财务整出来的。
  2. 趋势预测,是领导们拍脑袋拍出来的。
  3. 结果复盘,业务自己往自个脸上贴金。
  4. 方法测试,压根就不存在(老夫说是,丫就是!)
最有可能,只有过程监控,与发现问题以后的原因分析,是甩给数据分析做的。
但这样的话,工作就太被动了。不清楚目标,不清楚业务基础走势,不清楚方法背后业务逻辑,光看一个数字是很难分析出原因的。
因此相当多数据部门退化成只能监控个数据。甚至只能提个数。
这种被动局面,是在年初定规划的时候要尽力避免的。此时不争,更待何时!
此时可以:
  1. 向大老板开展游说,灌输“全流程数据管理”的理念,增加工作场景。
  2. 结合行业内成功的数字化案例,向所有人安利数据价值,扩大工作。
  3. 观察每个部门的工作风格,看哪些部门容易谈,能找到合作机会。
这样做,就得认真研究企业内各部门分工情况,这就涉及到“一横”概念。
二、一横:从部门角度看机会问一个简单的问题:是否各个部门对数据重视程度一样?
答:当然不一样!
从部门职责上看,部门可以分为四大类:
1. 管理型典型如:总裁办、战略发展部、财务部。
这些部门直接与公司最高层沟通,很多重大的发展计划,年度KPI目标,经营任务,都是这些部门参与制定的。这些部门很重视数据!
因为所有的目标、任务、计划都得量化。他们常见的问题是:知其然,不知其所以然,以财务部尤甚。算账算得很精明,可对于业务细节不甚了解。
此时,想要和这些部门交好,可以从提供基础数据突破。
在提供数据的同时,主动帮他们梳理关键业务流程,清晰常规的业务基线,补齐他们在业务理解上的短板。这样能有更多机会合作。(如下图)。
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