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聯(lián)系“鳥哥筆記小喬”
數據分析項目的五個坑點,千萬別踩!
2024-03-18 16:17:45

來源:接地氣的陳老師

上一篇大家對數據分析項目有了一定的認知,今天我們拿一個具體場景來解析下,怎么做才能讓項目出彩。五個問題對應五大坑點,認真思考,不要踩坑哦。

場景還原:

某互聯(lián)網企業(yè)的B2B商務拓展團隊,主要通過電話銷售聯(lián)系潛在客戶,外呼名單管理混亂,只有客戶企業(yè)名稱、聯(lián)系電話兩個字段,銷售成功率極低,且團隊管理混亂,只記錄成交金額,沒有對未成交原因做記錄,也沒有跟進記錄。業(yè)績完成差,團隊流失嚴重,領導很著急。

問題一(選擇題)

你是這個企業(yè)的數據分析師,此時你會:

A、在月報里認真分析成功率低原因,寫20頁整改建議

B、月報只列數字,等著他們來找你談合作

(題目簡單,思考一秒鐘)

經過上一篇的教育,大家都選B。是滴,這個場景里的問題根本是業(yè)務管理混亂導致的,數據能幫上忙就見鬼了。

如果業(yè)務自己意識不到痛,只是數據分析師作為外人blablabla,根本沒人理。所以不要干這種出力不討好的事。退一步講,即使你干了,人家聽了你的建議效率提高了,也是業(yè)務獨攬大功,關你分析屁事,你怎么證明他們聽了呢?人家會說:“我早想到了”“你不說我也知道”。

所以最好的策略是等他們來找,立項目,比如叫“銷售業(yè)績提升項目”成立項目組,發(fā)郵件告知老板們正式開工,Ok,走起!

問題二(判斷題)

現在團隊領導找到你,決定立項開干,你把項目目標定為“提升銷售成功率”請問是對還是錯?

A、對

B、錯

(題目簡單,思考一秒鐘)

這是很多做分析的同學常范的問題:把終極目標當眼前目標?;蛘邏焊恢罉I(yè)務目標是什么。只是憑感覺說:“我們是電商,所以要提GMV”“我們做增長,所以要做DAU”……

請注意:在管理混亂、數據缺失、團隊跑路的情況下,指望寫200行代碼,出個ppt就能拉動業(yè)績,是完全不現實的。所以要和業(yè)務領導認真談談,除了提升銷售成功率外,還有沒有二級目標可以做。

比如:

  • 論證改善結果需要時間,爭取時間

  • 論證當前無力做改善,調低KPI

  • 探索穩(wěn)定團隊的做法,穩(wěn)定軍心

  • 找到一些成功標桿,總結經驗

實際上,真遇到業(yè)績不行,業(yè)務領導往往第一位想到的是要資源,第二位想到的是調KPI,第三位想到的是找案例。別人真沒心思聽你說:“活躍率低了,要!搞!高!”。因此,梳理目標,確定一級、二級目標,非常重要。所以這題選B。

問題三(選擇題)

現在確認一級目標:提升銷售成功率;二級目標:找成功銷售經驗。馬上有人跳出來說:“你都沒做過銷售,你怎么分析?。?!”問:怎么辦?

A、通過數據分析出最佳銷售方法

B、承認自己不懂

(題目簡單,思考一秒鐘)

這是很多做分析的同學常犯的問題*2:指望數據直接算出一個最佳方案。帶著這種想法的同學往往會被人用:“你成交過幾單?”“你行你上啊”打趴下。

在談及“如何做”這個問題時,數據分析的作用不是算出最佳的方案。因為每一個成功的個案,一定有不可復制的獨特優(yōu)勢,比如銷售,有些人就是天生巧舌如簧,天生形象好讓人喜歡,你不能回避這些。

數據分析的作用是:分析具體案例,區(qū)分可復制部分和不可復制部分。把可復制部分沉淀為經驗,把不可復制的特征提取出來,以后找更多類似特征。

比如我們發(fā)現本地靚女做銷售成交高,那就讓每個城市在本地招聘高顏值閨女就好了;如果是某個特殊時間,特殊動作要做,那就讓其他人復制這個操作。數據分析擅長的不是賣貨,而是總結經驗,尋找特征。這個題選B

問題四(看圖說話)

一個月基本工資1300,每單提成250,以下兩種分層哪種好用?

A、圖1

B、圖2

數據分析項目的五個坑點,千萬別踩!

(題目稍復雜,思考一分鐘)

出這個題不是考如何分層,而是考一個基本思路:根據業(yè)務需求找分類標準。比如這個例子里,有個很大的問題是:團隊流失嚴重??赡苋司唵?0單、8單、4單在統(tǒng)計上是有區(qū)分的,但在業(yè)務上毫無區(qū)分,一個業(yè)務員不管是10還是8,都掙不夠一個月的生活費,他還是會跑路。但25單可以讓他掙到25*250+1300=7550的收入,對電話小哥來說很可觀了。

這是數據分析與數據挖掘的一個核心區(qū)別。我們建數據模型,為的是大概率模擬現實情況,所以可以處理掉一些數據,虛擬填充一批數據,反正為的是整體效果。

做數據分析,有獨特效果:能指導業(yè)務部門創(chuàng)造現在不存在的情況。比如業(yè)務覺得,能月入7500的骨干至少占比20%,團隊才穩(wěn)定,那現有的薪酬制度、操作系統(tǒng)、招聘流程都能改,這就打破了現狀。因此做數據分析,往往更看重對業(yè)務的指導意義,找標準,要找符合業(yè)務需求的標準。此題選B。

問題五(看圖說話)

還是上圖,如采用B圖分層,是否可鎖定第一層就是業(yè)務標桿,進行深入研究

A、能

B、不能

(題目稍復雜,思考一分鐘)

答:不能。因為尚不知道這些人業(yè)績好,是持續(xù)性好、還是偶爾好。如下圖所示,有可能一個月內選出來的優(yōu)勝者,有四種不同走勢:

數據分析項目的五個坑點,千萬別踩!

注意:一般為了取數方便,我們不會一次撈所有數據。因此推進項目往往是從個案到普遍,從單月到整年,這樣分步驟輸出成果。一方面可以提高效率,不至于項目拖很久不見產出;另一方面,短期突發(fā)情況更容易被解讀,想知道是不是真的找到規(guī)律,就得從短期推廣到長期來看。

比如這個例子,我們可以從一個月表現里先選出準標桿,再看他們的穩(wěn)定情況。從而解讀出更豐富業(yè)務含義,建立下一步分析假設。有了分析假設,就可以繼續(xù)深入,做更深的分析。

數據分析項目的五個坑點,千萬別踩!

這個題目,是陳老師做內訓題目之一。原題可沒這么多提示,就六個字段:

1、業(yè)務員ID

2、客戶漢字名稱

3、客戶聯(lián)系電話

4、是否成交

5、成交時間

6、成交金額

很多同學看完一臉懵逼:“臥槽這分析啥啊,啥都沒有。”可他真真就是很多公司現狀。掛個“互聯(lián)網企業(yè)”的名號,實際管理比傳統(tǒng)企業(yè)還落后。

從解題步驟來看,只要目標設定合理,一步步做,還是可以產生很多有用結論的。哪怕最后發(fā)現,銷售就是很隨機的,那對于業(yè)務也是很大支持,至少以后就可勁招人好了,搞人海戰(zhàn)術。如果能總結出一套標桿話術,當然是更理想的結果了。

而且,也不是所有數據都不能獲得。比如我們真的選出標桿,他的話術、聯(lián)系客戶時間,跟進次數就是可以記錄和補充的?;谶@些分析結果,我們可以進一步推動系統(tǒng)升級改造。有了更好的系統(tǒng),業(yè)務既能提高效率,數據也能有更多分析素材,大家都有獲益。

數據分析項目的五個坑點,千萬別踩!

既然提到數據采集,那么問題又來了,從哪里做起呢?

問題五(排序題)

經過第一階段分析,業(yè)務認可復制標桿的做法,想進一步完善數據,那么下邊數據數據都是需要系統(tǒng)支持的,優(yōu)先級排序是:

A、用爬蟲爬客戶詳細信息

B、把業(yè)務員簡歷錄入系統(tǒng)

C、上CRM記錄業(yè)務員操作

D、完善客戶信息表讓業(yè)務員填

(題目稍復雜,思考一分鐘)

有多少程序員小哥是把A排在第一位的?請舉手,哈哈。請注意,雖然ABCD選項都需要系統(tǒng),但數據本身的獲取難度、需要業(yè)務支持程度、有用性是不一樣的:

  • 簡歷:格式化程度最高,且不要經銷售的手,被污染可能最低。

  • CRM數據:直接記錄操作,不需要經銷售的手。

  • 信息表:需要經銷售的手,得有配套管理措施。

  • 爬蟲:看似可做,可很難保證數據質量穩(wěn)定性(特指本例,B2B商務數據可能很零散,不像電商銷量、評論可以集中爬)。

因此從易到難,排序是B≥C≥D≥A。舉這個例子,只是為了提示大家:不要因為我們是做技術的,就沉迷技術。很多技術工具需要配套制度,以保證數據不被污染。這時候要和業(yè)務通力合作,考慮技術的可用性,便捷性。有些小哥太沉迷搞數據,會把業(yè)務流程搞得巨復雜,數據表搞得太多字段,結果銷售們隨便應付,到頭來坑的還是自己。

小結

上一篇,我們列出了做出優(yōu)秀數據分析項目五大關鍵。這一篇,我們總結下做優(yōu)秀數據分析項目五大坑點:

1、 沒有立項,沒有共識,只談數據,沒法落地

2、 直接拿最高目標當項目目標,無法完成

3、 生搬硬套模型,結果陷于數據不足動彈不得

4、 一次做的太復雜,遲遲出不了結果

5、 沒有循序漸進迭代,成果至于一張ppt

想避免這些大坑,核心就是:拒絕閉門造車,結合業(yè)務需求,從低到高進化。在這個過程中,需要大量的需求洞察,溝通協(xié)作,這樣才能讓業(yè)務測試分析結果,最后去偽存真,推動業(yè)務進化。

這就是為啥網上“泰坦尼克”“波士頓房價”“美國某信用卡”“貓眼電影評論”一類的玩意不算項目的原因。這些所謂的網紅項目,就是跑一張數據表而已。

況且很多自學者都不是自己跑這張數據表,代碼都是抄網上現成的。除了打字能力(和讀英文單詞能力)以外,沒有任何溝通、需求分析、方案制定、結果測試、迭代升級過程。雖然這些網紅項目都會冠以“人工智能”“21天轉行年薪百萬”之類名字,但丫就是自娛自樂而已。

所謂:猛將必發(fā)于卒伍,宰相必起于州郡。好的數據分析師,不是一上來就搬弄模型,而是能從數據細節(jié)里,讀出企業(yè)的問題;能基于哪怕最簡單的數據基礎,設計出可行方法幫助業(yè)務從低端向高端升級。這才是好的數據分析師真正起到的作用。

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