京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
文章来源:接地气学堂
作者:接地气的陈老师
“推动业务”是数据人最怕的词了。妈耶,还推动业务呢,我自己不被业务部门天天追着屁股要数就不错了,咋个推动法。可领导们最喜欢提这种要求。今天我们就来详细聊聊。首先要分清的是,提这个问题的人是谁,很重要。
问:以下两种情况有什么区别?
A、业务部门领导问:数据分析,如何推动业务发展?
B、数据部门领导问:数据分析,如何推动业务发展?
答:主导权不一样。业务部门问了建议,可以直接去落地。数据部门只是个辅助,说的话如果不对业务胃口,就永远悬在天上。就像开车,抓方向盘的人听了建议能换路线,做副驾驶的哔哔太多,很容易造嫌弃。所以提问人不同,应对思路是不一样的。今天我们先讲业务来提问。
1
推动业务的错误做法
很多同学一听“数据推动业务”,直观的想法就是:
这么干肯定被业务喷死
随便问几个问题:
1、谁来搞?
2、啥时候搞?
3、搞到多少?
4、花多少钱搞?
5、有这钱我搞别的不行吗?
6、用大转盘搞还是浇花种树搞?
7、浇花种树是送实物水果还是券?
8、用券搞还是积分搞还是礼品搞?
9、券派10、20、30、40、50……?
10、搞起来了但是转化率跌了行不?
一个都回答不上来。
错误在哪里?错误在把业务想简单了。即使看似简单的:“活跃率低了”真要付诸行动,也得考虑上边列出来的众多环节。并且这些环节里,有一些不是数据能直接解决的(比如签到活动的创意设计,浇花、种树、养金猪、造电器……这些靠加减乘除可算不出来)。所以想要推动业务,就得认真分类业务工作,找到数据的发力点。
2
推动业务的切入点
业务解决问题,从决定立项到执行完成,分为四大环节(如下图所示)
在整个过程中,数据分析不能包打天下。作为一种理性、量化的工具,更适合用于解决战略、战术决策工作,适合战况监控。至于战斗动作,数据只能作为参考,一个有经验的策划远远比加减乘除管用。因此合理安排输出产物,才能更好地推动业务去行动,而不是让业务患上数据依赖症:“你用人工智能大数据分析一下我这一幅画该几点红几点绿”——数据不是这么用的。
3
推动业务的顺序
清晰了输出内容,就可以规划推动顺序了。这里很多新人会犯个错误:指望一步到位,自己拼命做一个很细很细,细到可以执行的方案就算成功。这样一来直接替代了业务的工作,把自己累得半死。二来业务也不领情——“你算老几,你替我拿主意??!!”
要知道:没人能未卜先知,在一开始规划清楚所有事。推动业务的过程是循序渐进,在不断共识的基础上,从不清晰到清晰,逐步深入的。特别是一些关键节点:谁来负责,出多少预算,考核指标是什么,考核多少。这些是需要请示部门领导,甚至部门之间共识,和老板共识才能确认的。所以要沉住气,一步步来(如下图)。
4
推动业务的坑点
本篇讨论建立在“业务部门领导提问且亲自下场”的基础上,所以想做数据推动,是有强力的上层支持的。但有了尚方宝剑不见得真的敢拔出来随便砍人。在具体推动过程中,有一些新人常见坑点,必须注意:
坑点1:直接信了业务的判断。注意,业务的判断不见得都是基于数据,甚至不见得都是事实。很常见的,比如:
是滴,各种情绪、立场、单个事件,都会干扰到人们的判断。所以业务跟你说:我们活跃率不行;我们的转化还得加强;我们的用户体验不好的时候,一定要追溯的问题源头,落实到一个数字或者一件事上,具体讨论到底是啥问题。
坑点2:没有相关指标分析。很多非利润、成本类指标,都容易产生虚荣效应:
1、容易被刷高:大转盘一摇,活跃率铁高!
2、无实际产出:活跃高了又怎样,他又不买
3、无长期效果:短期刺激完又怎样?不做活动又跌
所以当业务关注这些指标的时候,一定要做相关的指标分析,特别是要关联到一个有最终考核意义的指标,比如利润、成本之类。至少要保证这几个主要指标是联动的,允许有虚荣成分,但是不能全是水。
坑点3:没有事前定义目标。这也是业务经常干的事:
1、我要提升活跃率——从多少提升到多少?不知道!
2、我要提升消费——从多少提升到多少?不知道!
3、我要拉动业绩——从多少拉动到多少?不知道!
4、我要激活用户——啥叫沉睡?咋算激活?不知道!
是滴,很多业务部门干活完全是凭经验,凭感觉,凭习惯。完全没思考过到底考核啥指标,又到底该做多少。一问就是不知道,要么就是说:“和自然状态下对比下?”问题是很多业务根本就是促销不断,活动不停,咋个自然状态法。所以想做数据推动,必须认认真真看数据定目标,不能含糊。
坑点4:过往策略没有收集。过往用过的策略目标,打法、效果,全部没有收集。导致需要数据支持的时候不知道看啥,最后还是凭经验决定(如下图)。
坑点5:创新方案没有标签。同上,创新方案想做测试,要有具体的标签才好后期做对比分析,不然只看一个很粗的响应结果,还是没法指导到设计的细节工作。
坑点6:测试方案不看整体。这是上一个问题的另一个极端,测试的时候太过计较细节,比如页面颜色,按钮左边右边,优惠券20、30纠结太多,导致见细节不见整提,到了用户那里:这啥破活动,不玩了。
坑点7:执行过程没做监控。急着上线,需求反反复复改,最后埋点没做好,数据没打通,结果吗,自然……
总之,数据推动业务,就像开车开导航一样。大家都觉得导航好用,可最后支撑导航功能的,却需要GPS定位,道路图,实时数据反馈,路线规划算法等等复杂系统。理论说起来容易,执行起来只能看菜下饭,且行且珍惜了。况且这还是在业务部门推动的情况下,如果是数据部门自己想推动,那就更得付一番精力。有兴趣的话,本篇集齐60在看,我们下一篇分享:数据部门如何提升数据驱动力。敬请期待哦。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19