解决数据分析落地难的几点经验

简介: 【2月更文挑战第26天】

数据分析的结论不能落地,是很多数据分析师的痛。数据分析师从被动提数,再到主动分析、洞察,最后结论落地。这是一个很长的过程,有很多技巧、方法,以及步骤可以帮助我们把分析结论让业务方接受,从而落地驱动业务增长。下面几点经验仅供参考。

1、保证分析的价值性

在做一个分析报告之前,我们需要跟产品方或者业务方沟通,了解他们现在的痛点。做正确的事情很重要,沟通好需求,把他们的痛点转化为数据可以解决的问题。


这就保证了我们分析的问题是有价值的,只有做业务方最关注的事情,我们的分析结论他们才会更感兴趣。比如,他们最近比较关心用户留存率,那么就要重点分析用户留存率问题,虽然其他问题,比如付费用户的增长你也发现了分析的必要,但目前可能不是业务方最关心的问题。


接下来就要保证分析的思路和结论是有价值的。比如,针对用户留存率低的问题,需要通过专业的数据分析方法解释,针对留存进行专题分析,除了描述好现象,一定要给出相对应的建议,同时保证我们的每一个建议都是有数据支持的。


2、以产品经理的思路思考

当做完数据分析报告时,需要以产品经理的思路自己先看一遍数据分析报告。我如果是产品经理,在看到这个报告时会发现哪些漏洞?

我如果是产品经理,这个报告有没有解答用户留存率的问题和原因?

我如果是产品经理,这个报告的结论是否已经是我已经知道的,根本没啥价值?

我如果是产品经理,这个最后优化的结论是否可以落地执行?

3、与相关方一起讨论分析报告

做完数据分析报告以后,落地之前,需要与相关方一起讨论分析报告,比如这个项目对接的产品经理及产品经理的领导、你自己的领导(认可你的分析)、相关的开发人员(你的策略实现是否有开发难度)。


在这之前,最好先与你自己的领导单独讨论一次,一般来说,我们自己的领导会给我们一些建议,同时可以提前发现一些问题。还可以保证整体思路更顺,最后与业务方讨论时思路会更顺利。


在讨论分析报告的过程中,针对业务方的疑问要及时记下来,如果当场不能解答,就需要在会后及时给他们答复,这种问题千万不能拖!

4、主动推进

分析报告在进过多方讨论后,大家都觉得没问题,就到了一线的执行阶段了,这时可能会涉及多个部门,如运营和开发部门,这些落地方案对他们来说并没有什么收益,反而会增加他们的工作量。一般来说,我们可以请对接的产品经理去提需求,然后建群,主动推进开发与运营人员,查看相关进度。

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