作者：接地氣的陳老師
來源：接地氣的陳老師
做數據分析，總會面這種模糊問題：
「分析一下運營情況，要深入一點」
「近期銷售咋樣，分析分析」
「分析下近期的活動……」
總之，字數越少，麻煩越大。因為真的不知道提需求的人想幹啥。而且，往往這麼提的還是部門領導，說完以後就消失不見了，想再當面溝通也很難見到人。最後，往往哼哧哼哧干半天，得到一句：「你就分析了這？我早知道了」真是讓人苦不堪言。
咋辦？
1
建立思路的基本方法
為啥出現這種情況，核心在於以下五個問題：
l誰要看？
l為什麼看？
l想看什麼？
l看到什麼程度？
l看了又做什麼？
這五個關鍵問題，我們一竅不通。而這五個問題，恰恰決定了數據分析成果是否被認可。所以只聽一句：「你來分析分析」就埋頭幹活，基本等於自掘墳墓哈。幹得越起勁，墳挖得越深，把自己坑得越慘。
數據分析輸出的產品，不像大米白面能直接填飽人的肚子。數據分析的價值是相對的。如果提供的是對方知道的東西，即使給得再多，也不會被認可，甚至會被吐槽：「你太囉嗦了，說重點」。
所以標準的梳理數據分析的路子，就是整明白對方做了什麼，想要什麼？（如下圖）
但注意，上邊的做法是乙方服務甲方/求職者去面試的做法。真要是在企業裡邊用，大家相互知根知底，是不需要前期鋪墊這麼多的。這時候，可以通過層層遞進的五個問題，搞清楚：到底對方知道多少。（如下圖）
有了這個五個問題的答案，就能根據對方對業務現狀的把握情況，確認分析重點了（如下圖）。
BUT！這是對一般人說的。如果面對領導，很多同學不敢直接問。冷冰冰地問來問去，搞得跟審犯人一樣，不但自己張不開嘴，還可能引起領導吐槽：「我都想清楚了，要你幹啥！」所以，得有些更靈活，簡便的辦法。
2
快速上手的五個要點
回到原點，想要做出讓人認可的分析，本質上要解決這五個問題：
l誰要看？
l為什麼看？
l想看什麼？
l看到什麼程度？
l看了又做什麼？
所以，可以從這五個問題入手，用更輕鬆隨意的對話，找到突破口
▌突破口一：誰要看？
1、是給您本人看？
2、還是給負責活動的本門看？
3、還是給活動相關的財務、營運、供應看？
1、我本人想了解情況，我不太信運營自己說的
2、我覺得運營的人做的不客觀，你給他們個參考
3、我想讓各個部門都了解下當前的情況，科普科普
有了這個信息，後邊做啥事就非常清晰了！
▌突破口二：為什麼看？
我們很想知道看數據的原因，但是又怕直接問「為什麼」太生硬了。這時候可以用釣魚執法的方式，直接甩一些業務上的話題出來，試探對方的真實意圖。
1、我看活動組的人加班加了好多天，是不是過程中很多問題？
2、我看活動上線後又發了2次補充說明，是不是出了啥事情？
3、我看活動的商品銷量並沒有大幅度增加，是不是有什麼情況？
1、活動策劃太糾結
2、活動宣傳不給力
3、活動效果不太好
知道了這些信息，後邊的分析就有了基本定調，並且能夠直插核心問題。
▌突破口三：看什麼東西？
我們很想知道輸出的內容，但是又怕直接問「你想看哪些指標」太生硬了。這時候可以主動提示：可以看XXX東西，現場確認一下是否是對方需求。
1、活動本身參與情況
2、活動投入產出情況
3、活動前中後大盤整體指標變動
4、近半年來同類活動對比
然後直接問：這樣是否足夠？
1、指標太多了/太少了，你得關注XX
2、時間維度太長/太短了，你得注意XX
3、分析角度太多/太少了，你得考慮XX
這樣雖然結論不清楚有沒有用，但至少內容上是對方要的。到時候數據出來，如果結論不滿意，再一起看數據，看看下什麼結論好，也容易交差。
▌突破口四：看到什麼程度？
我們很想知道輸出內容的深淺，但是直接問「你想分析成啥樣？」太過莫名其妙。這時候可以換個問法：直接告訴他，數據現狀是啥！然後再問：還有啥是他不知道 or 特別想弄清楚的。
1、活動目標人數40萬，實際參與30萬
2、參與活動的人消費力比較高，活動消費1個億，已經達標了
3、活動ROI比同類活動高，但是近期來活動參與率持續走低
然後直接問：這些情況是否足夠回答您的問題？您還有啥想了解的？
1、客單價為啥高，要深入分析
2、參與率持續降低，也要深入分析
3、不要光看ROI，要看重複參與率
這樣收集來的信息就太硬貨了！能直接指向最終結論
當然，搞到硬貨的基礎是自己也得夠硬！常規的指標監控，數據結果自己心裡得一清二楚。這樣才能問出硬核問題。或者掌握了做數據MVP的技巧，有本事現場做MVP測試。不然是無法拿到這種硬核信息的。
▌突破口五：看了做什麼？
我們很想知道輸出內容最後被用到哪裡去了，但是直接問「你想做什麼？」顯得太過傲慢——領導做什麼，什麼時候輪到一個小兵來管！這時候可以換個問法，直接拋出一個可能的行動方向，然後問：「我這麼理解對不對呀？！」從而釣出對方的真實意圖。
1、是不是要馬上上一個新活動，補這個活動的缺？
2、是不是要總結下本次的教訓，下次不再犯？
1、我在考慮要不要改活動形式
2、我在考慮選一種更好的形式以後用
這樣就清晰了，提問人對本次活動的心理估價，也能知道哪些輸出有用。後續也清晰。
3
靈活運用五要點
注意：五個要點的問法，可以一次性問完，也能分開問，不需要很死板。有趣的是，領導們也是有個人風格的。
一般甩手掌柜型領導，問題1能回答清楚。這種人喜歡指定好誰幹啥事，剩下的自己就不管了，因此對於「給誰看，看了起啥用」會比較清楚。
一般技術出身的領導，問題3、4能回答清楚。這種人會關注細節，可會用數據思維思考問題，因此能聊得很細緻。
一般業務導向的領導，問題2、5能回答清楚。這種人雖然不關注技術細節，但是要辦啥事，遇到啥問題是能講出清楚的。
所以，同學們可以看菜下飯，根據領導風格選擇合適的問題。這樣既不顯得唐突，又能體現自己的專業素質，還能為後邊的工作掃清障礙。
有同學會問：那遇到稀里糊塗型領導咋辦？！
答：得看對方是真糊塗還是假糊塗。所謂假糊塗，就是對方僅僅是不清楚現狀，所以無法下判斷，這時候可以先呈現數據現狀（而且要儘可能全面）幫對方建立起來判斷。
如果對方是真糊塗，比如靠前大廠頭銜，靠吹噓拍馬，靠吃喝嫖賭，靠資歷老而混上來的老糊塗蛋——那真的沒啥辦法了。這時候只能自求多福。
但是，做數據的同學們，還是得掌握梳理需求，建立思路的技巧，這樣才能判斷：到底是對方糊塗，還是自己的能力差。有相當多做數據的同學，有個壞習慣，就是不管業務方需求，不去溝通細節，自己閉門造車，堆砌指標，搞一堆無用的數據。這種情況下就是自己的問題了，怪不得別人。在報告出來，被人批的時候痛哭「你不早說！」只會被人噴回來「那你也沒問呀！」
然而，這樣就牽扯出第二個問題：到底心裡得裝着多少常用數據指標，才能滿足快速溝通的需求？實際上，能根據場景快速選擇合適指標，是數據分析師的一種高級能力。
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