編輯導(dǎo)讀：這幾年，隨著數(shù)字化進(jìn)程的加快，越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始重視數(shù)據(jù)分析。但是，很多領(lǐng)導(dǎo)都是外行人，指導(dǎo)工作的時(shí)候難免會(huì)期望值過(guò)高，讓數(shù)據(jù)分析師特別頭疼。本文作者基于自身工作經(jīng)驗(yàn)，對(duì)這個(gè)話題提出了自己的一點(diǎn)看法，與你分享。

做數(shù)據(jù)的同學(xué)們，最怕被人噴：“你做的沒(méi)有用！”

十個(gè)“你做的沒(méi)有用”，至少七個(gè)和期望值過(guò)高有關(guān)。

特別是越不懂?dāng)?shù)據(jù)原理的人，對(duì)數(shù)據(jù)的期望值越高。

悲劇就是這么來(lái)的。怎么破？今天系統(tǒng)講解。

問(wèn)題場(chǎng)景：

某零售企業(yè)開(kāi)始互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型，已上線微商城，并配套建設(shè)CDP，對(duì)微信端用戶信息有一點(diǎn)采集（僅限于用戶ID+購(gòu)物行為+七零八落的互動(dòng)行為）?，F(xiàn)在負(fù)責(zé)微商城的領(lǐng)導(dǎo)找到數(shù)據(jù)分析師，表示：我們啥都有了，就差一個(gè)高深莫測(cè)的分析了，希望你能做出有價(jià)值的用戶畫(huà)像模型來(lái)提升業(yè)務(wù)。

問(wèn)題1：聽(tīng)了以下五位領(lǐng)導(dǎo)的發(fā)言，你覺(jué)得他們“不懂?dāng)?shù)據(jù)”的程度排序是……

• A：我們啥都有了，就差一個(gè)高級(jí)建模了
• B：你要做人工智能大數(shù)據(jù)分析下用戶畫(huà)像模型
• C：我們?nèi)粘５纳坛菆?bào)表來(lái)來(lái)回回就那幾個(gè)數(shù)，也看不出來(lái)啥
• D：微商城的留存效果不好，用戶復(fù)購(gòu)低，得分析下問(wèn)題
• E：比如，買過(guò)護(hù)膚品的用戶，可以看她多久能復(fù)購(gòu)一次

一、什么算不懂?dāng)?shù)據(jù)

拜各路網(wǎng)絡(luò)文章、網(wǎng)絡(luò)課程所賜，現(xiàn)在一提起數(shù)據(jù)，新人們滿腦子都是：excel，sql，python，tableau，hadoop，spark，sklearn，tensorflow，那么既然這五位領(lǐng)導(dǎo)一行代碼都不會(huì)寫(xiě)，那么答案就應(yīng)該是：A=B=C=D=E=0咯，只有我才是精通數(shù)據(jù)的大神……

或者還有些新人認(rèn)為：模型最牛逼，那肯定提模型的領(lǐng)導(dǎo)最牛逼了。所以是B≥A≥D≥C≥E，領(lǐng)導(dǎo)都說(shuō)了要大數(shù)據(jù)人工智能用戶畫(huà)像模型了，看我不模他個(gè)天翻地覆！

大錯(cuò)特錯(cuò)！

生產(chǎn)數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)部門的事，但應(yīng)用數(shù)據(jù)是每個(gè)部門的事，甚至很多資深的業(yè)務(wù)，要比每天跑數(shù)的表哥更懂?dāng)?shù)據(jù)的含義和用處。所以從一開(kāi)始，就不能拿技術(shù)能力去要求業(yè)務(wù)部門，而是得看這些人懂不懂如何用數(shù)據(jù)。

應(yīng)用數(shù)據(jù)最大的瓶頸，當(dāng)然不是建模，而是采集數(shù)據(jù)。沒(méi)有好的數(shù)據(jù)質(zhì)量，一切分析建模都是扯淡。而數(shù)據(jù)質(zhì)量又和業(yè)務(wù)流程、建設(shè)時(shí)間、投入力度息息相關(guān)。如果業(yè)務(wù)方總急著上馬新功能，不認(rèn)真做埋點(diǎn)，不認(rèn)真清理數(shù)據(jù)，那數(shù)據(jù)就是一坨屎。

一大坨屎也很大，但是它還是屎，變不成米飯，這是基礎(chǔ)常識(shí)。沒(méi)有數(shù)據(jù)，無(wú)法分析，這也是常識(shí)。

因此不要聽(tīng)業(yè)務(wù)方吹什么“我的數(shù)據(jù)很大，都在那了”，他如果不了解到底手頭有什么數(shù)據(jù)，說(shuō)的分析思路基本都是屁話。

所以真正能考察業(yè)務(wù)方到底懂多少數(shù)據(jù)的，是看他對(duì)已采集的字段了解多少，他對(duì)數(shù)據(jù)指標(biāo)關(guān)注多少，對(duì)數(shù)據(jù)指標(biāo)背后的問(wèn)題思考多少。

• 了解字段的≥了解指標(biāo)的
• 了解指標(biāo)的≥了解數(shù)據(jù)問(wèn)題的
• 了解數(shù)據(jù)問(wèn)題的≥了解業(yè)務(wù)問(wèn)題的
• 了解業(yè)務(wù)問(wèn)題的≥“就差一個(gè)用戶畫(huà)像模型了”
• 所以這一題的真在答案是：E≥D≥C≥B≥A

如果你面對(duì)的領(lǐng)導(dǎo)/客戶/同事，對(duì)自己的系統(tǒng)到底有什么字段，什么指標(biāo)毫不清楚，卻很希望你建立用戶畫(huà)像，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)模型，那可得小心了！這跟指望你煉救命仙丹沒(méi)啥區(qū)別。

就比如本場(chǎng)景里，雖然名義上是微商城，可真實(shí)采集到的數(shù)據(jù)只有用戶ID+交易行為，這跟線下門店的數(shù)據(jù)沒(méi)啥區(qū)別，稍微復(fù)雜一點(diǎn)的模型都建不了，用戶特征更是無(wú)從談起。這時(shí)候反而E領(lǐng)導(dǎo)提的，基于某些交易行為做預(yù)測(cè)，還有一定可行性，面對(duì)其他幾位，降低期望值才是正道。

問(wèn)題一答完了，來(lái)問(wèn)題二。

問(wèn)題2：聽(tīng)了以下五位領(lǐng)導(dǎo)的發(fā)言，你覺(jué)得他們“期望太高”的程度排序是……

• A：要是數(shù)據(jù)分析做的好，肯定業(yè)績(jī)蹭蹭蹭
• B：有了用戶畫(huà)像模型就能精準(zhǔn)營(yíng)銷，極大提高用戶購(gòu)買率
• C：至少得分析出來(lái)一些，我不知道，但是很重要的問(wèn)題
• D：用戶復(fù)購(gòu)原因，得分析的很深入，搞清楚
• E：先把復(fù)購(gòu)周期算出來(lái)看看

估計(jì)不思考，也能看出來(lái)E的期望值是最低的，那么問(wèn)題是，ABCD四位的要求算不算高？數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)，數(shù)據(jù)就是生產(chǎn)力不是人們都掛在嘴邊上的嗎？

二、什么算期望太高

首先，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)，這句話本身沒(méi)有錯(cuò)。

但是主語(yǔ)是：老板用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)。作為一個(gè)用戶，你永遠(yuǎn)不可能為了某個(gè)公司的某個(gè)程序員敲出來(lái)的代碼買單，你只會(huì)在一個(gè)具體的時(shí)間、一個(gè)具體的地點(diǎn)，以一個(gè)具體的價(jià)格，買一個(gè)具體的商品，滿足一種具體的需求。

因此數(shù)據(jù)想要發(fā)揮作用，就得結(jié)合宣傳渠道，產(chǎn)品配置，價(jià)格定位，推廣方式，這些需要一個(gè)系統(tǒng)化運(yùn)作，而不是一個(gè)程序員敲幾行代碼。所以，所有指望敲幾行代碼就能業(yè)績(jī)飛漲的行為，都算期望值高，而且是不切實(shí)際的高。

其次，沒(méi)有數(shù)據(jù)能不能分析問(wèn)題。

答：能，絕對(duì)能。實(shí)際上數(shù)據(jù)是分析問(wèn)題最緩慢的手段，你還得采集數(shù)據(jù)，得清理，得存儲(chǔ)，得計(jì)算。春江水暖鴨先知，在業(yè)務(wù)一線的人始終能更快速、更細(xì)致的感受到問(wèn)題，并且依據(jù)經(jīng)驗(yàn)、洞察力、測(cè)試等手段找到一些答案。

所以，指望數(shù)據(jù)分析，分析出來(lái)業(yè)務(wù)完全不知道且重要的問(wèn)題，是非常不現(xiàn)實(shí)的。如果真是這樣，只能說(shuō)明公司的業(yè)務(wù)都是蠢豬，那這些蠢豬采集回來(lái)的數(shù)據(jù)自然也不能信咯。

再次，數(shù)據(jù)能分析出多少原因？

答：主觀類原因都幾乎分析不出來(lái)。本身人的行為和內(nèi)心想法就不太一致，經(jīng)常有口是心非或者欲揚(yáng)先抑一類做法，目前數(shù)據(jù)無(wú)法記錄人內(nèi)心，只通過(guò)行為反推很有缺陷。其次，用戶行為經(jīng)常分散在各個(gè)平臺(tái)，單一平臺(tái)記錄數(shù)據(jù)不全，因此除了投訴、退貨、參與團(tuán)購(gòu)、登記缺貨、付款預(yù)約這種指向性明顯行為外，其他行為也很難指向某個(gè)內(nèi)心想法。所以在分析原因的時(shí)候，很有可能只能落到某個(gè)事件、某個(gè)行為上，真正的原因很難得出來(lái)。

所以綜上，本體答案是A≥B≥C≥D≥E。同學(xué)們可以簡(jiǎn)單記住如下難度順序：

1. 直接提升業(yè)績(jī)≥提能提升業(yè)績(jī)的建議
2. 提能提升業(yè)績(jī)的建議≥精準(zhǔn)預(yù)測(cè)走勢(shì)
3. 精準(zhǔn)預(yù)測(cè)走勢(shì)≥深入分析問(wèn)題原因
4. 深入分析問(wèn)題原因≥評(píng)估問(wèn)題狀況
5. 評(píng)估問(wèn)題狀況≥了解現(xiàn)狀

業(yè)務(wù)方提的難度越大，越需要沉住氣一步步做，特別是爭(zhēng)取到業(yè)務(wù)部門的參與和支持，把數(shù)據(jù)融入到業(yè)務(wù)過(guò)程里，才能看到作用。有同學(xué)會(huì)問(wèn)：到底怎么實(shí)現(xiàn)把數(shù)據(jù)融入業(yè)務(wù)過(guò)程，關(guān)注接地氣的陳老師，我們下一篇分享，就還拿用數(shù)據(jù)分析提升微商城銷售業(yè)績(jī)?yōu)槔?，看看能怎么做，敬?qǐng)期待哦。

#專欄作家#

接地氣的陳老師，微信公眾號(hào)：接地氣學(xué)堂，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。資深咨詢顧問(wèn)，在互聯(lián)網(wǎng)，金融，快消，零售，耐用，美容等15個(gè)行業(yè)有豐富數(shù)據(jù)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)。

本文原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

題圖來(lái)自Unsplash，基于CC0協(xié)議