‘爱游戏官方网站入口’法式员,到底要懂几多业务?

产品时间:2023-02-13 00:02

简要描述:

总是听人说:数据分析师要懂业务,懂业务。懂业务确实很重要,可到底要懂到啥水平?很少有认真讨论的。更难搞的是,不管你懂几多,总会有人冒出来说你:“不懂业务呀”到底这事啥时候是个头?今天我们系统解说一下。 1 什么是业务之所以有“业务”的说法,是和“技术”相对的。传统的说法里,业务泛指非技术类所有事情,是企业销售、营销、风控、运营事情的笼统称谓,这些都是直面B端/C端用户,为企业挣钱的活。...

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本文摘要:总是听人说:数据分析师要懂业务,懂业务。懂业务确实很重要,可到底要懂到啥水平?很少有认真讨论的。更难搞的是,不管你懂几多,总会有人冒出来说你:“不懂业务呀”到底这事啥时候是个头?今天我们系统解说一下。 1 什么是业务之所以有“业务”的说法,是和“技术”相对的。传统的说法里,业务泛指非技术类所有事情,是企业销售、营销、风控、运营事情的笼统称谓,这些都是直面B端/C端用户,为企业挣钱的活。

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总是听人说:数据分析师要懂业务,懂业务。懂业务确实很重要,可到底要懂到啥水平?很少有认真讨论的。更难搞的是,不管你懂几多,总会有人冒出来说你:“不懂业务呀”到底这事啥时候是个头?今天我们系统解说一下。

1 什么是业务之所以有“业务”的说法,是和“技术”相对的。传统的说法里,业务泛指非技术类所有事情,是企业销售、营销、风控、运营事情的笼统称谓,这些都是直面B端/C端用户,为企业挣钱的活。技术,则对应着财政、IT、法务、人力、研发等支撑性专业,这些不直面客户,在背后支持业务运作。

在咨询公司、第三方数据公司、广告公司等等少数卖数据的公司里,数据是作为产物直接销售给客户的,数据职位更贴近业务。在其他大部门企业里,数据就是支撑部门,因此要懂业务、服务业务。要懂业务,本质上是因为:数据从业务中来,要用回业务里去。2 懂业务,首先得懂数据怎么来从业务中来,有三层寄义:1、数据发生于业务流程。

l 有了门店、销售队伍,才有线下成交数据l 建了微商城、APP,才有线上成交数据l 搞了微商城、APP埋点,才有互动数据……业务流程如何做,分几步做,做得能不能记载,决议了有啥数据可以分析。2、业务行动会改变数据。l 为了赶时间上线,不埋点,就没有互动数据l 为了提高注册转化率,不收集基础信息,用户画像就缺一堆字段l 销售自己搞了会员卡,客人不主动提就扫到自己卡上,数据就不真实……业务怎么做,直接关系到数据质量和数量3、数据效果会影响业务行动。

l 销售业绩不达标,业务猛冲一波,月底业绩就大涨l 销售业绩已达标,业务藏一波单,月底业绩就平着走l 活跃人数不够,业务直接买流量,砸运动,数据刷的呱呱悦目……因为许多企业建设了数据考核制度,因此当KPI/OKR不达标的时候,业务部门就开始种种骚操作,这些骚操作又会反向影响数据效果。因此,如果不相识业务情况,只是就数论数的话,就很难做出有深度的分析。

相识业务情况,就能读出数字背后的寄义(如下图)业务不是虚幻的“商业模式”“底层逻辑”“焦点思维”,更不是简朴的AARRR、人货场几个字。业务是详细的系统流程、事情方式、数据记载。不去抠业务细节,就不知道数据从那里来,受什么影响,会酿成什么样,自然无法分析。

想系统化梳理业务,可以以一个详细业务流程为目的,举行梳理(如下图):业务流:业务详细如何做,分几步,先干什么后干什么,谁来干数据流:业务流程里,哪些环节有数据记载,记载了什么样数据,数据质量如何治理流:业务部门看什么数据,背什么量化KPI指标,用什么手段影响数据效果注意,差别部门,差别品级的事情,对应的业务流程是纷歧样的,因此想梳理的话,就得一个部门一个部门的过,分层级明白(如下图)。3 懂业务,还得懂数据怎么用除非直接卖数据(或者卖基于数据的广告类产物),否则数据是无法直接变现的。

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想要变现,就得联合业务行动。这就得思量:到底现在业务需要的是什么?l 如果业务不相识现状,就给现状形貌l 如果业务不会下判断,就给尺度建议l 如果业务不清晰趋势,就给未来预测l 如果业务不知道原因,就给原因分析l 如果业务分不清主次,就给综合评估总之,详细到一个公司的一个部门的一个岗位,详细到他到底在想什么问题,才气知道到底要输出什么结论。

针对性越强,输出得越准确。如果业务不知道怎么干……你得首先看,他到底有多不知道,才气对症下药(如下图)。

所以,如果不懂业务,给出的数据结论针对性不高,就一定面临灵魂三问:你分析了啥?你分析的有啥用?你说的我早知道了! 4 如何从不懂到懂注意:业务不是一成稳定的,详细到销售、营销、运营、生产、风控等详细领域以后,你会发现虽然每个领域有一些经典理论,但详细的做法却是日新月异。互联网的不停创新,还在孝敬更多新玩法。因此:在业务问题上,没有懂王!掌握明白业务的方法才是关键。

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对于3年履历以内的新人:相识一个详细领域的详细业务流程的详细做法。这对于造就认真细致的钻研精神,至关重要。特别是相识数据收罗方式与数据质量,这对于后续如何开展分析、选择建模方法,有关键影响。

对于3年-6年履历的中生代:对一个详细行业(好比游戏、短视频、社区、电商、O2O……)常见玩法有相识,对一个详细细分领域(销售、营销、运营、生产、风控……)有比力深入的钻研。这些履历积累,是以后闻一知十,明白更多新模式,新玩法的基础。对于6+以上老人:能闻一知十,梳理一个新业务的逻辑;有良好的相同能力,能主动提倡和业务的相同,相识情况;有独立的判断能力,能听出来业务嘴里的真假,反推念头。到这个阶段,能熟练运用自己的能力,梳理业务情况,甚至能凭借履历主动指导业务了。

可是有一些做法,会阻碍进步哦,同学们注意避雷:1、着迷于“底层逻辑”“焦点思维”“能力觉醒”2、不看实际事情细节,总想找《电商行业百科全书全国统一认证版》3、不看业务流程里数据收罗点,张口“AARRR”缄口“用户画像”“精准”4、只会从一张大宽内外拖数,数据咋来的,一问三不知5、见过一个行业内乐成案例,就认为全世界都该这么做6、当懂王:“业务无非就是发优惠券”“互联网无非就是补助”……7、不行知论:“什么业务不业务,就是看老板心情……”总之,详细问题,详细讨论,不在理论层面浅尝辄止,也不着迷于详细某一次乐成履历,才气让自己明白能力越来越强,主动梳理能力越来越高。看到这,可能有同学会想看详细例子,有兴趣的话,关注接地气的陈老师,下一篇我们分享一个业务梳理的案例,敬请期待哦。

作者:接地气的陈老师,微信民众号:接地气学堂。十年资历的数据分析师,推出的数据分析系列课程,已有逾2万学员。


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