【数据分析师思维&业务】数据分析师的工作绩效到底是什么?
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【数据分析师思维&业务】文武双全!为什么数据分析师需要既懂业务又懂技术
又到年底,又该琢磨绩效考评的事了!一个血淋淋的现实是:数据分析师的绩效到底如何体现?每当年底汇报的时候,销售们都正气凛然的:“老板,今年我为公司挣了1个亿!”;市场策划们都高大上的:“老板,那一个亿背后有5000万靠我投广告”;产品们淡定的:“今年1个亿,有8000万是靠新出的产品拉动,那是我们做的”;运营们很不淡定的:“老板别听他们瞎吹,产品上线一堆BUG,不是靠我们活动拉新哪有用户”这些平时可能都不怎么看数据的哥们,到了表功的时候,都特别的会数据思维,各个都是数据化邀功!
而,真正做数据的,数据分析师得怎么说?
这是常见的一种汇报方式。报告老板,我一年做了500张需求,写了20万行sql,爬了5000万条数据,写了200份excel日报,100个ppt报告……潜台词就是:老板,你快看,快看,我干活了,我干的好辛苦呀。
然而这种回报效果,约等于0。为什么?换位思考下大家马上明白。假设一个销售这么跟老板汇报业绩:老板,我做了800趟公交车,1000趟地铁,敲了5000次客户门,打了10000个客户电话。老板听了什么感受?老板只会问一个问题:“所以,你的业绩是多少?”
是滴,所以业绩是多少啊!如果不谈业绩,中间过程干多少有什么意义。而数据分析的核心痛点就在这里:数据分析不能直接拉动业绩!跑数、整理数据、写sql、美化ppt,这些都是中间过程。极端的讲,没有《运营数据日报》企业就经营不下去了吗?当然不是,很多部门只要看到数就能自己干活了,分析个啥?很多的基层数据“分析师”们的能力,还比不上有经验的运营和产品呢。要来有何用?
更糟糕的是,这些中间过程是只属于自己的,是一个有过无功的工作。即使写200万行sql,那也是你数据分析自己的事,公司花这个钱就是让你干这个的。你不干谁干。就像销售从来不会抱怨天天在外奔波,市场从来不会抱怨方案改了80多版一样。但是干不好,这个锅就得自己背了。干多错多,是最常见的结局。可怜很多同学满心欢喜的进入数据分析工作,却2,3年难升一级,就是栽在这个坑里。
这也是常见的一种汇报方式。“新”字是关键。因为单纯的优化现有报表,又陷入到出力不讨好的陷阱里。但是“新”的报表,或者工具就不一样了。新工具是新产品,新流程的一部分,大家可以抱团请功。还记得开头,运营是怎么邀功的吗?“没有我们,新产品火不起来!”没有数据工具,新产品根本上不了线,这个理由也是一样杠杠的好用。所以,积极配和其他部门,参与到重大项目中,提供产品/工具(而不是人肉报表)支持,就很能显示成绩。
这里特别强调工具和人肉报表的区别。工具啥时候上线,使用率,使用满意度这些指标可以量化。老板一眼就能看到。这是我们的成果!而为了一个新项目,人肉写20000行sql,又把这个事变成了我们的常规工作,干了是该干的,干好了没人记得,干坏了自己背锅。所以数据分析部门的领导,一个重要能力,是:从常规工作中打造出产品的能力。不把自己的工作产品化,就永远跟在别人后边当打杂的那个
有些同学可能奇怪:“不是都说数据分析师是老板的军师吗,你看军师们都是很受尊重的呀?”是滴,军师是很受尊重,然而军师这个角色是需要我们自己争取来的。往往大老板信任的军师不是数据分析师,而是市场部的某个经理。究其原因,问题还是出在“到底我们思考的是数据还是业务问题上”市场部的经理们更多思考具体的业务问题,因此更容易成为老板信任的人。相当多数据分析师每天盘旋于键盘屏幕之间,连老板人都见不到。业务部门开会没自己一把椅子,和具体业务问题八丈远。最后就沦为了人肉跑数机。自然和加薪越来越远了。
这里的关键是独立解决问题。很多时候我们写常规分析报告,日报周报也会写分析建议。然而这些建议经常被业务部门丢进垃圾堆。因为别人并没有明确委托我们做这个事啊。有可能人家需要的还是一个数据,并不是真正要分析结论。因此,如何把具体的需求撮合成一个项目,就非常的重要了,之前有篇文章专门讲这个,大家可以查看{如何从日常取数衍生出分析项目}
有了独立的项目,就能考核数据分析的效益。用最简单的办法:数据分析优化前效益是多少,数据分析优化后效益是多少。业务部门有问题,我们解决了问题,追踪了效果,成绩大白于天下。最后和业务部门一起庆功,大团圆结局。从常规工作中孵化出项目的能力。是数据分析想继续往上升的另一重要能力。
结尾:近两年数据分析概念大火。大量的、各个行业、各个背景、怀着各种目的同学涌进来。很多人期望能有一个比之前更好的前途。然而作为一个9年的老兵,陈老师见过太多太多干了1,2年没有晋升、又陷入迷茫、匆匆跳槽的、跳来跳去撞到职业天花板的悲惨例子。因此特别把真正的管用的业绩点总结出来,与大家共勉。
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讲师:陈老师,在咨询行业打拼了9年,在如何诊断经营问题、建立分析体系、解决专项问题上有超过30个大型项目积累与实战,天善智能特邀专家。
博客:https://ask.hellobi.com/blog/chenwen/
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