一縱一橫，搭建完整數據分析體系！

大家好，我是小 z，也可以叫我阿粥~

今天給大家一個最全面的數據分析體系，涵蓋了公司級全部場景。大家可以對着參照，看自己的發力點在哪裏。

整個體系可以概括爲：一縱一橫。話不多說，上乾貨！

一縱：從效果角度看工作

問一個簡單而關鍵的問題：數據分析，到底有啥用？

答：站在業務的角度，數據分析有 6 大用處

1、目標制定：確定量化目標，分解下發目標

2、趨勢預測：預測正常走勢，提供決策參考

3、過程監控：監控業務發展，發現過程問題

4、結果覆盤：覆盤績效表現，總結成果經驗

5、原因分析：分析問題原因，探索解決方法

6、方法測試：測試優化方法，選擇更優做法

（以上部分，建議熟讀並背誦）

這六個場景，貫穿業務工作全過程，最能體現數據分析的價值。因此，當我們思考數據分析可以做什麼的時候，可以先思考這六個場景，目前的工作滿足了多少需求？還有哪些是可以做的（如下圖）？

注意：數據並非不可替代！這 6 步即使沒有數據，業務方也能做。

比如，經典的場景是：

1、目標制定，是老闆授意財務整出來的。

2、趨勢預測，是領導們拍腦袋拍出來的。

3、結果覆盤，業務自己往自個臉上貼金。

4、方法測試，壓根就不存在（老夫說是，丫就是！）

最有可能，只有過程監控，與發現問題以後的原因分析，是甩給數據分析做的。但這樣的話，工作就太被動了。不清楚目標，不清楚業務基礎走勢，不清楚方法背後業務邏輯，光看一個數字是很難分析出原因的。因此相當多數據部門退化成只能監控個數據。甚至只能提個數。

這種被動局面，是在年初定規劃的時候要盡力避免的。此時不爭，更待何時！

此時可以：

1、向大老闆開展遊說，灌輸 “全流程數據管理” 的理念，增加工作場景。

2、結合行業內成功的數字化案例，向所有人安利數據價值，擴大工作。

3、觀察每個部門的工作風格，看哪些部門容易談，能找到合作機會。

這樣做，就得認真研究企業內各部門分工情況，這就涉及到 “一橫” 概念。

一橫：從部門角度看機會

問一個簡單的問題：是否各個部門對數據重視程度一樣？

答：當然不一樣！

從部門職責上看，部門可以分爲四大類：

1、管理型。

典型如：總裁辦、戰略發展部、財務部。這些部門直接與公司最高層溝通，很多重大的發展計劃，年度 KPI 目標，經營任務，都是這些部門參與制定的。這些部門很重視數據！

因爲所有的目標、任務、計劃都得量化。他們常見的問題是：知其然，不知其所以然，以財務部尤甚。算賬算得很精明，可對於業務細節不甚瞭解。

此時，想要和這些部門交好，可以從提供基礎數據突破。在提供數據的同時，主動幫他們梳理關鍵業務流程，清晰常規的業務基線，補齊他們在業務理解上的短板。這樣能有更多機會合作。（如下圖）。

2、收入型。

典型如：銷售、投放、增長部門。這些部門負擔主要的收入任務，是業績、利潤的主要來源。但是，這些部門一般都不重視數據。能看到任務目標、完成率就差不多了。他們更喜歡看案例拆解，看操作指南，看具體做法。總之，手裏用得上的纔是好東西。

此時，想要和這些部門交好，可以從工具入手。不要整複雜的報表，而是根據看錶人關心的內容，分層級提供數據。越是基層的，給看的數據越少，最好只留關鍵 KPI。功能上，和 CRM 等工具打通，在提供數據的同時，直接提供可操作功能，這樣才受一線歡迎（如下圖）。

3、成本型。

典型如採購、研發、設計。這些部門基本都在消耗成本，很難直接見成效，萬一做不好了引發用戶討厭、產品積壓、庫存不足，還會影響銷量…… 而且，這些部門又受到銷售、營銷營銷，很難獨善其身。

這時候要區別對待：

對於採購、生產、供應這種容易產生硬損失的部門，重點做好數據滾動預測與數據監控。對於來自上游供給、下游需求、大促活動等影響因素及時收集，結合供給進度與庫存情況，預報可能存在的積壓 / 缺貨問題（如下圖）。

對於研發、設計、產品這種容易產生軟損失的部門，重點最好測試平臺和測試服務。用常規監測發現問題，用好的測試來檢驗改善效果（如下圖）。

4、混合型。

典型如營銷、運營部門。這些部門很喜歡看數據，且其工作效果，是疊加在銷售基礎上產生的，很難觀察。因此做分析的時候特別糾結。好在，他們的工作多是項目制的，可以逐個攻破。

常見的項目，包括：

1、大促活動

2、用戶洞察

3、品牌傳播

4、社羣運營

這些在之前的文章已經有很多分享，這裏就不贅述了。想洞察得深刻，想分析得到位，重點是培養業務部門的好習慣，打好數據基礎。

比如：

1、用戶標籤、商品標籤、內容標籤、渠道標籤等標籤庫的完善與維護。

2、活動標籤與活動分類信息管理，活動考覈標準記錄，事前參照組設計。

3、社羣運營、新媒體運營、短視頻帶貨、直播帶貨基礎數據收集

基礎工作做好了，事後大量數據可以分析

基礎工作沒做好，事後分析個屁……

整體安排：分階段，做出標杆項目

注意：上述的工作，在業務部門那裏是有先後順序的。

1、一般 1、2、3 月，做年度規劃的比較多

2、上半年招新人、組團隊、小規模試點多

3、重大促銷、節日活動集中在下半年

清晰了業務部門行動以後，數據部門的整體安排就很清晰了：

1、年初，以預測、目標制定、搭建體系等基礎工作爲主。

2、上半年，優先強化基礎能力，對基礎數據、測試平臺、標籤庫等工具，能強化儘量強化。

3、下半年，以重大項目爲主，做好項目支持，做好監控與覆盤，做好用戶洞察。

輸出的目標，以每個月都能有一個項目上線 / 更新爲目標。這樣每個季度的季報容易寫，來年年度總結也就不糾結了（如下圖）。

以上，就是數據部門規劃的整體思路。當然每個企業具體情況不同。同學們可以量體裁衣，根據自己面對具體情況做調整。

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