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数据分析师的专业性,都体现在答题里
2021-09-03 13:48:12

数据分析师而言,应对问题技巧非常重要,回答的好的话,不但能先声夺人,体现自己专业性,也能扫清障碍,避免后续工作踩坑。这里有个非常简单易行的五步法,分享给大家。

01 第一步,去粗取精,归纳要点

职场上的工作问题相对单纯,不像平时闲聊那么多了家长里短、绯闻八卦、国际形势。作为提供数据分析、用户洞察、营销建议、执行总结等等服务的顾问,面临的问题就更具体。简单总结一下,可以归纳为5个类型(见下表)。


 

这5个类型有内在逻辑:这就是人们思考解决问题的基本路径。看到一个真实的事件,人们会对它做判断:丫到底是不是个问题。这就需要有判断标准,下一个结论。


如果是个问题,为什么会发生?是否会引发更大的问题?思考清楚后,对症下药。再考虑我要怎么解决它。

 

然鹅不是所有人干活都这么理性。比如:

 

没有看到“是多少”就瞎问“为什么”:“为什么我们的服务做得那么差!难道只有我一个人这么认为吗”——亲,客服/用研/社交媒体/渠道部都没有数据,真的只是你一个人……

 

讲“是什么”不提明确标准:通篇都是“我觉得很好,我认为很差”——到底什么算好?这个好的标准是否是普遍标准??

 

讲“会怎样”不问“为什么”:“没有影响因素,没有分析假设就不能预测了?你们的阿尔法狗呢”——亲,真的预测不出来,不要说狗了,上大老虎都不行。

 

当然,还有更多的是连自己到底需要别人帮助什么都没想清楚的。


跟你絮絮叨叨半天这个项目的背景意义;


跟你哭哭啼啼好久老板怎么对他不满;


跟你轰轰烈烈强调重要意义;


可到底要干啥一点头绪都没有。

  

因此就必须有一个去粗取精的过程。当客户或者同事询问问题的时候,不管前边背景铺垫多长,后边诉说重要性紧迫性有多少,就紧紧抓住一个核心:提问题的人到底需要我提供什么?他目前已经掌握了什么?沉住气,弄清楚情况再下手。一步步来,把思考过程建立在扎实的数据/事实的基础上,而不是靠各种“我以为”“我觉得”动手。

02 第二步,梳理逻辑,层层展开

回应问题的答案可能不是一个简单的:是/否,好/坏。而是有一系列逻辑。比如领导想了解销售情况,销量指标除了销售额,还有订单笔数、笔均金额、销售产品结构等等指标,所以需要有逻辑展开。针对具体问题(比如销售、推广、运营、活动),要结合具体业务流程来组织逻辑。从大的逻辑顺序来说,可以先按并行/串行逻辑分类,然后讲完一层再讲下一层。

 

来个销售分析的例子。比如销售额可以按各大区域分(并行逻辑),也可以按客流量、转化率、客单价来分(串行逻辑)。想要清晰表达,要按一个逻辑讲完。比如回答领导:“为什么这个月销量下降?”可以先并行看是所有区域都在降还是某些区域重点降,找到问题区域,再看为什么这些区域是客流不行还是转化不行。

 

或者也可以先讲,整体上是客流不行还是转化不行,再看是哪些区域不行的厉害。两个逻辑都能说清楚问题,采用哪个可以看领导的习惯、偏好、关注点来定。


如果让我们自己选,要选最容易突出问题的那种逻辑。比如本月销量问题就是某几个区闹出来的,那就直接按并行逻辑切入,先暴露这个主要矛盾。大部分的回答混乱,都是因为一套逻辑没讲完就换另一套逻辑导致的。


03 第三步,简单清晰,直接回应

有了前两步,回答就是水到渠成的事。不了解情况,Ok,我们来解决“是多少”的问题。不了解原因,Ok,我们来解决“为什么”的问题。想预测走势,OK,我们来做个预测。回答得越直接、针对性越强,就越显得有条理。单刀直入,解决问题。回答的时候先讲答案,再提供辅助证据,大概格式如下:



有意思的是:通常刚入门的新人们是没有勇气跟客户/领导/上级直接沟通的,更没底气直接指出别人的逻辑问题。新人们往往更喜欢和自己死磕,默默听别人唠叨,记了一大堆笔记,然后对着《金字塔》,打开思维导图软件,可劲的想整出来一个清晰的逻辑。


可沟通本身是个garbage in garbage out的事。如果一开始没有清晰的思路,获得有效的信息,后续也整不出来啥。所以我才和几个老头子做个这个简化版思路,科学性向易用性低头,来个土枪土炮版,帮新人们更快上手。当然还有很多细节木有讲完,限于篇幅,有空再和大家分享。

-END-

接地气的陈老师
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