【突破面试】你做的分析,业务早知道了,怎么办?

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“你做的分析,业务早知道了,怎么办?”是一个非常困扰数据分析师的问题。面试的时候遇到,会越觉得非常难回答。工作中遇到,气的想拍桌子骂娘。今天我们系统的来讲解一下,如何应对这个问题。

 

首先,应对这个问题的场景非常重要。如果是在面试时遇到,千万不能拍桌子。面试本身是一个综合性的考验,我们的态度、风度、职业素养也是重要考察项目。所以千万不能着急,大家可以用下边这个话术来应对:

 

有4种分析结果,会让业务说:我早知道了。

 

第一种:有数据,无解读


很多新人的数据报告、日报周报、ppt里都有这个问题。比如他有一页ppt叫“销售数据分析”然后下边列个一个销售金额折线图,上边写了一句话:本月销量3.5亿,同比增长30%,环比增长5%。就没有其他内容了。

 

这岂止是业务早就知道了,这是只要不是个瞎子,都知道了。他只是用文字把图里的数据又讲了一遍而已。只要人不瞎,看一眼图表上标注的数据都能明明白白。销量3.5亿所以呢?同比增长30%所以呢?为什么不是同比35%?为什么不止29%?完全没有任何的解读。这种报告谁看都来气。

 

第二种:有解读,无常识


很多新人做了解读,但是解读很搞笑。还是销售分析,有的新人一看:诶!这个月销量环比下降搞达70%!好,可算逮住大问题了!于是一通分析猛如虎,得出结论:“因为二月份是春节,所以销量下降”

这不是说废话吗。不要说业务部门早知道了,是个人都知道了啊。春节全国都在放假,我们公司又不是卖鞭炮、礼盒、玩具枪的,当然业绩下降啊。类似的场景还有很多,仅从时间上看,每周周末,3个三天短假和2个7天长假,都会有明显的节日效应。双十一双十二都会有明显的人造节日效应。这些都是业务的常识,如果不了解常识,当然写出来的东西是大家都早知道的。

 

第三种:有常识,无沟通


单纯知道业务常识是不够的,因为业务形态是可以人为改变的。业绩是做出来的,不是算出来的,所以得和业务沟通,了解他们到底干了什么。可很多初级数据分析师不懂沟通,只会闷头看数据,于是闹各种笑话。比如看到某个产品销量持续下降,又觉得逮住大鱼了,一通分析。送到业务部门那里后引得哄堂大笑:我们早知道了,因为我们最近在做产品退市啊。

 

类似的情况还有很多。比如业务部门喜欢推某几款产品,结果这几款产品销量一直好,做关联分析,它们是关联度最高的产品;做顾客旅程,它们是所有顾客起点产品;结果某天业务部门改了奖金制度,把这款产品的销售佣金调低了,业务不去推,所有的数据分析全部被推翻。这又是一件人人都知道的事,唯独数据分析师不知道的事。说到底,很多业务动作是无法被数据记录的。单纯的沉迷数据,不和业务沟通,很可能做出看似高深,其实人人都知道的事。

 

第四种:有沟通,无判断


因为有以上三种情况,所以催生出第四种人:业务说啥他信啥。遇到啥问题都跑去问业务要答案。销售下降,业务说是因为天气不好,他就信了,就真在分析报告上写上“近期天气太热,导致业绩下降。”还美其名曰:和业务深入沟通的结果。这种结论当然是业务早就知道了啊,因为根本就是从人家嘴里出来的。

 

做数据分析要有自己独立判断能力,和业务沟通与复制业务的话是两码事。数据分析能力人人都可以学习,可为什么还要独立的数据分析部门呢?就是因为业务靠的住,母猪能上树。业务部门永远会说:成绩是我做出来的!至于业绩不好吗,那就是老天爷的问题,是大环境的问题,是马云出手了,是政策有调整,是供应链没跟上,是IT太落后,是数据分析的不准,总之不是我的问题。

 

比如最简单的:销量不好是因为天气热。这是人话是鬼话,拿出来分析一下吗。从规律看,天气热销售是会有下滑,可为啥有的下滑5%,有的下滑35%?为什么有的天气一凉销量就立马反弹,有的天气凉了销量还不见起色?通过细致的分析,你总能发现业务极力回避或者掩盖的问题。

 

当然,即使你指出来这些问题,业务也会找理由推辞:“我早知道了,不就是因为那一家门店能力强吗!我之前只是忘了说了”。到了谎言被揭穿的时刻,再补一句“我早知道了”已经毫无杀伤力了。所有人都能看到,这是业务在为逃避责任找托词。即使业务部门不想面对事实,老板也会去思考,如何改变问题的,作为数据分析我们的职责就尽到了。

 

小结一下:


业务说:我早知道知道了,其实是很难100%避免的。因为这里既有数据分析的原因,也有业务自身的原因。即使我们分析的很到位,业务也可能碍于面子,急于护短,甩出“我早知道了”来搪塞。所以我们无法100%消除“我早知道了”。我们可以100%消除的,是因为我们数据分析师不懂业务,不懂沟通,没有判断导致的“我早知道了”。用分析替代经验,用计算替代拍脑袋,刺破大家习以为常的惯例,解释人人都这么认为背后的逻辑。这才是我们的价值。

 

以上

这段话有点长,可能同学们得练习一下才能掌握。里边讲销售的例子是因为销售最好理解,大家在使用的时候可以自行替换成产品、用户、活动的例子。

 

解答一下为什么这么讲。首先,这个问题是一个有罪推定问题,所以不要直接回答,直接回答就上钩了。类似“为什么男人都爱嫖”“为什么女人都拜金”,这种问题你一但去解释,就默认了自己是个嫖货,是个拜金女。谁TM这么说的!但是在面试场合,最好不要直接怼回去。这时候可以先树个靶子,告诉大家:我不是这样的人。有这种人,我见过,他们分别是一二三情况。这一点大家切记切记。很多人面试聊到这个话题,跟面试官怼起来,都是因为默认了自己就是做不好分析,总被人嫌弃,结果跟面试官各种互怼。

 

其次,本身这个问题就有两方面的原因。但在面试中,我们要体现出我们的服务意识和担当精神,所以不要把责任往业务部门态度差、不懂数据上推。要基于我们能做的工作去思考应对办法。至于现实工作中吗,因为业务方态度差、能力弱、恶意甩锅所带来的“我早知道了”非常非常常见。

 

换一个场景,大家就能立马理解。比如一个病人去看医生,病人对医生说:我打喷嚏,头发热,头晕,我觉得我感冒了。医生看完病,说:是的,你是感冒了。这个时候病人会说:“我早知道了,你看病看的没有价值”吗?

 

不会。因为病人自己怀疑自己感冒,和医生确诊感冒是两个概念。至少100种病会导致打喷嚏、头发热,你怎么就知道不是系统性红斑狼疮(SIE)或者是混合性结缔组织病(MCTD)呢?如果病人敢对医生说:“我早知道了,你看病看的没有价值”,没有人会认为是医生不专业,大家只会觉得这个病人是个医闹。

 

所以,实际工作中解决“我早知道了”的终极办法,就是在沟通中,让业务方先树假设,然后去验证业务方假设。本质上看,业务部门的人做了这么多年产品、运营、销售,对于业务的变化有自己的假设判断是很正常的事,要是完全没有假设,那才是企业要完蛋了呢。所以他们当然会说“我早知道了”

但他们不知道的是: 

  • 具体假设成不成立?  

  • 假设的准确不准确?  

  • 是否有多重因素叠加?  

  • 每一种因素起多大作用?

这些细节是一定需要计算的。

 

比如本月业绩不好,业务方说:“是新品不给力造成的”。这句话很随便,但背后的假设是非常多的,如果“新品不给力造成本月业绩不好”这句话成立,那意味着:

  1. 新品带来的业绩足以大到影响大盘

  2. 今年的新品真的较往年表现更差

  3. 今年的新品较往年的差额,等于大盘下跌的数量

  4. 所有渠道的业绩都不行,且所有渠道的新品都不行

 

看到没,这就是为啥大部分业务所谓的“老夫从业10年,看一眼就知道什么问题”经不起数据推敲的原因。所谓的业务经验确实有效,但到底有多少效果,是不是还有其他因素,根本不是靠一眼看能看到的,而需要精细的计算和分析。

很有可能新品是不给力,但是还掺杂了渠道在作死,销售在等/靠/要,市场宣传不到位等等因素。总有一个是业务方不知道的,即使业务方能猜到大体上有这些因素,他也猜不到哪一个更重要;即使他能排出优先级,他也细分不到不同区域,不同人群到底该抓哪一点。他需要一台电脑和一堆数据,细细看才行。

 

总之,有了假设,就能有的放矢。如果假设验证成立,那至少排除了其他因素。如果发现假设不成立,还有其他原因,就更加是找到了所谓“业务不知道”的东西,这是个非常好的办法。至于如何拿假设,可以靠沟通,也可以靠自己对业务的理解,这里有专门的方法,参考{数据分析师如何做好沟通}

 

这个办法针对医闹也成立。你会发现世界上只有医闹,没有神闹。为啥没人去庙里闹,说菩萨不保佑我,菩萨要赔我钱呢。因为人们去医院前是没有假设、没有心理预期、没有目标的,所以不管医生怎么治,他总以为医生在骗钱,他总在质疑我就是打个喷嚏,为什么要花这么多钱检查。而去庙里,往往已经是病入膏肓,诉求非常明确:我要活命,所以求菩萨发发慈悲。于是便出现了这一奇妙现象

这也难怪,因为医院治病,不治傻

 

同样,数据分析救不了那些躺在老经验上颐指气使的人、救不了那些浑水摸鱼想甩锅的人、救不了那些自以为是目中无人的人。我就听过有学员抱怨,说他们领导要求新入职的分析师,“立即马上分析出业务部门100%不知道且决定公司生死的重大问题!”——除了傻逼以外,没有更合适的第二个词来形容这种人。

 

如果一个人死到临头才去医院,我们不认为是医院技术不行救不过来,而是认为这个人是傻逼,平时不重视身体健康,死到临头怎么救。同样,数据分析的作用,也不是拿来找出公司死到临头还没有人发现的问题,这样的公司活该倒闭。数据分析更像体检,通过常规指标监控,为业务开展保驾护航,避免错误。这样公司都不会死到临头,为什么还存在“业务部门100%不知道且决定公司生死的重大问题”如果真的数据分析师发现了“业务部门100%不知道且决定公司生死的重大问题”赶紧跳槽吧,这公司死定了!

 

当然,你要硬问我,有没有通过数据分析发现业务部门100%不知道且决定公司生死的问题。答案当然是:有,而且这种经验我还很多。10年前我刚入行的时候,企业信息化建设刚刚开始,那时候确实有很多问题,是没有上BI之前根本不知道,上了BI大家恍然大悟的。所以如果硬要说找这种故事的话,就从新立的BI项目里找吧。不过10年已经过去了,企业信息化建设也上了一个等级。现在还抱着这种思维,就真的是老古董了。

 

让这些还停留在经验时代的古董们说“我早知道了”好了,本身很多业务部门的领导,就是靠关系、靠运气、靠资历而不是靠能力混上来的。激烈的市场竞争会教他们做人。我们可以集中精力服务那些愿意理性思考,有意愿解决问题的人。

 

不过有些同学会说,老师,我们公司的数据化管理氛围不行,没有哪些部门特别愿意合作,怎么办?答,这个年头,已经没有什么工作能离得开数据分析了,从策划项目到落地执行,里边有一大堆细节可以做。如果公司完全缺乏数据化管理的氛围,可以从一些具体工作入手,帮业务减轻负担,让大家慢慢接受数据分析。具体的切入点如下,我之前刚好有整理过一份项目中所需要的数据分析工作的清单。本篇文章又是很长很长,这个就作为今天的福利派给大家: 

 

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