一个完整的数据分析体系，该长啥样？

很多同学抱怨：自己东做一点，西做一点，没有见过完整的数据分析体系是啥样？实际上早在10年前，很多大型银行就已经建立了很完善的数据分析体系，只是因为行业特殊性，导致外人知道的不多。今天跟大家详细介绍一下。

一、建设的出发点

满足业务需求，是建设数据分析体系的出发点，也是最终目的和最高要求。要注意的是，“业务需求”并没有统一的标准。不同部门，不同身份的人，需求是不一样的。从大的方面看，可以分作三个层级：

1、战略级：能决定公司整体方向的高级管理层
2、战术级：决定一个具体职能工作的管理层（销售、运营、产品、售后……）
3、战斗级：没有决定权，只有执行权的一线部门（业务员/客服/审核员/仓管员……）

这三类人，需要的数据类型，数据时效性，数据应用方向是完全不同的。因此需要分别满足需求（如下图）。

在整个体系中，经营分析是直接服务于战略级决策的。在最高管理层做决策的时候，更聚焦于宏观的问题，比如整体目标达成，外部环境变化，内部举措效果。而不是陷在琐碎的业务细节里。

因此，在做经营分析的时候，要：

1、在经营目标，转化为可量化的指标
2、监控目标达成进度，发现过程中的问题
3、感知外部环境变化，预警潜在宏观问题
4、量化评估各项业务活动对目标的作用
5、考核各项业务活动效益，提出方向性指导

注意：对经营成果的核算是非常复杂和麻烦的。很多经营举措都是跨数周、数月，涉及众多部门和工作。有些基础研发、生产线更新、基建投资更是跨数年。因此经营分析的频率一般不会很高，一般是以月为单位进行。

在经营分析层面做出的决断，往往是方向性的，比如：

1、坚持原定计划还是做调整？
2、销售/运营/产品/营销……谁打主力，谁当辅助？
3、追加投入还是更换方法？

这些决断直接影响到战术级设计。至于具体怎么设计，则要靠战术级的分析来支持。

战术级的分析是具体到每个职能部门的。比如：

销售部门：销售业绩分析、销售渠道、销售方法、业务员队伍分析
运营部门：活动方法分析、推广方式分析、平台运营分析
产品部门：产品使用情况分析，新版本功能，新版本分析

这些战术级分析的具体内容，常常五花八门，但是核心思路是一致的：

1、策略制定：从众多的战术中，选择一个可以达成目标的
2、监控进度：监控战术落地进度，发现问题，调整战术设计
3、复盘效果：复盘是否达成目标，积累经验，解决问题

具体的细节太多太多，就不一一举例了。有兴趣的同学可以翻看之前分享的运营、产品分析方法。实际上，大部分做数据分析的同学，最常接触的是这一层的分析。最终输出物也是日常监控报表+专题分析报告。

严格地来说，战斗级需要的不是数据分析，而是数据。一线工作那么忙，没人有空坐下来细细听报告，能看到数据，就已经足够行动了。比如

一线销售：看到今日业绩目标，今日已完成业绩，待跟进客户名单
一线客服：看到待分配话务量，排队接听数量、投诉数量、投诉结果
一线仓管：看到在库商品数、在途商品数，预计达到商品数，预计出库商品数

有了数据，一线就已经能开展行动了。赶紧干活，把没处理完的任务搞完

如果能在基础名单之上，增加一些辅助工具，就更好了。比如给销售的，不光有个待跟进客户名单，再多给个预计自然消费（通过预测模型给的标签），就能帮销售聚焦到更该主动跟进的人身上。比如再多给个：客户可参与活动/客户可转发海报，就让销售多了一个打动客户的工具。这些工具要比啰里啰嗦分析报告管用得多（如下图）

相当多公司在战斗级的数据分