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世界上最好用的报表,新手数据分析师都没注意到!

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接地气的陈老师
发布2020-11-25 11:49:30
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发布2020-11-25 11:49:30
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文章被收录于专栏:接地气学堂接地气学堂

数据分析师们,你们做的报表够好吗?

或者说,怎么评价数据报表的好坏?

做报表,是为了在业务中发挥作用的,不是给数据分析师自嗨的。而往往同学们做报表最头疼的问题,就是:辛苦做的报表没人看,需要数据时又跑来临时性取数,搞得人烦不胜烦。所以报表不在花里胡哨,业务部门想用、能用、有用就最好了。

所以评价报表的好坏,强烈推荐这三个指标:

  • 重视度:业务部门不敢不看这个报表
  • 打开率:业务部门经常看这个报表
  • 有用性:业务部门看了很清晰知道要干什么

按这个标准评价的话,我们隆重推出当今世界最好用的报表:汽车上的速度表。是滴,就是这么个玩意。

因为它完美符合最好用的标准:

  • 重视度:100%!再厉害的司机,敢把速度表扣下来开车不?
  • 打开率:100%!只要在开车,每天,每时都得喵一眼。
  • 有用性:100%!不看速度开车的,不是进医院就是进局子。

没有啥花里胡哨外形,没有啥人工智能大数据分析,就一个数字就够了。不明道理的新人小白,还在沉迷于把做报表当成画画,特别沉迷于画“南丁格尔玫瑰图”这种一看好牛逼,可其实屁都看不清楚的图。恨不得把报表做的跟传奇手游一样,一刀满级,各种装备blingbling闪瞎狗眼。

而深谙此道的BI工程师们,干脆直接把仪表盘起个名叫:高管驾驶舱。希望自己做的BI能像汽车仪表盘一样,老板们做到位置上就时不时盯着看,必须看,看了有用。甚至还把业绩指标达成率一类,干脆做成一个速度表。是滴,这就是为啥很多BI产品喜欢自诩高管驾驶舱的真相。

然而,这里忽视了一个重要的问题:为什么汽车的速度表那么被重视?仅仅是因为它做成了这种格式吗??

当然不是

第一,速度是开车第一指标。

速度这个指标的重要性本身特别的高。速度快了会出车祸;不同路段有速度限制;超速行驶被拍了会被扣分。速度指标本身是特别重要的指标,才让它被人重视。

第二,速度指标指向动作很明确。

超速了,要减速;上高速了,要加速。司机看了速度指标以后很清晰的指导要干什么。

第三,速度表能即时响应司机的动作。

加油,速度就会快;刹车,速度就会慢。司机可以立即调整速度,不需要等,不需要再看看啥的。

可在企业里,根本没有这么理想的场景。找几个重要指标出来很容易,但:

1.指标变化,是否一定意味着有问题?

2.真有问题,到底谁来牵头解决,谁来配合?

3.落地方案,不见得马上能见到效果,要等nnn久!

控制企业,远比控制一辆车复杂。不能一脚油门就加速,一脚刹车就减速。这些复杂的分析与缓慢的落地速度,大大降低了BI报表的有用性。

更纠结的是,越宏观的问题,可以落地解决的手段就越多,越显得千头万绪:比如业绩没有达标,做新用户还是做老用户呢?做客单价还是转化率呢?是政策先上还是销售先上呢?理论上都可以。

你可能想当然说:都上嘛!

可不同策略间是有冲突的。

1、做新客和做老客会争抢费用,两个都做费用爆炸,平均用力,两边力度都不够,一起扑街。

2、做转化率就得牺牲客单价,做客单价就得牺牲转化率,两个都做,能支付那么高客单价用户就那么多,拿什么同时推?

3、要销售先动,就不能后推优惠政策,不然先买了产品的用户就会造反。要政策先动,销售就得等着政策,那还得忍耐若干天业绩下跌,到底各个部门忍得住忍不住?

本质上看,策略讲究的就是排兵布阵,是轻重缓急,是先来后到。这个过程不是简单的一脚油门一脚刹车可以解决问题的。所以老板们往往表现出两个极端:

懂数据的老板,直接上excel!维度拆分的巨细,同比环比三年比,他要综合评估到底怎么办——根本不用可视化。

不懂数据的老板,知道业绩还差多少以后,直接打电话给手下各位亲信马仔,所有人来办公室开会想办法——也不用看可视化。

这就是大部分高管驾驶舱失败的原因。虽然设计的出发点是好的,可最后很难真正实现效果。这也是大部分报表没人看的原因:重点不突出、行为指向不明确、看不到直接效果

更深层次的看:大部分业务部门的工作方法都是直接的、经验化、套路化的。习惯于遇到问题先讲语文,类似:

  • 我们可以上个促销
  • 我们可以优化流程
  • 我们可以做好服务

这些语文作业到底怎么对应到数据,怎么用数据衡量效果,怎么用数据监督执行,往往是稀里糊涂,从而无法将大目标,落地为具体的,可执行,可监控的任务。

本质上,问题来自于:过多的浪费精力,搞花里胡哨的可视化,忽视了梳理业务逻辑,忽视了建立清晰的数据监控脉络,忽视了总结经验,忽视了将经验对应回简单的数据报表。导致从报表中很难推出结论,只能孤零零看个数。从而极大的限制了报表的作用。

报表是最简单、最直接、也最容易被忽视的报告形式。它占了数据分析师80%的时间,可真正起到的作用非常小,以至于很多人在面试的时候,宁可讲自己捞泰坦尼克,摆共享单车的爆款网红经验,也羞于启齿自己做了很多报表。这简直就是浪费了自己大部分工作,以己之短击敌之长。想办法在报表数据之间建立逻辑,提升体系化监控水平,推导出结论,才是解决问题的正道。有兴趣的话,本篇集齐60在看,我们分享:如何搭建会讲话的报表,敬请期待哦。

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原始发表:2020-11-14,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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