写在前面,说说我知道的历史
十年,过的很快,变化也有很多
怎么做到专业
如何塑造价值和影响力
分析团队的带法、管法和打法
尾声
一、写在前面,说说我知道的历史
二、十年,过的很快,变化也有很多
这十年下来的一些感悟,需要保持足够自驱(共情)、高度专注(逻辑)、敏锐洞察(反应)。
格局要打开,十年下来接触到的场景变丰富了,政务关系、大客户关系、品牌合作关系、投行关系、FA的资源、品牌运作、大的制造商、供应链物流、金融融资、中间的渠道资源、小的零售商,数据分析是在分析什么?人、事、物,看似最重要的是数据,回归到实际,最终的决定性因素还是在于“人“;
必须有野心,不在拘泥于自己的一亩三分地,开始变得唯“利”是图,搞价值也好,塑造影响力也好,总得图点什么。取数是一个数据从业人员绕不开的话题,唯一的区别在于被动听从还是主动触达,sql boy / girl 很多时候都会沉迷在sql写下来的G点上,没有去影响人的野心,大概率上会停留在一个层次,无法往上;
团队更重要,签个500、1000万的合同开心么?除了一开始的时候会兴奋,后面都会很平淡。真正开心的是在这个合同拿下来之前,商务谈判、方案构思、难题攻克的过程,和团队一起出差,一起拼命的时间。从发展历程上来看,前期都是猥琐发育的时候,经济低、装备差、机能不全,中期有一定实力了就会去浪,后期其实都是靠策略,财富积累到一定的程度之后,往后看的重点会更偏向于在影响力、价值感、故事性的塑造上,而且得持续;
打开关系网,开始会去有目的结交人,刻意的去和周边自带“资源”的人保持联系,攒一个局,未来好彼此成就。打工也好,创业也好,要玩儿的高级,离不开好的队友,也离不开好的前辈,打开一些关系网,让信息流进来,然后去平衡,再去分配,最后实现共赢;
演绎非归纳,分析的过程里面有很多坑,各种原因导致的脏数据、测试数据、人为插入的数据,尽可能的了解业务、系统和人,用数据阐述事实而非观点,不臆测、不猜想、不做主观判断、不预设立场,重演绎过程而非归纳总结,踩的坑多了自然就轻车熟路了;
对工作的一点思考
把一件事做完和把一件事做好
思维转变是绕不开的话题
对几个词的浅层理解
三、怎么做到专业
管理能力:工作中常用的几个管理方法汇总
分析能力:分析方法、模型和框架
基础统计分析模型
常用商业分析模型
互联网营销策略模型
算法能力
四、如何塑造价值和影响力
主要分为应用价值和影响塑造。在所有的分析项目上,我的团队主要是占主导作用,实现这个过程总体可以划分为三个阶段:
五、分析团队的带法、管法和打法
从2014年开始,认识项目管理、产品管理、团队管理、经营管理。需要带入一定的管理方法,为了塑造团队的专业性和核心竞争力,需要建立流程、作业规范、作业标准、价值衡量方法、绩效考核制度,然后团队内需要有梯队化的建设过程,在复杂业务场景的时候如何利用owner来实现跨业务的高效协作。
团队定位和价值趋向
数据影响力,通过数据来塑造团队在公司内外的影响力
数据价值力,挖掘数据在用户侧应用场景做数字化营销
数据驱动力,支撑内部经营业务运营组织开展专项分析
数据发展力,分析团队的搭建,招聘、绩效考核、激励
职责和分工
支撑公司经营管理上的数据需求,主要是对老板和管理层,经营管理分析;
塑造数据团队在内外部的影响力,第三方机构的合作机会,行业分析;
通过数据产生直接的营收增长,数据资产的整合,ka用户上的价值挖掘;
完成对内部运营的支撑,活动分析、产品分析、市场分析、竞品分析;
对知识的沉淀,打造可移植、高复用的分析框架和模板;
管理、协同
重价值产出,以结果为导向,输出数据、报告可支撑运营决策;
做标准和规范,高度的可移植性和复用性;
团队成员的差异化,不趋同,各有所长,能够充分发挥扬长补短的特性;
梯队化建设,一个资深带1个高级+1个初级,彼此做backup,降低用人风险;
团队打法
注重产出、注重数据分析价值,对于高价值的需求重点投入人力,对于低价值的需求做到高效处理;
超过三天的需求,对于BI产出的数据分析报告、白皮书、算法模型、数据看板等需留痕,以邮件形式交付,并抄送双方的一二级部门leader;
别人做的我不做,对于其他项目组已经涉猎的项目,不做重复的项目;
BI的工作内容应侧重分析,合理分配工作时间,对于日常数据需求的处理原则上应归还给数仓同学和数据产品,两个原则:模板化和产品化;
在日常的需求中提炼需求的共性,梳理模板,提高效率,构建系统的分析框架和解决方案;
基础建设:所有的基础性建设工作,作为需求方,以业务推进点为导向,形成指标、口径、规范,导入给产品侧进行排期解决;