起点学院课程

做好需求梳理,请牢记这3个要点!

1 评论 4871 浏览 29 收藏 9 分钟
15天0基础极速入门数据分析,掌握一套数据分析流程和方法,学完就能写一份数据报告!了解一下>>

需求没做对,一年全白费!新年开工,从做好需求梳理开始。根据数据分析输出的成果反推需求梳理,需要注意3个要点:临时取数的规范、注意取数报表和取数模型。

这两周很多小伙伴陆续突破千难万险返程复工,没复工的也在远程办公。在家憋了整个春节很多同学都表示:我的大刀已饥渴难耐了!恨不得马上拿起键盘狂敲代码。

在此特别提醒,新年复工一定要注意“需求梳理”四个大字。不然冒着被感染的风险,盯着口罩辛苦敲的代码可能全部白费。

有同学会说:啥?需求还要梳理?我们业务给的需求很清晰啊!“那谁谁,下班前给我个用户量的数!”你看多清晰。而且他们还特别喜欢6点下班,5点55分来电话呢,你看我多重要,不给我打个电话他们都不舍得走。

正是这种玩意搞得太多,很多同学在年底写总结的时候才会遭遇如下尴尬场面,最后升职加薪与自己没关系。当然没关系呀,因为别说推动业务了。你只是全年从头到尾被业务推着跑数,跑完了还被嫌弃跑得慢,仅此而已。

想摆脱这个窘境,当然得从梳理需求开始。

数据分析可以输出的成果有五类:

  1. 临时取数:给我跑一个XX数据
  2. 固定报表:日报、周报、月报、季报、年报
  3. 数据产品:移动端数据小助手、PC端仪表盘
  4. 算法模型:推荐模型、分类模型、预测模型
  5. 专题报告:针对产品、运营、销售的XX问题的分析

以上五类,除了临时取数,其他四个都可以独立成项目,并且和具体的业务挂钩。因此我们的目标就很清晰了:

  1. 临时取数不要口交,留下字据统计工作量
  2. 能做报表、产品、报告的,就不临时取数
  3. 有清晰、具体业务问题的,直接上模型,不做表

第一要点:临时取数的规范

临时取数一定要立字据,最好走专门的申请单(如下图)

申请单有几大好处:

  1. 填起来麻烦,所以没事不要申请!看报表去
  2. 有明确的需求归属,方便统计工作量
  3. 有清晰的取数标准,取数出错率低
  4. 有明确的发送时间,不要总喊急急急,着急就早点安排
  5. 有明确的申请权限,别总拿老板来吓人,让老板签字

总之——

有了取数表,生活少烦恼。

没有取数表,数据随意找。

下班没得跑,一改三四稿。

绩效全是零,辛苦不落好。

第二要点:从临时取数到报表

有取数表的第二好处,就是能升级需求

这是个涉及数据分析本质的问题:

  • 为什么不是每个数都临时跑?
  • 为什么要做固定报表?
  • 为什么报表还要做成产品?

答案是统一的:好用啊!

一个业务对应的数据逻辑就那么多,不做在一起,整成个表体系化的看,不嫌累吗!过多的临时取数本身就意味着做业务的脑子混乱,缺少规划。所以能整合成报表的,全部整合成报表。整合的思路是:

这是个涉及数据分析本质的问题:

  1. 同一业务,2次以上的临时取数指标,纳入报表指标
  2. 2次以上的临时取数,按发生频率,纳入周、月、季度更新报表
  3. 仅一次临时取数,区分是创新项目还是传统项目
  4. 创新项目不搞临时取数,需要创新可以拉上数据分析师讨论思路
  5. 传统项目把临时取数纳入专题分析的指标,跟专题一起做了

这样能最大限度发挥现有报表的作用,把报表的使用率提高上来;也能把零碎的思路、数据做成体系化的指标体系,提高分析积累。业务用的也顺心。

第三要点:模型对应的业务问题

这个问题非常容易被忽视,却是致命的:算法模型/数据中台/用户画像等,听起来牛逼,实际上不知道是哈东西的,没有和业务问题挂钩。导致数据分析师自己累得夯吃夯吃,苦在其中,做完了被人一句“你这有啥业务意义??!!”呛死。

这种场景非常多,比如:

问题出在哪里?问题出在很多企业做算法模型/数据中台/用户画像根本没有具体应用场景。都是看朋友圈里好多人转发,脑子一热就上了。这样工作过程复杂但输出成果不明确的玩意,做的越多,死的越快。

还有种场景是:有需求,但不明确。比如:

  1. 做个模型提升下GMV
  2. 来个数据中台赋能业务
  3. 搞个用户画像精准营销

听起来是个需求,实则不是:

  • 不上商品,靠写代码就提升GMV了?
  • 上了商品,谁来区分代码功劳多大?
  • 提升GMV是从多少提升到多少?
  • 提升到多少才算满意?

完全不清楚。

这种朦胧的需求,比“做个模型吧”更有危害。就是如果业绩做得好,业务部门会说是他们劳苦功高,如果做得不好,业务部门就把责任推给“我们的精准大数据用户画像模型迟迟不能发挥作用”。不但没有功,还得背锅。

本身在建模的时候,业务场景越明确,数据作用才越大,才越好找强特征。所以在做模型的时候千万不要止步于几句简单的话。更不能沉迷于:“人人都要建中台呀,我先建了再想有什么用”。而是一边看天一边走路,至少一个季度输出几个业务改善点。这样才能保持项目常吃常有,不至于憋到最后憋死了。

以上,请同学们参阅。工作是公司的,工资才是自己的。要为自己的福利做点努力,才对的起自己的付出。有的同学会说:我们公司环境很差,从来都是把跑数的呼来喝去,咋办?

混职场从来都是:忍、狠、滚。大家参考自己的情况做决定。但是做专业的需求梳理,把需求从初级向高级升级的方法,是值得人人都掌握的。毕竟工作是公司的,学的本事是自己的。如果真的有能力在混乱中建立秩序,树立数据部门的专业性与权威性,那就是一个合格的数据部门领导了。

祝大家新年开工大吉,我们一起继续努力。

#专栏作家#

接地气的陈老师,微信公众号:接地气学堂,人人都是产品经理专栏作家。资深咨询顾问,在互联网,金融,快消,零售,耐用,美容等15个行业有丰富数据相关经验。

本文原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议

更多精彩内容,请关注人人都是产品经理微信公众号或下载App
起点学院课程
评论
评论请登录
  1. 挺好的文章,建议可以再深入一点,多放一些实际例子, ❓

    回复