数据分析师入职新公司后,该做点啥?

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编辑导读:在这个跳槽季,不少数据分析师又要换工作了。刚进入一家新的公司,数据分析师应该做点什么呢?本文作者从自身工作经验出发,对此发表了自己的看法,与你分享。

又到了金三银四跳槽季,不少数据分析师又要换工作了。今天就来聊聊数据分析师如何在一家新的公司快速落地。

进入一家新的公司,首先要做的绝对不是马上开始做一些简单能上手的工作,比如完成领导交给你一些取数需求,或者按照固定格式写些日报周报啥的。这些工作确实需要做,但是重要程度没那么高。要想在新公司落地,你必须要思考清楚这样几个问题。

一、商业模式

如果不懂业务,我们就没法分析。

所以你第一件要搞清楚的事情是,公司的商业模式是什么。

什么是商业模式?用大白话来说就是这家公司究竟怎么赚钱。

怎么赚钱不是简单的一句“卖广告位赚钱”这么简单,要说清楚这个问题,要理清这样几个就要搞清楚这样3个问题:

  • 和谁
  • 通过什么样的方式
  • 实现什么样的商业价值

首先,和谁,我们要先知道会有哪些人或者组织会和业务有关联。比如电商行业,电商会和哪些人发生联系呢?首先肯定有消费者,而如果是一个平台型的电商公司的话,那么还会有卖家。连接卖家和消费者之间呢,还会有一个快递公司。如果是一个自营电商,那么还会有供货商。这是最基础的一些关联方。还有一些容易被忽视的,比如监管部门,媒体等等,这些不是必须的,但是列的越多,你对业务的理解就会更清晰。

其次,通过什么方式。也就是我们和上面的关联方发生什么样的联系。消费者通过哪些渠道看到我们的店铺?通过什么方式进行支付?我们如何交付最终的产品?卖家如何入驻?供货商通过什么方式交付哪些产品等等。这里会牵扯出很多洗细节,比如成本,像支付成本,物流成本,营销成本等等。还有渠道,比如宣传渠道,支付渠道等等。这些问题在梳理的过程中都会逐步清晰。

最后是商业价值。商业价值就是满足了用户什么需求,并且我们能从中赚钱。我们可以靠向卖家收取广告费来赚钱。如果是自营电商,可以消费者的钱。甚至也可以不赚钱,当然这个不赚钱是短期内的不赚钱。比如我注册一个店铺,运营打理得非常好,目的是把这个店的所有权卖给其他店主。很多公司的业务赚钱的方式不是单一的,比如京东就既有自营店和物流赚消费者的钱,也有非自营的三方店赚卖家钱,有时还会接一些外部广告赚广告主的钱等等。

搞清楚了这样三个问题,那么我们也就基本清楚了这个业务究竟是如何运转的。

二、生产关系

我们接下来要梳理数据生产关系和业务生产关系。

首先是数据生产关系。做数据分析之前,我们至少得知道这样几件事:

  • 现在都有哪些数据?
  • 数据从哪里来?
  • 数据生产链路各个环节的对接人是谁?
  • 数据口径谁最清楚?
  • 数据的提取和清洗需求提给谁?

数据是分析的基础,有什么用的数据才能做什么样的分析。千人千面的推荐系统固然很高大上,但是对于只有几万DAU数据量的产品来说,缺乏足够的数据量,理想再丰满也没用。

并且,口径是千万要搞清楚的事,这牵扯到分析的准确性。但是吧,这事确实未必搞得清楚。大厂内部的数据口径也是老大难问题,所以对于我们新入职的同学来说,得找到一个能对口径有最终解释权的人,提数之前问下他的意见,之后就算出了事也有人帮你抗。

然后是业务生产关系。意思是业务方或者领导究竟希望你和业务部门之间如何合作?由于数据分析是辅助类的工作,所以数据分析师的工作不能是自嗨,必须和业务同学紧密配合。而不同公司的配合风格是不一样的:

  • 有些bi部门就是纯取数、有些会深度参与业务研究,
  • 有些领导希望BI对上服务,让领导能及时准确地看到业务现状和经营分析。
  • 有些领导期望向下服务,期望bi能帮助一线业务人员决策。

这些合作方式并没有对错之分,而是不同的企业文化、业务现状和人员能力决定的。作为新加入的分析师暂时不要急于改变现状,搞清楚现有的合作方式,顺应这个方式先融入这个团队再说。

三、组织架构和人员组成

最后呢,我们还需要知道一下整个企业的组织架构形式是怎样的。

了解了组织架构和每个人负责的工作,你就能读懂那些需求背后的真实目的。比如首页改版,从过去的功能分发模式,变成了feed流的模式,有几个人都跟你说要看一下改版效果,不同部门,不同岗位的人背后的需求是不同的。

  • 算法部门,他们想知道算法对feed流匹配度的贡献是怎么样的。
  • feed流产品经理:feed流的点击率留存率等情况如何,如何继续优化
  • APP负责人:feed流的推荐分发相比过去的分发模式效率提升效果如何?是否应该保留。

另外呢,还可以找到那些和你一样来了不久的业务同学,这些同学也是刚到新公司,很希望短期能做出业绩,你很容易和他结成同盟。数据分析师是非常需要一个业务同盟的,可以为之后的深入业务打开一个口子。

四、总结

当你了解了这样三件事情之后,你对这家公司会有一个比较全面的了解。对于你接下来的数据分析工作将会有很大的帮助。

#专栏作家#

三元方差,公众号:三元方差(sanyuanfangcha),人人都是产品经理专栏作家。专注用数据驱动业务增长,擅长数据分析、用户增长。喜欢阅读、思考和创作。

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题图来自Unsplash,基于CC0协议

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