這五個關鍵問題，我們一竅不通。而這五個問題，恰恰決定了數據分析成果是否被認可。所以只聽一句：“你來分析分析”就埋頭干活，基本等于自掘墳墓哈。干得越起勁，墳挖得越深，把自己坑得越慘。

數據分析輸出的產品，不像大米白面能直接填飽人的肚子。數據分析的價值是相對的。如果提供的是對方知道的東西，即使給得再多，也不會被認可，甚至會被吐槽：“你太啰嗦了，說重點”。

所以標準的梳理數據分析的路子，就是整明白對方做了什么，想要什么？（如下圖）

但注意，上邊的做法是乙方服務甲方/求職者去面試的做法。真要是在企業里邊用，大家相互知根知底，是不需要前期鋪墊這么多的。這時候，可以通過層層遞進的五個問題，搞清楚：到底對方知道多少。（如下圖）

有了這個五個問題的答案，就能根據對方對業務現狀的把握情況，確認分析重點了（如下圖）。

BUT！這是對一般人說的。如果面對領導，很多同學不敢直接問。冷冰冰地問來問去，搞得跟審犯人一樣，不但自己張不開嘴，還可能引起領導吐槽：“我都想清楚了，要你干啥！”所以，得有些更靈活，簡便的辦法。

2快速上手的五個要點

回到原點，想要做出讓人認可的分析，本質上要解決這五個問題：

l?誰要看？

l?為什么看？

l?想看什么？

l?看到什么程度？

l?看了又做什么？

所以，可以從這五個問題入手，用更輕松隨意的對話，找到突破口

▌ 突破口一：誰要看？

比如領導要求：“分析下近期的活動”，那么可以問：

1、是給您本人看？

2、還是給負責活動的本門看？

3、還是給活動相關的財務、營運、供應看？

如果提問的人，剛好有明確的意圖，他就會告訴你：

1、我本人想了解情況，我不太信運營自己說的

2、我覺得運營的人做的不客觀，你給他們個參考

3、我想讓各個部門都了解下當前的情況，科普科普

有了這個信息，后邊做啥事就非常清晰了！

▌ 突破口二：為什么看？

我們很想知道看數據的原因，但是又怕直接問“為什么”太生硬了。這時候可以用釣魚執法的方式，直接甩一些業務上的話題出來，試探對方的真實意圖。

比如面對“分析下近期的活動……”可以說：

1、我看活動組的人加班加了好多天，是不是過程中很多問題？

2、我看活動上線后又發了2次補充說明，是不是出了啥事情？

3、我看活動的商品銷量并沒有大幅度增加，是不是有什么情況？

如果提問的人，剛好有心煩的事，他就會非常詳細地和你吐槽：

1、活動策劃太糾結

2、活動宣傳不給力

3、活動效果不太好

知道了這些信息，后邊的分析就有了基本定調，并且能夠直插核心問題。

▌ 突破口三：看什么東西？

我們很想知道輸出的內容，但是又怕直接問“你想看哪些指標”太生硬了。這時候可以主動提示：可以看XXX東西，現場確認一下是否是對方需求。

比如面對“分析下近期的活動……”可以說：

1、活動本身參與情況

2、活動投入產出情況

3、活動前中后大盤整體指標變動

4、近半年來同類活動對比

然后直接問：這樣是否足夠？

如果提問的人，剛好有想看的內容，他就會非常詳細的和你說：

1、指標太多了/太少了，你得關注XX

2、時間維度太長/太短了，你得注意XX

3、分析角度太多/太少了，你得考慮XX

這樣雖然結論不清楚有沒有用，但至少內容上是對方要的。到時候數據出來，如果結論不滿意，再一起看數據，看看下什么結論好，也容易交差。

▌ 突破口四：看到什么程度？

我們很想知道輸出內容的深淺，但是直接問“你想分析成啥樣？”太過莫名其妙。這時候可以換個問法：直接告訴他，數據現狀是啥！然后再問：還有啥是他不知道 or 特別想弄清楚的。

比如面對“分析下近期的活動……”可以說：

1、活動目標人數40萬，實際參與30萬

2、參與活動的人消費力比較高，活動消費1個億，已經達標了

3、活動ROI比同類活動高，但是近期來活動參與率持續走低

然后直接問：這些情況是否足夠回答您的問題？您還有啥想了解的？

如果提問的人，剛好有糾結的難題，他就會非常詳細的和你說：

1、客單價為啥高，要深入分析

2、參與率持續降低，也要深入分析

3、不要光看ROI，要看重復參與率

這樣收集來的信息就太硬貨了！能直接指向最終結論

當然，搞到硬貨的基礎是自己也得夠硬！常規的指標監控，數據結果自己心里得一清二楚。這樣才能問出硬核問題。或者掌握了做數據MVP的技巧，有本事現場做MVP測試。不然是無法拿到這種硬核信息的。

▌ 突破口五：看了做什么？

我們很想知道輸出內容最后被用到哪里去了，但是直接問“你想做什么？”顯得太過傲慢——領導做什么，什么時候輪到一個小兵來管！這時候可以換個問法，直接拋出一個可能的行動方向，然后問：“我這么理解對不對呀？！”從而釣出對方的真實意圖。

比如面對“分析下近期的活動……”可以說：

1、是不是要馬上上一個新活動，補這個活動的缺？

2、是不是要總結下本次的教訓，下次不再犯？

如果提問的人，剛好有想辦的事，他就會非常詳細地和你說：

1、我在考慮要不要改活動形式

2、我在考慮選一種更好的形式以后用

這樣就清晰了，提問人對本次活動的心理估價，也能知道哪些輸出有用。后續也清晰。

3靈活運用五要點

注意：五個要點的問法，可以一次性問完，也能分開問，不需要很死板。有趣的是，領導們也是有個人風格的。

一般甩手掌柜型領導，問題1能回答清楚。這種人喜歡指定好誰干啥事，剩下的自己就不管了，因此對于“給誰看，看了起啥用”會比較清楚。

一般技術出身的領導，問題3、4能回答清楚。這種人會關注細節，可會用數據思維思考問題，因此能聊得很細致。

一般業務導向的領導，問題2、5能回答清楚。這種人雖然不關注技術細節，但是要辦啥事，遇到啥問題是能講出清楚的。

所以，同學們可以看菜下飯，根據領導風格選擇合適的問題。這樣既不顯得唐突，又能體現自己的專業素質，還能為后邊的工作掃清障礙。

有同學會問：那遇到稀里糊涂型領導咋辦？！

答：得看對方是真糊涂還是假糊涂。所謂假糊涂，就是對方僅僅是不清楚現狀，所以無法下判斷，這時候可以先呈現數據現狀（而且要盡可能全面）幫對方建立起來判斷。

如果對方是真糊涂，比如靠前大廠頭銜，靠吹噓拍馬，靠吃喝嫖賭，靠資歷老而混上來的老糊涂蛋——那真的沒啥辦法了。這時候只能自求多福。

但是，做數據的同學們，還是得掌握梳理需求，建立思路的技巧，這樣才能判斷：到底是對方糊涂，還是自己的能力差。有相當多做數據的同學，有個壞習慣，就是不管業務方需求，不去溝通細節，自己閉門造車，堆砌指標，搞一堆無用的數據。這種情況下就是自己的問題了，怪不得別人。在報告出來，被人批的時候痛哭“你不早說！”只會被人噴回來“那你也沒問呀！”

然而，這樣就牽扯出第二個問題：到底心里得裝著多少常用數據指標，才能滿足快速溝通的需求？實際上，能根據場景快速選擇合適指標，是數據分析師的一種高級能力。這種能力的形成是需要系統化的學習的，歡迎到我的知識星球上學習鍛煉。

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