数据分析师必看：如何为不同的人“量身定制”数据指标？

文丨王晓东触脉咨询创始人

在企业中，数据分析师应该为不同的人确定不同的指标。

为什么？

作为数据分析师，我们经常会产生一种错觉：自己提供的数据适用于所有人。

事实上，虽然在掌握数据的速度、全面性两方面，数据分析师优于他人，但依然会忽略数据的有效性。

判断数据是否有效，并不基于输出数据的速度和范围，也不由输出数据的人决定，而是由数据的使用者所决定。

在一家数据驱动运营的企业中，不同部门、岗位职级上的人员，对数据的需求自然不尽相同。举个简单的例子，企业的CEO承担着重大决策责任，而网页设计师则对着陆页的用户体验所负责，两者责任不同，目的也不同，需要的指标也不会相同。

数据分析师如果做到为不同的人“量身定制”他们所需的数据指标、“量身定制”适合他们的数据呈现方式以及最能让数据发挥作用的输出频率。那在他人眼中，我们提供的数据价值将大幅提高，并对此充满期待。在团队中所处的地位也将变得不可或缺。

当然，这点并不限于数据分析师，凡是需要提供数据给同事、领导、下属以及内外部的利益干系人，上述观点都可适用。

反之，如果数据分析师理所当然的认为，数据使用者有能力去定义所需的指标，并进行挑选加以使用。在消耗对方大量时间、精力的同时，对他人而言，我们的可信度也将大打折扣，导致对方对所提出的数据建议不置可否，甚至视而不见。这是造成数据分析师的建议不受重视的主要原因。

那应该如何做到在提供数据时，为不同的人量身定做？

从以下三个维度出发，不同的人对数据指标需求有几个常见原则。当然，恒定不变的是我们的数据应该和生意保持联系。

我们把企业内使用数据的人按照“通用职级”进行分类。

可以看出，不同职级的人使用数据的初衷，在本质上完全不同。

决策者

决策者通常关心两点：一是和生意状态最紧密结合的指标，例如收入，成本、利润和现金流。例如，多数乙方服务型团队的决策者，通常会非常关心甲方客户的账期时间和逾期付款比例，因为这是导致现金流风险的重大隐患；

二是指标与指标之间的相关性，因为在他们看来，生意是一整盘棋。当某个单一指标出现极具向好的变化，他们往往不会觉得得意，反而希望迅速找到造成这种现象发生的原因。

所以，决策者随时随地都可能产生数据需求，并且需要指标体系以简明扼要的形式呈现出来。

当我们面对的对象属于决策者一类的角色时，要注意将相关属性的指标一同呈现，并且最好一页纸表达清楚观点、建议。

管理者

管理者更关注的则是自己负责的部门情况如何。以营销部门为例，负责人通常关心每一次市场活动的结果，使用的促销策略是否有效；在完整的营销周期内，数据变化和波动是否剧烈，是否超出预期或触达风险警戒线。

对于管理岗而言，卓有成效的指标矩阵已经预设好，通常不会发生太大变化，但这并不意味永远没有变化。

当企业所处的商业环境发生变化时，管理者使用的指标体系相应会发生改变。假如竞争对手采取与过往不同的竞争策略和力度时，为了洞察真相，管理者观察数据的维度会迅速发生转变。

因此，在我们为管理者提供数据时，制定一套相对固定的数据报告模板是必不可少的。此外，在这类周期性分析报告中，最好能体现出数据当期变化方向和趋势，并能指导有效的行动。

执行者

执行者，他们是真正把数据价值转变为商业价值的人，所以对具备高灵敏度的指标需求很大。也正因如此，执行者对数据指标是否真的具备有效性最具发言权。

举个例子，在一次大型广告促销活动中，投放的广告素材，是否获得了符合预期的曝光量和点击率？每一次投放的实时数据都极具价值，必须被完整的采集记录。因为在投放前的内部测试中，即使方案准备得十分完美，也很难获得真实的效果。

当发现广告的曝光量和点击率低于预期或产生重大偏差时，执行团队需要马上采取行动，比如迅速更换广告素材、降低或增加当日特定媒体的投放预算等。

数据指标为执行者输出的行动价值远大于决策价值。执行者必须知道他们可能面对什么状况，以及在这种状况下采取何种措施。