解决数据分析落地难的一点经验

数据分析的结论不能落地，是很多数据分析师的痛。数据分析师从被动提数，再到主动分析、洞察，最后结论落地。这是一个很长的过程，有很多技巧、方法，以及步骤可以帮助我们把分析结论让业务方接受，从而落地驱动业务增长。下面几点经验仅供参考。

1、保证分析的价值性

在做一个分析报告之前，我们需要跟产品方或者业务方沟通，了解他们现在的痛点。做正确的事情很重要，沟通好需求，把他们的痛点转化为数据可以解决的问题。

这就保证了我们分析的问题是有价值的，只有做业务方最关注的事情，我们的分析结论他们才会更感兴趣。比如，他们最近比较关心用户留存率，那么就要重点分析用户留存率问题，虽然其他问题，比如付费用户的增长你也发现了分析的必要，但目前可能不是业务方最关心的问题。

接下来就要保证分析的思路和结论是有价值的。比如，针对用户留存率低的问题，需要通过专业的数据分析方法解释，针对留存进行专题分析，除了描述好现象，一定要给出相对应的建议，同时保证我们的每一个建议都是有数据支持的。

2、以产品经理的思路思考

当做完数据分析报告时，需要以产品经理的思路自己先看一遍数据分析报告。我如果是产品经理，在看到这个报告时会发现哪些漏洞？

我如果是产品经理，这个报告有没有解答用户留存率的问题和原因？

我如果是产品经理，这个报告的结论是否已经是我已经知道的，根本没啥价值？

我如果是产品经理，这个最后优化的结论是否可以落地执行？

3、与相关方一起讨论分析报告

做完数据分析报告以后，落地之前，需要与相关方一起讨论分析报告，比如这个项目对接的产品经理及产品经理的领导、你自己的领导（认可你的分析）、相关的开发人员（你的策略实现是否有开发难度）。

在这之前，最好先与你自己的领导单独讨论一次，一般来说，我们自己的领导会给我们一些建议，同时可以提前发现一些问题。还可以保证整体思路更顺，最后与业务方讨论时思路会更顺利。

在讨论分析报告的过程中，针对业务方的疑问要及时记下来，如果当场不能解答，就需要在会后及时给他们答复，这种问题千万不能拖！

4、主动推进

分析报告在进过多方讨论后，大家都觉得没问题，就到了一线的执行阶段了，这时可能会涉及多个部门，如运营和开发部门，这些落地方案对他们来说并没有什么收益，反而会增加他们的工作量。一般来说，我们可以请对接的产品经理去提需求，然后建群，主动推进开发与运营人员，查看相关进度。