数据到底怎么用?运营报告的6个必备要素
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数据到底怎么用?运营报告的6个必备要素

  作者:胡晨川 (微信号:川术)

  说实话,这个问题非常大,以我浅薄的经验很难解答。一千个人可以做出一万种报告,硬给运营报告一个模板是不现实的。怎么写好商业报告,我建议大家去读《金字塔原理》这本书。在这里,我只从自己的经验出发,尽量提炼出几点必备的要素。

  在我看来,数据报告分为两种。一种是追踪型的数据报告,或者成为dashboard。它是对日常业务数据高频率的展现,关键在于发现问题,而不是解决问题。它一般用于回答“怎么了”。这类报告往往是规律性地长期进行制作。另一种就是解决问题的数据报告,它一般是专题型的研究报告,用于回答“为什么”。这类报告往往是不定期地进行制作,而且很有可能是由浅入深的系列报告。

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  关键信息优先

  一份好的报告,关键信息一定是在报告的最前面提现出来的。所谓“开门见山”。

  在追踪型的报告中,关键信息就是最核心最宏观的指标变化,你可以想象汽车的仪表盘,主要指标是永远不会变的。

  对于研究型的报告,关键信息并不光是结论,还要包括能看懂结论的必要信息。这一点是许多分析师忽略的。他们的报告会把结论在最先点出来,但对研究的背景、目的、方法毫无阐述,导致报告的读者没有上下文,也就不能理解结论。这部分的写法我建议参考论文的“摘要”部分。不仅把结论浅显地点出,还要让读者对目的、过程和方法有一定的了解。

  只有单向的逻辑线

  在追踪型的报告中,一般数据以时间序列呈现,建议只遵循“宏观→中观→微观”这条单向的逻辑线展开。追踪型的报告往往需要有多维度的下钻,所以下钻的逻辑一定要单向,不然读者很容易混乱。比如,收入指标可以从地区、用户类型、产品类型三个维度下钻。那么你的追踪报告一定是宏观指标(收入值在时间维度的变化、)、第一层下钻(地区维度展示、用户类型展示、产品类型展示,用饼图展示结构,用折线图展示变动趋势),第二层下钻(地区×用户类型、地区×产品类型、用户×产品类型)。千万不要一会儿是“地区×用户类型”,一会儿又变成“用户类型”。

  这里需要一点心理学的知识。人脑理解信息的层次关系,并不会依据信息本身的层次关系,反而更依赖接受信息的先后顺序。如果我们将某些更微观的数据展示在宏观数据的前面,人们就非常容易将微观数据作为宏观决策的依据,这是非常危险的。所以我们报告的呈现逻辑,千万不能随意。除非,你想用数据撒谎,用某些微观的“漂亮”数据来修饰宏观的“悲催”数据。有本小书叫《how to lie with statistics》,讲述了一些应用统计学撒谎的“歪门邪道”,我只读了一点点,但感兴趣的读者可以去领略一下“用数据撒谎”的魅力。

  对于研究型的报告,建议在做之前梳理好清晰的研究路线图,然后根据研究路线图来展开研究的结论和过程。同时,在现实业务场景中,结论的重要性远高于研究过程。读者极有可能看不懂你用的方法,你的任务也不是向你报告的读者说明白方法,真正重要的是让读者理解结论,并能应用到业务中。

  有选择地进行维度下钻

  上面所说的,维度下钻必须遵循宏观到微观的逻辑,但并不是意味着在每一层都要将所有的维度组合(细分数据)展示出来。我们只需要展示最重要的细分数据即可。比如,收入的追踪报告,收入在地区间的差异是长期稳定的,而在产品类别间会有频繁的变化,那么我们就更应该展示产品类别这个维度的细分,因为这里涵盖的信息更多,更有跟踪的必要。

  不要展示过多的数据图

  一份报告中,缭乱地堆积上各种数据图,在外行人看来,可能觉得这个报告“很专业,很高大上”,但在我看来,这份报告的信息获取效率或许很低。 图表的目的,在于简单直观地展示信息。多个图表组合在一起的目的,在于简单直观地展示逻辑关系更复杂的信息。而我们往往将多个图表的组合做成了“炫目的连连看”,非常可悲。

  所以,我建议报告中要用上三种展示信息的工具:表格、文字、数据图表。首先是表格,一种单位面积承载信息量最大的展现形式。如果一个较复杂的问题,能用一个表格加上些许文字说清楚,那就一定不要做出N张图表。其次是文字,如果一个论点能用简单的话论述清楚,那就不要去做图表。最后是图表,展示的图表一定要简单直观,千万不要在图表中放上太多的图形元素(数据指标),以免扰乱视觉和思维。

  当然,除了不要铺上过多的图表,更重要的是用对图表。什么图表用于什么问题,本书的前三章有详细的介绍,这里不做累述了。

  附上明细数据集和制作过程

  我认为,我们向人展示数据报告时,不能光展示一个报告,而应该让报告读者能够基于报告内容继续思考。如何做到“继续思考”呢?

  第一, 要让读者有思考的依据。即一份好报告,能打开读者的深入思考之门。一旦他要深入思考,那我们就要能提供他继续挖掘信息的可能。这时,我建议在报告发送时附上用于制作报告的明细数据,供别人做进一步的探索。

  第二, 要让读者能复制制作过程。这一点在研究报告发布时尤其重要。一般情况下,我会要求我的小伙伴在报告发布时,附上取数SQL代码、计算分析代码和详细的过程说明。尤其是在运营相关的研究结果发布时,运营人员能复制我们的过程,也就能快速地学会我们的方法。这样能使知识快速反哺到业务中。毕竟数据分析师是少数,若一个个手把手教运营人员,效率太低了。

  给出实质性的建议

  对于数据分析师该不该给出指导业务决策的建议,我曾经犹豫过。但后来我坚定地认为:一个分析师若不能深入理解业务,不能从业务决策者的角度去研究问题,那他只能被称为“取数机”或者“计算器”,最终会极快的被新技术所取代。所以,真正重要的是分析思维,是将业务问题抽象为数学问题的能力,是驾驭分析方法的能力。所以,分析师的分析报告,应该一定必须提出基于自己的思考所得出的策略建议,且一定是能落地执行的建议。

  End.

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