Cách đưa ra những gợi ý có giá trị khi viết báo cáo phân tích dữ liệu

Khi viết báo cáo phân tích dữ liệu, đưa ra các khuyến nghị có giá trị là bước quan trọng, nhưng đây cũng là phần mà nhiều nhà phân tích thấy khó khăn. Bài viết này sẽ cung cấp cho bạn phương pháp thực tế giúp bạn đưa ra những gợi ý thiết thực và sâu sắc dựa trên sự hiểu biết và nhu cầu về dữ liệu của các phòng ban kinh doanh khác nhau.

Bạn sợ nhất điều gì khi viết báo cáo phân tích dữ liệu?

——Phần gợi ý! Hoặc là họ không biết cách viết đề xuất, hoặc họ chỉ viết hai câu như "GMV đã giảm, tôi đề xuất bạn nên tăng nó lên!" Sau khi viết xong, ông chủ vẫn khinh thường họ: “Các anh cần đưa ra những gợi ý có giá trị! Các anh cần phải sáng suốt!”

Chúng ta nên làm gì? Hôm nay chúng ta hãy nói về điều này nhé.

1. Những điểm chính để giải quyết vấn đề

Chìa khóa để giải quyết vấn đề là tìm ra điều doanh nghiệp thực sự muốn. Không phải mọi phòng ban kinh doanh đều nắm vững tư duy dữ liệu. Một số phòng ban không chú ý đến dữ liệu, trong khi những phòng ban khác lại chú ý nhiều đến dữ liệu và có thể đã tự mình thực hiện rất nhiều phân tích.

Nếu bạn muốn phục vụ tốt bộ phận kinh doanh, điều đầu tiên bạn cần cân nhắc là: "Những người này hiểu biết bao nhiêu về dữ liệu" rồi mới kê đơn thuốc phù hợp. Ngược lại, những người hiểu biết nhiều hơn về dữ liệu sẽ mong đợi chúng tôi đưa ra những gợi ý cụ thể hơn, vì vậy chúng ta hãy thảo luận về tình huống này trước.

2. Làm dịu sự lo lắng

Trong số những người hiểu dữ liệu, có một nhóm mà tôi đặc biệt ghét: những người dễ bị kích động. Nếu giá cổ phiếu tăng 2% vào hôm nay, bạn vẫn sẽ được yêu cầu "phân tích sâu hơn"; nếu giá cổ phiếu giảm 1% vào ngày mai, bạn vẫn sẽ được yêu cầu "phân tích sâu hơn". Điều tệ nhất là trước khi bạn hoàn thành việc viết báo cáo phân tích về sự suy giảm, chỉ báo đã tăng trở lại và bạn phải quay lại và viết báo cáo phân tích về sự gia tăng...

Về cơ bản, những người như vậy không hiểu được xu hướng chung của dữ liệu cũng như không có thói quen xem xét các xu hướng lớn trước khi xem xét các chi tiết. Do đó, họ không thể phân biệt được những biến động thông thường và xác định được xu hướng bất thường thực sự. Đó là lý do tại sao chúng ta bận tâm đến những vấn đề tầm thường.

Lúc này, tôi thực sự muốn đưa ra lời khuyên cho họ là "hãy ngừng đùa giỡn". Tất nhiên, chúng tôi có trình độ học vấn rất cao và đề xuất văn minh của chúng tôi là: "Nên hiểu các mô hình dữ liệu cơ bản và chú ý đến xu hướng phát triển. Chúng tôi sẽ tiếp tục theo dõi chỉ số này". Điều này không chỉ giúp họ bình tĩnh mà còn giúp phát hiện ra vấn đề thực sự (như minh họa bên dưới).

3. Những người thiếu sự hướng dẫn

Có một số người sẽ xem dữ liệu, nhưng họ chỉ xem dữ liệu KPI và dữ liệu kết quả nhiều lần. Nhìn thấy các chỉ số KPI giảm theo năm, theo tháng, tổng số tiền không đạt mục tiêu, tôi vô cùng lo lắng nhưng không thể làm gì được. Để ý! Kiểu người này ghét câu nói "Cố lên!" nhiều nhất. Bản thân anh ấy biết rằng anh ấy cần phải thực hiện điều đó, nhưng anh ấy không biết phải làm như thế nào.

Vào thời điểm này, việc phân tích cần được thực hiện chi tiết hơn. Nên sử dụng phân tích chuẩn hoặc chẩn đoán quy trình để giúp họ thấy được khoảng cách giữa họ và chuẩn, đồng thời thấy được các vấn đề trong quy trình thực hiện, giúp họ dễ dàng hình thành ý tưởng hơn.

Cuối cùng, các đề xuất được đưa ra theo hai hướng: học hỏi từ các điểm chuẩn và cải thiện điểm yếu: "Khuyến nghị học hỏi từ XX điểm chuẩn và cải thiện XXX hoạt động" và "Khuyến nghị cải thiện XX vấn đề và hiệu suất tổng thể dự kiến ​​sẽ tăng x%" (như được hiển thị bên dưới)

4. Xác minh đối tượng giả thuyết

Có một kiểu người khi xem xét dữ liệu sẽ thực hiện phân tích chéo, phân tích so sánh và phân tích quy trình thông thường và trực tiếp hình thành giả thuyết về vấn đề. Lúc này, khi bạn nói chuyện với anh ấy về "chuẩn mực học tập/sửa lỗi", anh ấy sẽ nói: "Tôi đã biết từ lâu rồi, chúng ta có thể nói về một số vấn đề chính không?"

Lúc này, lời khuyên hiệu quả nhất là trực tiếp lấy giả thuyết phân tích của anh ta, sau đó xác minh và trực tiếp trả lời câu hỏi của anh ta. Khó khăn ở đây là các giả định phân tích của ông có thể quá phức tạp và khó định lượng trực tiếp. Tại thời điểm này, chúng ta có thể chia nhỏ các giả định và phân tích chúng theo một số góc độ định lượng (như thể hiện bên dưới).

Lời khuyên cuối cùng có thể nêu trực tiếp như sau: "Vấn đề XX mà bộ phận kinh doanh quan tâm đã được tôi xác minh và là sự thật. Các yếu tố ảnh hưởng là có tồn tại và chúng tôi khuyến nghị nên giải quyết càng sớm càng tốt".

Có một tình huống mà chúng ta nên chú ý ở đây, đó là các giả định của bộ phận kinh doanh đều hướng tới môi trường bên ngoài và lúc này, chín trên mười lần họ muốn đổ lỗi cho người khác. Là một nhà phân tích dữ liệu, chúng ta không thể trơ tráo đến mức che giấu thông tin của người khác. Chúng ta có thể thu thập một số dữ liệu về môi trường bên ngoài. Đối với các đề xuất, chúng tôi chỉ có thể nêu sự thật.

5. Hỗ trợ triển khai thử nghiệm

Có một loại người khác đã tự mình xác minh giả thuyết. Họ có một kế hoạch rõ ràng trong đầu và chỉ cần thử thực hiện. Lúc này, tốt nhất là bạn nên trực tiếp hỗ trợ anh ấy làm bài kiểm tra, thậm chí không cần phải kiểm tra kế hoạch của anh ấy - anh ấy đã suy nghĩ rất nhiều về điều đó trong một thời gian dài, và bạn có thể bắt đầu cãi vã chỉ trong vài phút nếu bạn chỉ ra lỗi của anh ấy. Không có ích gì khi tranh cãi về một điều chưa xảy ra.

Lúc này, gợi ý có thể được viết trực tiếp là "Khuyến nghị thử nghiệm và khuyến nghị hiệu quả". Một điều cần lưu ý ở đây là trước khi thử nghiệm, các giả định phải được liệt kê rõ ràng, đặc biệt là liệu có những tính năng mạnh nào ảnh hưởng đến kết quả hay không và liệu những tính năng này có được xem xét trong quá trình thử nghiệm hay không. Điều này phải được nêu rõ trước. Nếu không, bạn sẽ kiệt sức khi giải thích kết quả xét nghiệm. Đề xuất lúc này có thể nâng cấp thành: "Do yếu tố XX có tác động lớn hơn đến kết quả nên khuyến nghị xử lý XX khi thiết kế thí nghiệm" (như hình bên dưới)

6. Đối phó với những người không hiểu dữ liệu

Những kiểu người nêu trên có hiểu biết về dữ liệu và có thể thảo luận trực tiếp về dữ liệu. Tuy nhiên, ba loại người sau đây không hiểu gì về dữ liệu và một số người thậm chí còn tin rằng dữ liệu là vô dụng. Khi đối mặt với những người không hiểu dữ liệu, việc đưa ra lời khuyên có thể giúp tránh rắc rối, và thậm chí giữ im lặng cũng là một chiến lược tốt.

Một số doanh nhân không nhạy cảm với dữ liệu, đơn giản là vì chất lượng dữ liệu thấp và không có khả năng hiểu các báo cáo phức tạp. Càng đưa cho họ nhiều dữ liệu vào thời điểm này, họ càng không thể hiểu được. Điều cần làm lúc này là cung cấp dữ liệu theo dõi KPI chính, sau đó nhắc nhở họ khi KPI có vấn đề: "Khuyến cáo nên chú ý đến những thay đổi trong xu hướng KPI, có thể có vấn đề". Nếu họ quan tâm, hãy khám phá thêm.

Một số doanh nghiệp không nhạy cảm với dữ liệu vì các chỉ số KPI của họ hoạt động rất tốt, do đó họ cảm thấy hài lòng và không cần phải cân nhắc bất cứ điều gì khác. Bất kể bạn nói gì lúc này, anh ta sẽ nói: "Ồ, tôi nghe rồi" hoặc "Phân tích của bạn chưa đủ sâu, hãy xem lại lần nữa". Với những người này, không cần phải đưa ra nhiều gợi ý mỗi lần mà thay vào đó hãy nắm bắt những vấn đề ẩn sau KPI. Nếu chúng ta có thể chỉ ra vấn đề, điều đó không chỉ thu hút sự chú ý của họ mà còn khiến các nhà lãnh đạo công nhận khả năng của chúng ta (như thể hiện trong hình bên dưới).

Một số doanh nghiệp không nhạy cảm với dữ liệu vì chủ nghĩa kinh nghiệm. Tôi thực sự tin rằng "dữ liệu là vô dụng!" và kinh nghiệm của anh ấy là hữu ích nhất. Ngay cả khi gặp phải tình trạng hiệu suất kém, họ vẫn tự tin nói rằng: "Theo kinh nghiệm của tôi, tất cả những gì chúng ta cần làm là phát hành phiếu giảm giá". "Theo kinh nghiệm của tôi, tất cả những gì chúng ta cần làm là tung ra sản phẩm mới." "Theo kinh nghiệm của tôi, không có cách nào hiệu quả. Đây là vấn đề của môi trường nói chung."

Rất dễ gặp rắc rối với loại người này, vì họ rất kiêu ngạo, vì vậy đừng dễ dàng khiêu khích họ nếu không có sự chuẩn bị. Bạn có thể kiên nhẫn tạm thời và chờ đợi cơ hội thích hợp. Khi kinh nghiệm cũ của anh ta không hiệu quả và sếp anh ta mất kiên nhẫn với anh ta, bạn có thể đâm anh ta một nhát: "Phương pháp này đã thực hiện 3 lần và ROI ngày càng tệ hơn mỗi lần. Nên thay đổi các biện pháp". “Không phải ai cũng làm được, có ngành nghề có thể làm được, đề nghị tham khảo.”

VII. Bản tóm tắt

Sau khi bị chỉ trích vì "gợi ý phân tích quá đơn giản", nhiều sinh viên luôn cố gắng tìm kiếm những gợi ý "cao cấp". Họ đặc biệt hy vọng có được mẫu đề xuất chuẩn hoặc đề xuất đạt huy chương vàng từ một công ty lớn. Chỉ cần họ giành được huy chương vàng thì doanh nghiệp sẽ phải cúi đầu trước họ.

Trên thực tế, vì mỗi người có mức độ khác nhau nên việc chứng kiến ​​"thịt của người này có thể là thuốc độc của người khác" là điều rất bình thường. Do đó, giải pháp tốt hơn là giao tiếp cẩn thận, hiểu rõ nhu cầu kinh doanh và đưa ra các gợi ý dựa trên các tình huống khác nhau. Tôi đã phân loại nội dung bài viết này như trên để bạn tham khảo.

Tất nhiên, nếu một số sinh viên muốn xem các trường hợp cụ thể hơn về phân tích dữ liệu hỗ trợ doanh nghiệp, họ có thể xem Knowledge Planet của tôi!