在工作報告、晉升述職、面試中，我們經常聽到這種要求：

“業務有沒有采納過你的數據分析建議？”

“你做的數據分析，有沒有落地效果？”

“你有沒有實現閉環，形成方法論？”

其實，這些說的都是同一件事：做數據分析，不能光自己搓代碼，要有落地應用，形成所謂的“閉環”。可到底該怎么實現這種效果？很多同學并沒有清晰的想法，也因此難以通過面試or晉升考察。

今天帶大家盤點一下，實現閉環的三種模式，看看哪一種適合自己。

方式一：目標導向的閉環

場景：這種方式常在經營分析會使用，主要流程是，監控經營指標達成情況 → 解讀問題來源→ 各業務部門討論，形成跟進計劃→下次會議復盤跟進效果（如下圖左側所示）。一般會形成一個待跟進關鍵事項清單，每次會議復盤跟進情況（如下圖右側所示）。

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要點：注意！如果只是羅列指標：“收入低了，要搞高”“成本高了，要搞低”，頭疼醫頭腳疼醫腳，是沒法形成應對計劃的。做分析的同學，要有能力圍繞一個問題，把收入、成本、費用、應收、庫存等指標串起來，抓住重點，才能推動業務落地。

比如2024年的很多行業不景氣，那么該行業客戶的收入會少，應收會增加，會帶來庫存積壓，這些問題是一起出現的，就沒必要拆分到一張張表里零散說，完全可以拿“應對XX行業不景氣”為主線，把各種問題綜合起來，找出該行業內哪些客戶要保，哪些可以丟，這樣更容易促使業務形成方案（如下圖）。

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優點：

1、經營分析會有大領導鎮場，形成的跟進意見有約束力

2、經營分析會每個月固定開，能持續追蹤問題

3、事關各部門KPI完成情況，業務有動力參與

缺點：

1、對分析能力要求高，不能只羅列指標漲跌，要洞察關鍵問題

2、缺少細節分析，無法給出更細建議，依賴業務自己發揮

3、如果大環境不好，業務可能也沒啥好辦法改進指標

所以，經常有些公司經營分析會開成了“念KPI達成率會”。想改善這一點，我們需要一些更貼近業務需求的，更細節的分析。

方式二：需求導向的閉環

場景：這類方式，一般從業務部門提出的一個具體問題開始，比如：

1、我們最近客戶活躍不行，不知道問題出在哪里

2、我有個新的產品設計想法，想測試下效果

3、我懷疑我們業績不行是因為推廣方法不對

此時可以接了需求繼續做，沿著：業務提出問題→數據轉化問題→分析問題→觀察解決效果的閉環展開（如下圖左側）。但是注意！業務提問可能是很靈活的，從很朦朧的“我覺得有問題”到很具體的“我要測試一個XX”，因此數據分析接需求的時候，一定要分清楚：到底業務在問啥（如下圖右側）一步步做。

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要點：注意！業務的需求可能是許愿式的，比如“給我個99%精準的銷售預測”“給分下每個用戶流失的理由”你會發現這些需求形同算命，根本不可能滿足。

此時一定要引導需求：

1、明確數據用途：比如銷售預測，是用來指導備貨？選擇新品？調配銷售費用？

2、理解問題現狀：目前使用XX方案做預測，目前準確度如何，在啥時候最不準

3、測量預期效果：如果是90%，80%，70%準確度，業務決策會有什么差異？

這樣細細梳理完，才能找到具體解決方案（如下圖）。

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優點：

1、業務發起的需求，結果更容易被采納

2、問題來自工作細節，容易做出更具體的成果

3、容易和業務形成默契，推動長期合作

缺點：

1、有些業務部門，就是沒需求！有問題也不提

2、有些業務需求，就是“證明我做得很好！”不符合實際

3、有些業務部門的問題是上游傳導來的，自己無力解決

其中，沒需求的問題最為突出！以至于很多公司的領導要求“數據分析師要有能力自己找問題，主動提出問題”想滿足這一點，我們需要能主動從數據中發現問題，并且找到業務的痛點，引起他們的重視。

方式三：問題導向的閉環

場景：業務沒有需求，數據分析師通過看數據，主動發現了一個異常點，又找到了解決問題的辦法，然后告訴業務方，業務方聽了大喜，立即執行，發現效果非常好。

這可能是很多人理想（幻想）中的數據閉環方式，但實現起來，難度非常大。因為很多公司的數據分析師脫離業務一線，只能簡單拆解數據看到“在A地區指標跌的多”“B類用戶流失加劇”但沒法深入分析，自然很難提出建議，即使提出建議，業務也不見得采納，甚至有人覺得“管你啥事”（下圖右側，績效好+態度差這種）。

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要點：如果一開始不熟悉業務，可以三步走

1、先做分層分析，區分表現好/表現差的業務

2、再做標簽分析，看表現好/表現差的業務，有哪些差異

3、再看過程指標，找到操作細節差異，從細節提建議（如下圖）

4、收集同行做法，也打標簽，和本司作對比，一并丟給業務

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這樣，既輸出分析結果，又輸出可以抄的作業，業務會很有動力聽。當然，萬一遇到“要你管！”型的業務，也不需要熱臉貼冷屁股，作為優秀的數據分析師，如果你的分析結論是正確的，那么對方不聽你的，一定會繼續吃癟！

所以，可以冷眼觀察觀察，如果他們一意孤行越做越差，你也能驗證你的想法了。

優點：

1、不依賴業務提需求，自己能發現問題

2、不指望業務馬上落地，能持續修正分析結果

缺點：

1、對分析能力要求高，需要對業務有足夠認識

2、有些公司的業務就是把頭插在沙子里，不愿意面對問題

甚至，經常有分析能力強的同學，自己收集案例多了，就選擇直接跳槽……畢竟一個數據分析師是拯救不了公司的，但是用收集到的案例給自己漲漲薪還是不錯的。