一纵一横，搭建完整数据分析体系( 二 ) 本文转自：36氪新年伊始

此时，想要和这些部门交好，可以从工具入手。不要整复杂的报表，而是根据看表人关心的内容，分层级提供数据。越是基层的，给看的数据越少，最好只留关键KPI 。功能上，和CRM等工具打通，在提供数据的同时，直接提供可操作功能，这样才受一线欢迎（如下图）。

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3、成本型。
典型如采购、研发、设计。这些部门基本都在消耗成本，很难直接见成效，万一做不好了引发用户讨厌、产品积压、库存不足，还会影响销量……而且，这些部门又受到销售、营销营销，很难独善其身。
这时候要区别对待：
对于采购、生产、供应这种容易产生硬损失的部门，重点做好数据滚动预测与数据监控。对于来自上游供给、下游需求、大促活动等影响因素及时收集，结合供给进度与库存情况，预报可能存在的积压/缺货问题（如下图）。

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对于研发、设计、产品这种容易产生软损失的部门，重点最好测试平台和测试服务。用常规监测发现问题，用好的测试来检验改善效果（如下图）。

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4、混合型。
典型如营销、运营部门。这些部门很喜欢看数据，且其工作效果，是叠加在销售基础上产生的，很难观察。因此做分析的时候特别纠结。好在，他们的工作多是项目制的，可以逐个攻破。
常见的项目，包括：
1、大促活动
2、用户洞察
3、品牌传播
4、社群运营
这些在之前的文章已经有很多分享，这里就不赘述了。想洞察得深刻，想分析得到位，重点是培养业务部门的好习惯，打好数据基础。
比如：
1、用户标签、商品标签、内容标签、渠道标签等标签库的完善与维护。
2、活动标签与活动分类信息管理，活动考核标准记录，事前参照组设计。
3、社群运营、新媒体运营、短视频带货、直播带货基础数据收集
基础工作做好了，事后大量数据可以分析
基础工作没做好，事后分析个屁……

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整体安排：分阶段，做出标杆项目
注意：上述的工作，在业务部门那里是有先后顺序的。
1、一般1、2、3月，做年度规划的比较多
2、上半年招新人、组团队、小规模试点多
3、重大促销、节日活动集中在下半年
清晰了业务部门行动以后，数据部门的整体安排就很清晰了：
1、年初，以预测、目标制定、搭建体系等基础工作为主。
2、上半年，优先强化基础能力，对基础数据、测试平台、标签库等工具，能强化尽量强化。
3、下半年，以重大项目为主，做好项目支持，做好监控与复盘，做好用户洞察。
输出的目标，以每个月都能有一个项目上线/更新为目标。这样每个季度的季报容易写，来年年度总结也就不纠结了（如下图）。