数据分析这么干，运营吵架少一半( 二 ) 做数据分析的同学最常服务运

当然，在管理规范的大企业里，这种乱象少很多。但是同类问题在大部分企业都存在，事先不写清楚目标，事后指望大数据来分析。甚至企图通过人造一个很低的、负增长的自然增长率，来蒙混过关。真要是碰上这种事，咋办呢？
首先，坚决不扯什么“自然增长率” 。特别是在这种短期活动很密集的业务里。如果一定要扯，采用买定离手的机制：大家事先谈好自然增长率是多少，事后就看这个数，不要再调整。这就跟下棋的时候拒绝悔棋是一个道理。
1、做什么目标，事先说清楚，从X%提升到y%；
2、找清晰、直观的目标，避免玄幻/复杂概念；
3、找与核心KPI相关的目标，避免杂项干扰。
这是彻底解决问题的三大原则。
当然，这么做会遇到两个挑战：
挑战1：有些运营就是不知道咋定目标，帮帮忙？
挑战2：有些活动就是事先没定目标，咋补救？
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设定目标的基本方法
设定目标有三种基本方法：
1、KPI分解法
2、KPI倒推法
3、KPI场景法
分别对应三个场景：
1、活动目标是KPI指标
2、活动目标是KPI过程指标
3、活动目标是KPI关联指标
有同学会问：为啥都和KPI挂钩？答：如果做的事跟KPI没啥关系，那你也知道这个事的重要紧急程度了。大张旗鼓做和KPI无关的事，本身就有可能是影响KPI的原因哈。
KPI分解法举例：

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KPI倒推法举例：

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KPI场景法举例：

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平时和运营保持良好的沟通非常必要，这样在策划早起，数据分析师就能介入。既能协助运营理清思路，又能帮助运营算清目标，还能为上线后监控、事后复盘做好准备，一举三得。事前工作到位，事后不用吵架，大家合作共赢，是最好的状态。
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事后补救的基本方法
如果事前没有定目标，一定要事后补救的话，牢记：核心不是什么自然增长率，而是“业务到底需要把指标做成什么样子” 。特别是如同开头的情况。整体目标已经扑街的情况下，事后再纠结自然增长率，往往会沦为甩锅大战。这时候可以分三步做：
第一步：定方向

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第二步：找方法

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第三步：看细节

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通过这样的操作，至少能结束稀里糊涂的状态，明确：我们到底要把曲线做成什么样。判断本次的方法要换成那种。在细节里，为下一次迭代找到优化方向。
注意，这么做更多是基于“目前已扑街”的判断。这么做在评估活动效果上并不科学。如果想科学评估活动，得事前设计好实验，分好测试组和参照组，测试用户响应效果。还是那句话：提前多准备，事后少纠结。
很多同学会说：即使这样做，我们公司的领导还是很迷信，运营还是很无脑，出了问题还是到处甩锅，咋办！即使这样，陈老师也建议大家先掌握：这个事该怎么做。