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详细!7大类数据分析报告写作指南

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博文视点Broadview
发布于 2023-04-04 03:00:09
发布于 2023-04-04 03:00:09
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“为啥我做的数据分析报告领导不满意?!”是困扰很多同学的问题。特别是,有时候领导会嫌弃“报告太细了,要有重点”。有时候领导又嫌弃:“太粗了,要细点”到底尺度是啥,该咋拿捏……

问题的关键在于:数据分析报告,首先是一个报告,得有清晰的报告逻辑。至于数据,只是让报告更可信,更真实。那做报告到底有几种常见逻辑呢?根据一个人对报告内容的熟悉程度来分,有7种类型,一一介绍如下:

类型一:介绍型报告

介绍型报告适用于:向不了解情况的人,做第一次汇报时使用。介绍型报告一般采用总分式结构,分若干个角度进行介绍。比如介绍一下活动情况,介绍一些会员情况,介绍一下产品线情况。此时,报告框架如下图所示:

注意!很多面向大老板的汇报,都会以一个介绍型报告作为开场,因为大老板很有可能不了解业务细节,所以需要先分几个角度讲清楚。这时候指标一定不能太细,否则就会被批“听不懂”“太细了”。

类型二:监控型报告

监控型报告适用于:向有一定了解程度的人,提示业务发展态势。监控型报告的内容长短,视领导需求而定,有些领导喜欢事无巨细,那监控内容就多,有些领导喜欢看重点,那监控内容就少,只保留关键指标。

监控型报告的关键,在于:结合业务行动讲指标走势。监控型报告最忌讳写成数字流水账:本周同比涨了x%,环比涨了y%,时间进度比z%,KPI完成率xx%,看得人莫名其妙,完全没结论,在做监控型报告时,一定要监控指标波动同具体业务行为联系,方便阅读报告的人做判断。

类型三:探索型报告

探索型报告适用于:向有一定了解程度的人,提示下一步行动方向。注意!这里给的是“提示”,是“建议”,并非结论。因此探索型报告必须有较强的逻辑性,得解释清楚自己列举的数据与给出的结论之间有啥逻辑关系。最后的提示/建议,也是建立在坚实的数据基础上的。

探索型报告的逻辑可以有很多种,最简单的就是:正反举例法

1、正向举例:做了XX行为的业务,表现更好

2、反向举例:没有做XX行为的业务,表现更差

3、建议:推广XX行为,提升整体业绩

当然,能举的例子越多,论证越充分(如下图)

类型四:诊断型报告

诊断型报告适用于:向已经很了解问题的人,解释问题原因。最简单的诊断方法,就是结构分析法 + 指标拆解/漏斗分析法,指出XX业务的XX环节出了问题。但是想要更深入诊断,可能需要更复杂的逻辑,甚至要结合ABtest/打标签分组对比,才能出结果。所以诊断型报告是可以写得很深入的。如果当前分析的并不深入,就不要做结案汇报,而是作为过程汇报,听取一下大家的意见,再决定下一步怎么深入。

注意!诊断型报告仅对很了解问题的人管用!如果一个人不了解问题背景,就先做介绍型/监控型报告。否则经常是讲完报告被人喷:“听不懂!”“为什么我们要纠结这个问题!!!”

类型五:测试型报告

测试型报告适用于:向已经很了解问题的人,解释测试结果。测试型报告也是仅对很了解问题的人管用!如果一个人不了解问题背景,就先做介绍型/监控型报告。否则经常是讲完报告被人喷:“你们搞这么麻烦有啥意义呀!”

测试型报告本身结构很简单清晰:

1、待解决的问题点

2、测试方案思路

3、测试结果

4、测试后建议

这里主要提醒,不要忘了讲问题是啥!即使有些测试是因为:“我有一个好主意”“我看对手就这么干了”“我听领导说过这个”,但是最好也找个清晰、可量化的问题点/测试目标。不然等到测试结束以后再摆开几十个指标看差异,那报告真的就写不出来了……

类型六:预测型报告

测试型报告适用于:向已经很了解问题的人,给出对问题预测结果。特别注意!写预测型报告,一定要提前关注听众的水平和胃口。

1、听众想不想参与到预测过程

2、听众对未来有啥担心点

3、听众有没有自己的预判

必须提前整明白。

不然在讲预测型报告时,经常被人喊停然后挨喷:“你这预测和业务期望不符合呀!”“你这预测没考虑业务关心的重要问题呀!”“我就问你,如果出现XX情况你这预测还准吗!!”

类型七:评估型报告

评估型报告适用于:向已经很了解问题的人,给出对问题的综合型评估结果。注意!同预测型报告一样,决定评估型报告成败的,也是听众的水平和胃口。

1、听众是否有自己的评估见解

2、听众的意见是否很重要

3、听众是否对评估结果有预判

必须提前整明白

特别是评估涉及部门利益的时候,比如重大项目的成果,比如产品表现。最好在写报告之前,对听众的态度摸个底。涉及部门利益的,提前把评估方法讲给大家听,看哪些指标,参照标准是啥,提前谈好。这样出了结果,大家愿赌服输。最怕是事前没有统一方法,事后大家对着结果扯高了低了,甚至临时修改目标的,这评估报告还不如不写,写了只会让数据分析师节操掉一地。

综合运用

在做数据报告的时候,先想清楚:

1、我要向谁报告?(领导/同事)

2、我要讲的东西是啥?(七大类型选一个)

3、他是否了解我说的东西?(不了解的先做介绍)

4、他的意见是否会影响结果(特别是预测/评估报告)

这样有的放矢,就能让数据报告切中对方痛点,解答对方的疑问,减少质疑。

有些报告会很复杂,拖得很长。越是长报告,越得想清楚:“我的中心思想是啥!”避免毫无意义地铺陈数据。

最常见的,比如想向大领导安利一个方案,为了确保内部详细,会安排好几个模块:

1、先介绍背景(介绍型报告)

2、再介绍当前走势(监控型报告)

3、再介绍当前问题(诊断型报告)

4、再介绍计划方案(探索型报告)

5、再介绍预期效果(预测型报告)

这时候虽然整体报告很长,但是一定不要忘了:本质上它是探索型报告,我们要向领导安利一个计划!其他部门都可以缩减,探索部分一定要讲清楚,不然就白费了。这样在做报告摘要时,也可以把其他四部分压缩,只保留探索型报告部分。

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本书有什么特色

1、通俗易懂。一提及“商业”,人们总会总想到很多高大上的名词;一提“分析”,人们总会想到统计学、数学、算法等复杂概念。本书尽量用浅显易懂的方式,介绍商业+分析的主要概念。并且在每一章开头,都举了生活中例子,让大家容易理解。毫不夸张的说,这是一本人人都读懂的分析书。

2、内容全面。本书覆盖了从投入产出分析,到销售、供应、产品、运营分析的主要场景,对每一类场景下的主要指标,分析思路都有介绍,可以满足众多分析需求。而且,很多商业问题是相互关联的,因此全面的了解分析思路,更容易找到解决问题的答案。

3、层层深入。本书分了初级、中级、高级方法,从基础的指标体系搭建,数据解读,到中级的销售、运营、产品分析体系搭建,到一些高级复杂难题都有涉及。这些问题,一般的数据分析书(特别是工具类书)极少涉及,却又经常在工作中困扰大家。本书都给予了深入探讨。当然,不见得就100%能解决所有问题,但一定能给大家很多启发。

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发布:刘恩惠

审核:陈歆懿

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