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对于已经将报表基本转移到线上的企业，都想数字化进程更进一步，走向经营分析。但是，在这过程中存在1个普遍痛点：
业务说不清需求，IT不太会引导，有时候明明按照确认好的demo去开发，但最后依然不满意，改来改去，啥情况啊？
寻找问题根因
需求，有需才有求，要想理解问题根因，首先理清业务为什么需要数据，才能理解业务为什么会产生要求，从而提高响应效率，控制返工，让我们跟着下述案例一起寻找答案。
某零售集团案例
运营经理在某周三提了一个需求说：“帮我对会员做个分析，把销量从会员等级，职业等几个维度，评估下深入挖掘价值的潜力” 当数据分析师整理了自认为还不错的demo，去核对需求的时候，运营经理往往会说：“这个表没有不同级别会员的流失情况。”
于是数据分析师又折腾了一版demo，于是又折腾了一版demo。
运营经理看完又说：“客户复购率能不能也加一下呢？”此时数据分析师内心是崩溃的，完全摸不着需求变化的规律，只能再次修改demo。
根因 | 缺少需求分析框架
上述案例中，原始需求和变更需求，其实都在同一个需求分析框架下的： 让我们利用这个框架，将上述案例的信息重新整理：
1、业务需要的指标：销量、复购率、流失会员占比；维度：年龄、职业、商品类别、会员级别。 按业务表述的落地效果组合后，可以传递2个关键信息： ① 近期哪些会员消费能力强 ② 哪些会员流动性大，粘性低 2、上述信息可以指导运营经理可以做2个关键动作： ① 消费能力强的会员，根据年龄、职业和喜好，针对性推送商品打折信息 ② 重点关注某一类会员的服务体验和产品满意度，有针对性的提供优质服务 3、关键动作可以帮助运营经理更好的达成业务目标：达成销量目标、提升会员复购率。
延续案例的问题，我们按照需求分析框架，以脑图的形式将信息梳理清楚，展开后如下图：
让我们按脑图再次解读案例，得到两个解决方案，对应着2个报表需求。 ① 识别高消费会员，针对性推送商品上新和打折信息。于是产生会员价值分析的需求，报表落地效果为销量、复购率指标以会员等级分析。 ② 动态监控流失会员，提供VIP服务。于是产生流失会员分析需求，报表落地效果为流失会员销量占比分析，并提供异常数据推送。”
此时我们通过重新梳理需求分析框架，解决了业务需求描述不清，频繁变化摸不着头脑的问题。若想保证落地效果，则在业务需求描述清楚后，还要理清指标口径、功能要点。
至此，关系全部梳理清楚，整套分析框架使得业务逻辑清晰并且可落地。
具体协作方法
大家可能会说：”如果我不能同时精通业务和数据，有了需求分析框架也想不出来啊“。没关系，我们接下来一起看，如何借助帆软数据运营官平台，在业务人员和数据人员之间，建立正确的协作方式。
在数据运营官平台，不同的角色可以通过需求分析脑图，分为3环进行协作。脑图的创建者可以将把协作权限开给相关的同事： ① 业务人员：基于业务逻辑，梳理、讨论和敲定业务框架即可，而且重在框架完整性，细节为非必填项。
② 数据分析师：基于业务框架，与业务讨论问题和解决方向等逻辑细节，同时在落地要点中加入自己的分析结果，形成需求框架。
③ 技术工程师：基于完整的需求框架，进入落地文档，逐个确认“指标+计算公式+取数来源+维度+统计方法”五大要素后，便可以进行报表设计和开发落地。
在这样的协作方式下：
业务人员，可以很轻松地说清需求，降低解释沟通成本。 数据分析师，可以基于已有的业务框架，快速确认需求详情，全面无遗漏。技术工程师，可以及时了解需求的变更细节，清楚地了解取数口径，处理逻辑。
在企业层面，可以沉淀数据分析的宝贵经验，形成数据资产。
目前已经有数百家企业在帆软数据运营官平台进行需求分析和协作。新的一年，如果你想改善与业务部门的协作方式，解决业务需求描述不清的问题，更高效地进行需求分析，
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编辑于 2021-1-15 15:11
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