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业务需求描述不清,如何建立正确协作关系

通过课程和工具,让更多人成为企业的数据运营官。
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。”
截图202101121033294006.png

于是数据分析师又折腾了一版demo,于是又折腾了一版demo。


截图202101121033461763.png

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:
截图202101121034309524.png
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:
截图202101120922596403.png
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。
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  
BI工程师从入门到精通实战班

发表于 2021-1-14 13:18:58

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最后回复于:2021-1-15 15:11
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