理解业务对数据分析有多重要？（3）

今天来看看理解业务对数据分析最后一方面的重要性。
04 重要性四

了解相应业务中所有角色KPI以及如何协作，才可以快速有序的推进数据工作。明确各个业务环节的责任人，如何协作以及分别承担什么职责，就可以看出部门需要的数据是什么，并对其进行可视化，通常来说，都会异常关注当下的kpi指标，并从中提炼涉及到的侧重指标，帮助业务解决痛点。

还是以To b的考勤hr产品为例。划分了几大角色：产品、运营（包括销售，市场，渠道，内容）、客户、客户成功等。

产品：为了获得利润，企业必须要先有产品，这个产品不仅指实物产品还包括服务、互联网产品。（如产品经理岗）

运营：有了产品，就要把产品推广出去，通过不断的优化渠道组合，提高销量，连接产品和用户，把产品带出去，把客户的钱带回来。

客户：产品最终会到用户手中，客户是产品的最终使用者，最终的目的就是为了让客户尽可能多的去使用产品。我们也要了解客户画像（这里就不展开讲了）。

客户成功：有了用户购买了产品，那么我们要去维护用户，留存，转化。

运营根据所支持的角色不同，类别有很多种，如互联网产品运营，主要是优化产品体验，app这个功能没有什么用户使用，就要考虑哪里出问题了，怎么改进。支持渠道的运营，需要在销售前，做品牌公关，打响产品或品牌知名度；在销售中，进行活动策划运营，折扣、营销活动等；在销售后，吸引用户再度付费。支持客户的运营，如微信群、售后服务等。

了解各个部门在四大角色，每个人的职责所在，如何协作等，结合遇到的问题，可以有序的推进数据工作。

05 最后

现在我们来总结一下理解业务对“数据分析”重要性有哪些呢？

第一、了解业务痛点，多理解业务流程，才可能有机会分析出来符合业务场景中存在的问题。

第二、了解相应的业务阶段侧重的关注点是什么，才可能设计出更符合业务视角的数据指标监控体系，通过相应的专题分析，解答出现异常的状况。

第三、了解行业内相应业务流程和规则，才可以使数据分析的结论和建议更加符合实际，精准落地。

第四、了解相应业务中所有角色KPI以及如何协作，才可以快速有序的推进数据工作。

总的来说，我们不能脱离业务去看“数据”，而是要时刻从业务角度去理解数据、分析数据。也可以说，没有业务指导的数据分析是无意义的。这一点对于刚刚入门数据分析的新手来说，甚是需要注重和积累培养的。

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