一個優秀的商業分析師是如何煉成的

04-29

曾經數據分析師是一個被嚴重低估的崗位。在陳老師12年前本科畢業的時候，做分析是件相當沒前途的事。我本人讀的是應用數學系。那時候一流的學生做金融，二流的去寶潔、IBM這種五百強，三流的進各大銀行三大運營商的IT部，四流的做軟體開發，不入流的人才去做什麼數據分析。在那個年代，騰訊還是一個年收入30億的小公司，百度剛剛嶄露頭角，阿里還不知道在哪裡。華為，好像華為和數據沒啥關係……

在這種大環境下，陳老師果斷的讀了研究生。不爭氣的轉了管理學。進入文科生的世界以後才發現，原來本科讀個數學專業是這麼霸氣，想水個管理學/經濟學的論文簡直太easy。只需要找到一篇底稿，修改一下研究假設，派個問卷，然後幾十行代碼往lisrel里一丟，就基本大功告成。如果輸出模型檢驗值通不過，還能通過數據加權，合成變數等手段合理合法的改數據，改到OK為止。以上做法雖然為正兒八經學習的同學們所不恥（確實很無恥，同學們勿學），但是卻是應付差事的利器。類似的還有利用SPSS做因子、聚類分析，用Eviews做經濟學模型，雖然過程經不起推敲，結果卻看起來像那麼回事。

那個年代還沒有調參俠這個稱呼，因此沒有人當頭棒喝給我那麼一下，告訴我這種二半吊子做法會有什麼危害。兩年水來水去的生活，讓陳老師飽受同學們好評與老闆們喜愛。於是不知天高地厚的，以為做分析真的就是模型一套數據一堆就搞掂了。在找實習的時候恰逢經濟危機，甲方企業普遍縮減用人，於是找了個諮詢公司試試伸手。沒想到一試效果還行，很受領導同事的喜歡。就這麼陰差陽錯的繞了一個大圈以後，我又回歸了數據分析的行列。

真正工作以後做的數據分析，和目前流行的數據分析基本是兩個概念。確切的說，應該是更偏「分析」而不是數據。基礎的數據整理、跑SQL、問卷統計等等並不需要我處理。一來當時有技術小哥幫我做這些事情，二來當時的任務是要面對客戶老闆。在2010左右，大企業的ERP系統已經很普遍，有條件的企業已經有了BI系統，他們所面臨的問題，不是沒有數據，而是沒有結論。到底這些數說明了什麼，到底我要怎麼做，是最迫切需要回答的問題。

最初還沒有自己負責項目的時候，還感覺這些東西很簡單。如同所有諮詢公司的同學一樣，我也收藏了一套《麥肯錫七大手冊》，SWOT，PEST，5w2h什麼的背的滾瓜爛熟，沒事就把杜邦分析法拉出來用過往項目數據擼一遍。感覺真的很簡單yeah，從模版庫撈ppt然後把數據往裡填就好了。而且只是幫著別人擼報告，會覺得項目之間都很像。你看營銷分析框架就是這一套，先診斷再找標杆最後出結論，換我我也會寫。真不明白領導們在糾結什麼。

出來混的，遲早是要還的。當我自己獨立面對客戶的時候，我終於明白領導們在糾結什麼了：他們在糾結如何不被客戶操死，活著把尾款收回來。因為尋找答案，比尋找數字難的多。客戶花了幾十上百萬不是來聽《管理統計》或者《市場營銷》課的，而是結結實實的需要答案。到底數據背後說明了什麼問題？到底這個數據能得出什麼結論？我早知道這個情況了，你又分析了什麼？是最常被提起的三個問題。而且，相信我，沒有一本書能告訴你答案。請務必相信我，因為我真！的！試！過！

「我知道銷售在這幾天少了30%，所以又怎麼樣？」「模型預計增長30%，所以我只要坐著不動聽模型的就對不對？所以我的銷售要幹什麼？」「尋找高端客群，說的容易，我到哪裡找？我要找多少？光找高端就夠嗎？」客戶類似的咆哮，如同春節的鞭炮，在我耳邊噼里啪啦啪啦霹靂炸的不停。以至於養成了一個習慣：但凡有新人寫報告的時候附上：「我們一要提升銷售連帶率，二要優化產品品類」這種結論，我都會把這些爆竹拉出來再點一次，炸的新人魂飛破散為止。

當我很困惑的時候，我的領導用一種最簡單的方式破開了我的困惑。某天在街邊吃飯，他指著對面桌某個正在吃飯的小哥，說：「你注意到沒有，他是我們某個客戶的業務員，你現在告訴我，你可以怎樣幫到他做業務」。我愣了半天，完全想不到該做什麼。話說，要是我會做銷售早就去做了好吧，為什麼還要在這做分析寫報告啊！我就是沒有能力死皮賴臉的求人買東西啊。我只會找自己的熟人啊，介紹產品也含羞帶臊啊。而且，這種基層業務員的動作，和數據有什麼關係？我們分析的不是銷售額，客單價，轉化率這種抽象的東西嗎？我們的分析和具體的業務離得很遠啊。具體到一個個銷售動作？有沒有一個監控探頭24小時拍攝業務員動作，數據都沒有，分析個啥？

領導說：「這就是問題的關鍵了。你沒有能力幫助基層的業務員，你怎麼有能力幫助他的老闆？他的老闆下邊有無數的這種人要管，他要煩的事本質上還得通過這些人搞掂。你不能幫助這些人做出業績，你憑什麼認為你能幫助他的老闆搞掂業績問題」。這一刻，我突然明白了為什麼數據分析在企業內不被重視。

因為值錢的是數據，不是數據分析。比如對面的業務員小王，如果你能馬上給他500個對我們產品感興趣的顧客電話，那他怎麼著也能把業績做出來。如果你只是給500個電話，他還得辛辛苦苦打上一天，看有沒有機會碰到一個訂單。如果你給的只是：「我們的目標客戶是年薪30-35歲，年收入2萬以上喜歡在高端商城逛街女性」他估計能氣到吐血，這他媽都是什麼？你是讓我去商城門口攔人嗎？會被保安痛扁的好吧。如果有優質的數據，比如銀行，可以拿到用戶真實的個人信息，資產情況，通過銀行卡記錄用戶消費情況，那麼即使沒有什麼複雜的模型，也能輕鬆判斷用戶價值和需求。如果像大部分傳統零售快消耐用企業那樣，只有少量訂單數據，就只能做一些不接地氣的經營分析。對基層而言，有用的從來都是數據，而不是分析。

決定陳老師職業發展的重大時刻，在這裡來到了。我反問了領導一個問題：是滴，我是不會教小王，可是如果我能用數據追蹤到一個優秀的業務員，讓他去教呢？領導笑笑說：「你小子終於開竅了」。然而這個竅依然開的很艱難。當我真的在這個項目里找到了銷售團隊Ace以後，發現這他媽的根本複製不了。因為那哥們不是一個人，而是一個「人精」。無論外貌、著裝、言語、談吐、思維速度，根本不是一般人可以比的。而我既不能建議客戶把剩下的200個銷售都炒了換成這種人精，又不能建議銷售們集體再投一次胎。感覺這標杆樹的跟數據分析沒什麼關係，應該歸入《投胎學》範疇。

這時候再經過領導提示，我才真正理解了流程梳理的含義。梳理銷售流程不是簡單的列4個P然後填做填空題，而是真正深入到業務當中。觀察每一步細節。到底這個行業銷售過程分作幾步？最原始的名單從哪裡來？工作計劃如何安排？拜訪客戶時間表怎麼定？FAB先怎麼講後怎麼講？不同類的客戶是否有區別？如何探測需求成熟度？多少天、多少頻次、什麼理由、什麼形式做跟進？最後投標價格如何比拼？一步步，一個個細節去理解銷售場景，去觀摩業務員行為。去剝繭抽絲，哪些是所有人可以執行的，哪些是個人特性的；哪些是可以量化的，哪些是主觀能動的；哪些需要系統工具，哪些需要人工考核。

詳細的梳理之後，有限收集的數據和無限複雜的業務場景結合起來，數字忽然變得有意義。這個時候開始理解為什麼一個行業銷售數據會有自己的波動形態；才開始理解為什麼在這個行業中銷售波動5%不是問題，波動10%就是問題；才開始理解為什麼客戶看到A類用戶75%流失率也不為所動，看到B類用戶10%流失率就開始發飆。雖然這樣理解以後只能和客戶對行業的認識打個平手，但是客戶往往沒有系統全面的看過數據，只有零散的憑經驗的認識。邏輯性+行業理解，可以讓顧問贏得客戶的認可，至少能和客戶平等的探討問題，而不是被人呼來喝去了。

之後就是無數的項目積累，接觸的行業越來越多，被操的次數越來越多，能力也成長了很多。到現在我都堅信：好的數據分析師都是被操出來的。被人反覆質疑：你這個數據說明了什麼？看到數據又能做什麼？我早知道了，你又分析了什麼？這三大問題以後，就會越來越思考數據分析的價值，就會越來越聚焦於分析的意義，就會拋棄那些刻板的公式與理論，找到真正對企業經營有意義的分析結論。這些才是客戶願意花錢買的東西。「如果只是看數，人家的BI系統早就有數了，為什麼要花錢找你們這些人」每次培訓，我都會這樣給新兵們強調。

But，題目是《一個優秀的商業分析師》，所以到底優秀體現在什麼地方呢？在我看來，優秀就是賺錢。如果做科研的話早就讀博去了，我們出來打工就是為了賺錢，對不對。賺到錢的才算優秀。而在這一點上，陳老師有一點小小的心得可以分享。就是當我開始和銷售一起打標的時候，我得到了第二次分析能力突飛猛進的機會。

這個機會叫弄死競爭對手。因為陳老師只是廣大乙方公司中很普通的一員。每次客戶招標可能要看幾份甚至十幾份詳細的方案。對面也是電腦E盤工作資料文件夾里收藏了幾十G ppt的小哥小姐姐，怎麼能脫穎而出呢？某次我去打標，做的方案太四平八穩，被客戶吐槽：「你們分析都是這些套路，有什麼新意思嗎？」我很不服氣，回來的路上一路吐槽：「凈TMD扯淡，我TM就不信他TM能找到更TM厲害的，做市場進入研究不就TM這個套路其他公司還TM能玩出花來」。罵完之後我忽然有個想法：為什麼不把這些常見套路直接展示給客戶呢？我還就不信了誰還能比誰強多少。

某次客戶初步和我們溝通意向，只是拋了個很常規的新品研究與上市策略的需求。眼看著又要被人吐槽：老一套。我主動出擊了：「通常市場研究公司或者諮詢公司都會先看目標群體再看市場份額最後做競爭態勢。輸出到您面前的一個條形圖，您的對手bar大概這麼長，您的大概這麼長。然而我們早知道了啊。這個領域我們兩家獨大，且我們落後於競爭對手，這是個基本事實。我們的用戶畫像，即使沒有明確的數據大家心裡也八九不離十。與其花大力氣重複這個事實，不如提煉出發展新用戶的邏輯。這樣就能真正找到切入市場的辦法」。

我邊說邊在白板上畫出圖表的形態。我看到客戶那邊手下小弟很認真的看著我畫的然後微微一笑，我看到領導表情很沉重如有所思，我知道這魚基本上上鉤了，他們應該看過類似的報告，而我正在贏得這場遊戲。領導聽完愣了一下，緩緩的說：「那你的建議呢？」我知道我的機會來了。我堅定的說：「既然明知道處於下風，就不要分散投入。我可以在完成基礎畫像完成後，快速切入競爭勝利與失敗的用戶群體，把更多項目費用用在測試競爭效果上，這樣後續落地建議將更具體和有效」。客戶領導認可的點了下頭。當天晚上就發了中標通知。這是我第一次用競爭分析法搞掂客戶。

之後我便更常使用這個方法。當然，之後應用的更靈活，沒有那麼激進的直接抨擊對手（因為發現太過直接的抨擊別人，會顯得自己太過高調，會引起客戶反感）。而是站在客戶的角度思考：「到底這樣做有什麼用」。當我自己把自己當成評標委員，自己懟自己一頓以後，差不多如何打贏競爭對手的思路也差不多有了。

當然，贏得客戶靠的不止有專業性，還有關係、費用、品牌大小等等，陳老師也並非一路戰無不勝。但是這種自我diss，站在需求方角度看問題的思維方式，使得我至少超過了平均水平。即使沒有贏下單子，客戶至少認可我的個人能力。直到脂肪肝把我趕離諮詢行業以前，我都能保持很好的工作狀態。

最後總結一下，一個優秀的商業分析師是如何煉成的：第一，擺正位置，從理解如何做生意開始，理解商業問題；第二，理清流程，了解商業過程的完整流程；第三，探索規律，從優秀/差勁案例中總結商業經驗；第四，提煉假設，總結出可以定性/定量分析的維度；第五，總結經驗，從具體的問題分析中總結出適用於一個行業，一個企業的經驗；第六，挑戰經驗，不斷反問自己，除了這些經驗以外還有沒可能性，還有沒有更多辦法。這六個過程不斷迭代，最後自己會在梳理問題邏輯，理解行業運作上越來越深入，自然也越來越優秀。

本質上，商業分析為的是解決商業問題，商業問題是盈虧利損，不是加減乘除。能理解商業運作本質，具體問題具體分析，才是商業分析師真正該做的事。把《管理統計》和《市場營銷》兩本書訂在一起，只是證明一個人手勁很大而已。與大家共勉。

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作者介紹：陳老師，在諮詢行業打拚了9年，在如何診斷經營問題、建立分析體系、解決專項問題上有超過30個大型項目積累與實戰，天善智能特邀專家。
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