“买家秀“与“卖家秀”

正确理解需求的重要性

大家都知道，在网上买东西的时候，经常会碰到“卖家秀”和“买家秀”看上去完全不是同一个商品的情况。抛开一些色差、光线等客观原因不提，当消费者买到这种差别极大，货不对板的商品时，第一反应就是“被骗了”，”浪费钱”，可能会要求退货。而商家大概率会失去一个客户，这个客户可能向周边的朋友家人，或是在社交媒体上传播负面评价，导致商家失去更多的潜在客户。总结下，商品在展示时给消费者的预期，和消费者拿到商品后的实际感受，如果差距太大，对消费者体验伤害很大，对商家也是弊大于利。

而数据分析师在进行分析项目的时候，同样会出现“分析师做出来的结果和需求方的预期不一致”的问题。如果只是偶然出现一次，那还可以靠刷脸+返工扛过去，但如果多次发生这种情况，需求方会认为分析师只会吹嘘，工作不踏实，不严谨，严重会导致信任尽失，后续合作举步维艰。因此，将需求方预期和分析师产出之间的差异缩小到双方均可以接受的程度，就成了数据分析项目管理中的重要难题。

本文将给出8条原则，来引导数据分析师与需求方进行更合理的沟通，来减少“货不对板”的问题。要提前说明的是，由于人与人沟通过程中无法完全消除理解不一致，并且高复杂度的数据分析项目存在一些不可抗力因素，因此并非遵循了下文给出的原则后，就可以完全避免数据分析产出物与需求方预期之间的差异，尽量减少预期差异这种情况的发生。

一、明确需求方的目标或问题

需求千万条，目标第一条。在任何一个数据分析需求开始执行前，都一定要确认需求方很清楚目前希望解决的问题是什么，或是这个需求希望达到什么样的目标，否则目标和问题不明确，则一不能界定项目的边界，会导致需求不停扩张，项目永无尽头；二不能给需求方提供一个满意的结果，会导致需求方对数据分析的价值产生怀疑，进而影响下一次的合作。

那么你会问了：如何确定需求方明确自己的目标或问题？如果不明确的话有什么办法？
对于前者，要积极沟通，多问问题，例如：这次项目想解决什么业务问题？这个问题涉及业务的哪些内容，会对业务产生什么影响？希望达到的目标是什么？希望用什么指标来衡量是否达到目标？如果不是解决问题而只是单纯的提数需求，那么这个数据应用于什么场景？这个场景要解决什么问题？等等。一定要和需求方充分沟通，把问题清楚明白的定义出来。

对于后者，分析师要充分运用自己的业务知识，与需求方共同讨论业务框架，帮助需求方定义分析目标，并拆解成商业问题。多说一句，对业务的深度理解带来的业务框架搭建和商业问题拆解能力，笔者认为这是偏业务方向的数据分析师应该具备的能力，也是分析师自身的优势。

二、充分利用拥有的资源

知己知彼，百战不殆。分析师在承接需求之前，要对自己手里的资源有清晰的认识。这里资源的定义包括数据资源（我们可以给出哪些数据）、技术资源（提取和计算数据的人力能拿出来多少）、产品资源（有哪些已有的产品功能能够帮助业务方解决问题）等等。弄清楚自己手里有多少资源，可以让分析师在后续做方案的时候，保证答应业务方的每块内容都确实可以完成，避免出现接了需求但发现资源不支持的情况。

三、双方理解专业术语，保持一致

项目沟通做多了，就会发现，对于同一个术语，两个人可能会有完全不一样的理解。比如人群画像，分析师通常的定义是“某个人群某些属性的占比，例如各年龄段占比、性别占比等”，而市场研究人员或是广告创意人员的认知则是”包含定量和定性的用户研究，需要有insight直接输出“。因此，在沟通需求的时候，如果双方对关键术语的定义不一致，那么很难避免输出的结果业务方不认的情况。而为了保证关键术语的一致，可以采用口头沟通、给出范例或者demo、书面对关键术语进行解释等方法来确保双方的理解相同。

四、明白需求范围，掌控项目进度

“既要，又要，还要”，相信大家一定都听过这句话。如果是在项目开始前就听到这句话，我们至少还有回旋余地，可以对目标进行沟通或是要求更多的时间。但如果是我们已经提交了一部分结果甚至到了结案的时候，再听到这句话，通常情况下一定是我们的项目管理出了问题。业务方有的时候会希望我们的分析结果能解决尽量多的问题，最好是什么问题都能解决，但数据分析是不可能做到这一点的，因此对项目覆盖范围的定义就变得很重要。项目不能无限扩展，明确定义项目边界，才能做到项目进度可控。同时，定义项目覆盖范围也是给业务方一个预期，告诉他们数据分析能够做什么，不能或者不愿意做什么，这样才能避免无限加需求。

五、针对需求，针对性制定解决方案

谋定而后动。需求弄清楚之后，也不要急着动手。给需求方一份工作计划，是进一步消除双方信息不对称，提升信任度的重要手段。在做这份工作计划的时候，要注意两点：一是要用需求方能够理解的语言来写，这就要求分析师对需求方的业务逻辑有一定的了解，并可以使用业务语言与需求方对话；二是计划时间进度上要预留合适的buffer，如果前边几步都做到了，那么这一步就相对容易。但需要了解的是，对buffer的预估是建立在对项目每一步的所需时间都非常清楚的前提下，而且即使如此也不能排除突发事件的产生，所以对项目时间进度要有合理的心理预期。

六、书面形式制定工作计划和工作安排

这一条原则是紧接着上一条来的，工作计划清楚了之后，要告知需求方在每个阶段能够产出的内容是什么，如果产出的是数据表，那么至少要有字段名和内容描述（也称为表头）；如果产出的是洞察结论，那么要明确会解决哪些商业问题，解决到什么程度。这样，能够进一步避免双方的理解不一致，也能保证分析师产出结果的方向与需求的方向产生偏差。

七、主动像需求方同步项目进展和风险

这一条特别是针对大项目（2个星期以上的项目）或是非常紧急的项目。在执行项目过程中，我们可能会碰到各类风险，或是计划中没有预料到的问题，遇到这种情况时，一定要及时与需求方沟通，告知问题和风险，并给出解决方案，让需求方进行定夺。即使没有风险，向需求方同步进展也可以提升需求方的心理体验，进而提升对我们的信任度，对后续合作有很强的正向作用。

八、协助需求方应用成果并跟进项目

当需求提交的时候，并不意味着分析师的工作做完了。对分析师来说，分析结果的落地应用，是更重要的工作，也意味着我们的工作真正体现了价值。而应用落地的效果，可以用于我们对项目成功与否的评估，也能让我们对业务理解更深刻，为下一次合作做好准备。

以上，就是我们给出的8条原则。在项目中灵活应用这些原则，可以让你和需求方进行更有效的沟通，让我们做出的成果真正能够解决需求方的问题，充分体现分析师的价值。

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