工作中用数据说话,读《麦肯锡工具》聊收集

我们在职场上生存,谁也离不开收集证据来证明或者证伪某些结论,这是分析问题的前提,在形成最终建议时,坚实地数据也是报告或者最终汇报与决策的基础。之前我也写过批判性思维的文章,其中有几条就是跟数据相关的,象数据可信吗?结论的推出是否合逻辑?统计数据是否具有欺骗性?哪些数据被遗漏了?等等,由此可见,收集数据是我们职场上最重要的一件大事。

数据收集过程中面临的困难是什么?是数据的缺失或者不可靠。在企业里,有很多数据是现成的,像销售数据、库存数据,客户数据等,但仍然有许多数据是不全或者被遗忘掉了,比如销售数据的原始数据,因为很可能由于种种原因已经被改动,在1月份的销售由于冲KPI被放到了2月份或者上一年度,在日志里可能也未必保存,那导致的问题将是数据的不可靠。或者有些新业务的销售数据就是空缺,可以从淘宝上爬些,但现在的反爬虫也是斗智斗勇,挺难的。

收集执行的规则:这些规则侧重于提高信息收集过程的效率和有效性,目的是删除多余的信息。(疑问,多余信息的判断条件是什么?大数据时代,多余的信息也许能挖掘其它有价值的信息)

规则1:通过“草图”呈现必要的数据。

这个是在工作中很多人不习惯的地方,但画草图或者示意PPT能够帮助形成早期解决问题的想法。草图包含:1)PPT顶部的主题,2)一个数据标题和数据。PPT的标题是其中最重要的部分,也是唯一能反映出超强“提炼能力”的部分,主题用于描述一个事实,象“DBGG销售的主要区域是在长三角”,这样我们将明确知道PPT中可能将出现什么方面的数据。也许这个数据暂时只是假设,但不要等到一切都结束后才开始思考主题。(注:DGBB是一种深沟球轴承)

DGBB的淘宝爬虫数据

常用的图形说明:

1)条形图(垂直或水平)

2)饼图(组成成分)

3)瀑布图(构成总体的成分)

4)时间图(从...到...)

5)流程图(步骤)

6)甘特图(活动或要事年表)

其实平时工作时,最大的问题在于,在没有彻底完成信息收集和分析前,我们一般都不愿意开始记录自己的想法,当等数据收集完成后,才会发现原来的结果早就预料到,或者遗漏了其它重要数据没有收集到。所以通过草图,可以在比较早的时候就设想解决问题的方向,并不断的求证与修正。

规则2:进行针对性的访谈

访谈是资料收集的重要组成部分,因为,1)受访者对你所要检验的假设能提供直接和互动的反馈。特别是一些Key User,很多的知识与信息细节都保存在他们的脑子里,虽然很多公司有操作手册、流程等,但为什么这么做的原因还是会流传于员工之间

如何提高访谈效果?基本上有3个阶段,访谈前的2个准备,1)确定合适的访谈人选;2)制定并共享访谈担纲。访谈中,要尽可能多的收集信息,要控制好访谈时间以及建立良好的合作关系以便于展开后续工作。访谈后,写一封感谢信,并在24小时内整理记录,心得、引言和参考资料。

规则3:收集第三方数据

这个是作为数据收集的一种非常重要的补充,因为一个公司的数据系统再完备,但对于一些市场信息、占有率、销售区域等信息,还是有可能通过第三方或者在互联网上完成收集的,但是在使用这些数据时,必须要标明出处和收集的条件,因为你很可能只是收集到了部分的数据。

品牌市场占有率

因为淘宝只占有全国零售总额的5%,所以理论上应该明确标示,但由于这个分析的是比例,如果同比例放大,那也不会影响市场占有率。但如果是显示的是销售额,那必须要作出标识与调整。

总结:在解决问题前必须要尽可能的收集到足够的数据来分析问题,收集的三大原则(方法)是用草图呈现数据,访谈和采用第三方数据,其中最重要的是用草图来呈现数据,这个为解决问题与进一步收集数据提供了方向。

我是哪儿黑,如果有所得,请点喜欢。

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