从某种意义上来讲,数据报告也是对整个数据分析过程的一个总结。数据分析报告通过对数据全方位的科学分析来评估企业运营质量,为决策者提供科学、严谨的决策依据,以降低企业运营风险,提高企业核心竞争力。
一、数据分析报告的基本构架:
1. 背景以及目的——描写报告的业务背景,只有受众了解了才能知道报告的价值所在。
2. 数据来源——注明数据来源,才能提高可信度。
3. 数据展示——数据文字合理的排版,才会有好的可视化效果,需要注意主要数据指标支持(均值、增降幅度、同比环比等)。
4. 数据分析——一定要清楚数据指标背后的业务含义到底是什么?不同的业务、不同的产品指标的体系有所不同的,要保证分析的合理性、可解释性,因此分析的内容根据需求不同有所差异,需要注意整体框架的逻辑性。
5. 抛出结论——有结论的分析才有意义。
6. 提出建议——根据分析结论提出相应的建议。
二、关于数据分析报告的建议:
1. 要明确数据报告的受众对象,要有易读性
从报告对象的角度组织内容、结构,以及报告里各个模块的侧重点。比如,受众对象是公司领导层的决策者,报告侧重点就在于关键指标是否达到目标预期,若未到达,为什么没有达到预期,需要进一步地拆解、细化数据指标来简要说明问题出在哪里,未来如何改进。或是若到达预期,做了哪些动作,值得推广,并总结团队下一步的改进计划。若受众对象是团队的业务人员,报告侧重点就在于挖掘问题点,并提出改进方案以及可执行建议,实现数据驱动业务。
2. 要有一个好的分析框架,并清晰地界定问题
好的数据报告一定是有层次,有框架,并且能让阅读者一目了然、架构清晰、主次分明,让人容易读懂。如果问题都界定不清楚,这份数据分析报告基本也就失去价值。比如,需要为一个网站的运营情况做分析,我们首要明确分析到底是想解决什么问题,养成“先谋而后动”的习惯。进而,思考有什么样的数据可以使用,要分析什么维度的数据,要得到什么结论。
最终,分析结论解决了什么问题,从而形成“闭环”。我们就可以围绕网站流量、用户行为路径、线索量等数据去做分析。
3. 要有明确的判断标准和结论,明确数据指标
没有标准就无法判断好坏,没有明确结论的分析也可以说失去了报告的意义。所谓的标准就需要对业务的深刻理解,以及过往的经验来制定。比如,某个网站连续三天线索量下跌,累计下跌5%,其原因就有可能是推广活动以后的自然下跌或者是月底、周末等周期性下跌。这时我们就需要多方位的考虑,参考过往的经验和数据,来制定一个标准的指标。
4. 要尽量图表化,异常数据、重要数据、发现的亮点一定要重点标注
用图表有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论,当然,图表也不要太多,过多的图表一样会让人无所适从。而一些重点的数据,用颜色、大小等来区分,让传达变得更加明显。
比如,饼图、环形图、百分比堆积柱形图等通常用来展现数据的分类和占比情况,而环形图的可读性更高;柱形图、条形图、雷达图通常用来比较类别间的大小、高低;折线图、面积图通常用来对比关系,表示随时间变化的情况、趋势情况;散点图、气泡图通常用来相关性对比。一般红色代表增长,绿色代表下降等。
5. 分析结论不要太多要精
做分析就是发现问题,如果一个分析能发现一个重大问题,就达到目的了,不要事事求多。比如,每页PPT表达一个内容。不要想在一页PPT内表达太多,特别是大多数人对着一堆数字往往就头晕,把想表达的观点和内容都写在标题上,吸引注意。
6. 要有可行性的建议和解决方案,正视问题,敢于指出,并随时跟进
作为决策者,需要看到真正的问题,才能以便他们在决策时作参考,切记不要假大空,无法落地。报告做出来后,一定要和受众对象进行沟通,收集反馈,快速调整。分析就是为了发现问题,并为解决问题提供决策依据的,发现问题,正视问题也是数据报告价值所在。
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