数据分析师3-项目如何做+说

本文详细阐述了如何从价值评估到结果追踪,展开一个数据分析师驱动的项目,包括目标设定、范围定义、关键节点分解、人员调度及有效沟通。以'人对楼'和'破蛋行动'为例,展示了整个项目周期的挑战与解决方案.

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项目是数据分析师的重要工作内容,不管是攥着数据分析报告,还是推行某项活动,都是一种项目。那如何开展一个项目呢?

1:价值评估

思考项目是否对业务有价值,理清背景和价值 让业务方同意开展你的项目

2:项目目标

遵循SMART原则,最好是结果和过程都有(匹配度达到60%)

3:项目范围

先尽量发散思维,然后再考虑ROI,可行性等问题 最终收敛聚焦(做哪些事情)

4:项目关键节点确定

大目标拆解成小目标,阶段性完成A,阶段性为了更好的做项目的复盘 优化

5:人员安排

项目成员的任务安排,比如张三 在 2月29日 需要交付 一张照片。

6:信息同步

多久频率的沟通信息,高效交流。不同重要性的成员 设定不同周期的同步。

同时也可以和业务方沟通 听听项目运营后,对业务行为的改变 反馈

7:数据监控

制定相关数据指标 来监控项目进展,进而评估

8:解决优化(闭环)

定期调查,得到真实的反馈

举例:人对楼项目

(其实这个项目应该叫做市占提升项目,只不过这个是最重要的一步。)

1:背景

:由于有些区域长时间市占率较低,我们想以项目制形式,系统性的 从底层逻辑出发,帮助运营提升效率。

2:目标

:6个月内,帮助区域市占率从A点提升20%

3:我的主要内容

1:搭建人对楼的数据指标

2:提供效率工具(市场报告+数据思维ppt)

3:搭建追踪的数据指标体系。

4:结果

:40%区域资源分配合理后,市占率提升达标,30%有提升,30%没有提升。

对于最终分析原因是主要是因为人员的大量流失,导致资源量过剩,高分经纪人不得不增加维护,且低分房源,当数量过多后,导致效率变低。

1:关于搭建人对楼指标

:(找到有些指标来衡量员工的能力 ,以及房源价值的高低 从而帮助运营总 合理分配 资源 使得优秀的人维护好房子)

整体过程虽然结果是好的,但是过程是比较艰难,历时约半个月的时间,中途也是和至少50+的业务方不断的碰撞沟通,以便大家都是认可的,从而让项目好推行。

困难的原因

1:一开始指标较少,因为我们想聚焦关键指标,但是业务认可度不高,认为指标太少,考虑不全面。)

2:每个区域的当前的资源被分布后,很难让经纪人交出资源,而且每个人的心态不一样,可能会导致消极怠工。

如何解决的:

1:线下问卷调查经纪人(一线是如何看待这件事情的 让他们认为什么样的人比较受人尊敬 愿意让他维护 自己如果交出资源 咱们面对)让管理知道的一线的声音

2:门店采访店长和运营总,进入深入沟通,(管理层 你认为如何考量,你认为有什么改善的地方)

3:公司+标杆(举一些案例,业务认可落地后 成功的案例)

4:组织了一场40分组的研讨。各自发表意见,同时也渗透了一下。

最终事业部总敲板决定 让其他人信服。

详细内容:1:搭建好数据模型之后,然后进行数据清洗和预处理 ,以及数据归一化,主观赋权法,最终得到每个员工和房源的分数。再将分数分级,使得人房都有各自的等级。

(334赋权重)

人基本属性:入职时长,职级 

人行为过程:电话量,面访量,面访量,带看量,维护分(近6个月)

人结果:报盘套数,成交套数,成交转化率

(334赋权重)

楼盘流量:商机量 带看量  (近6个月)

楼盘转化率:商机转带看率

楼盘结果:GMV,成交量

2:关于效率工具的支持(市场报告+数据思维课程)

1:市占报告:
1:市场政策;

2:竞对分析;竞争对手的重点楼盘的市占,以及市占率走势。

3:量价走势;产品(户型面积区域环线)的成交量和成交价格

4:成交结构;成交房/客户(户型面积区域环线)+(成交周期被带看量来源渠道)

5:供需关系;周期内新增/库存的房和客户。经纪人自身的关键行程量(面访议价带看 以及走势)

6:结论

2:数据指标课程:
从市占的公式拆解,帮助运营树立数据思维,助于管理人员。

1:规模*效率*复盘效率

2:报盘率()*报盘成交率(效率)

3:为了跟踪进度 搭建数据指标模型

进度表:

O:市占结果,也就是市占率

S:如何提升市占呢 -提升资源合理的分配情况

M:

资源匹配度:12345-12345

人均资源:套数+GMV 

维护套数的分配情况:各个区间+超额度的人员数量

调整次数:监测是否频繁的调整,让经纪人体验差。
 

数据运营:各自周三会议宣导

培训:周二 周四 安排培训课件(市场报告+读懂盘+各自的培训)

BP:每周线下聊5个运营,反馈意见


运行后难点:

2:单纯监控人楼匹配度 和市占率的结果不太匹配。

因为单纯检核匹配度,忽视了区域间资料量的差异性。比如人均资源量和分配资料量的区间。因此增加其他维度指标。

1:区域之间的资源,导致虽然质量是匹配的,但是人均的资源大区间差距还是很大,最终设定了上限套数,剩下的作为奖池,鼓励优秀的人增加资源。同时保障弱的人也要有底线资源,至于质量是分配后的随机分配。

3:有些门店为了应付数据,多次调整,增设调整次数 监控真假。

4:突然对经纪人资源划分是较难的,经纪人自身会立刻出现排斥心理 私下消极等等 增加1个月的保障期(若期间内排名提升1个等级 则不动)

亮点:

1:本身项目的本身价值大且周期长 执行较为困难。之前没有全程负责过,但是此次作为项目的主导者,不仅提升了搭建模型的能力,数据分析能力,还培养了沟通协作能力,以及业务参与感加强。

2:虽然没有100%完成项目目标,但是大部分都有提升,也算是构建了一套方法论,并分享到了其他区域。整体长期效果显著,不仅帮助解决了问题,更是让运营意识到问题的重要性。

举例:破蛋行动

背景:由于市场下滑,9月结束 仍然有12个团队一个月没有破蛋,因此决定启动项目制,帮助他们

目标:Q4季度内,帮助区域所有团队有业绩

内容:

1:结果历史数据,+近期的过程指标,预测出较难成交的团队

业绩=带看量*带看转化比

1:以每个区域为单位,通过近3个月 每周的带看转化比 预测出未来一周的带看转化比。30

2:得到带看目标后,通过预测区域内的门店带看量就能大致反映是否本月可以开单。

3:如果预测门店的带看量呢?门店每个人历史平均周带看量汇总(近3个月*0.5+近1个月的带看量*0.5) 如果带看量低于大区平均水平 则进入预警。

难点:

1:带看量如何准确的预测,导致我们聚焦的更准?

1:带看的产生就是A类客户量 一般都能转带看的。

2:结合A房平均的录入-带看的周期,按照区域为单位,预测出每个区域的平均周期。10天

3:往前推10天,预测出每个人的A客户量。从而预测出带看量。

2:想出了3个10天管理,分阶段 不同深度的帮助他们走出来。

1:01-10:每周输出经营分析报告+给到近期的A房A客,帮助盘点(发现问题)

2:11-20:每周三,五 和困难团队沟通+沉淀标杆的方法论(分析-解决问题)

3:21-30:资源测算(人均市场资源 维护资源 分配合理性),给予资源倾斜(述职总结 复盘)

难点:

1:针对门店自身情况,构建不同的方法论 比如:房源,客源,人员端如何管理破局。但是方法论的培训成效较慢。

解决:下个月我们先进行培训,在破局。将培训环节优化,提前摄入。

2:资源倾斜的难度较大,可能会影响门店的氛围,

解决:(给到1个月的保障期)

结果:9个门店都成功破蛋,3个团队没有破蛋,主要原因(新开门店,门店人少且新 店长也是刚上任的)

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