撰写数据分析报告时，公司内部不同部门的领导和同事都希望听到报告。如何划分不同人群的关注点并报告相应的数据分析部分？针对这个问题，笔者会做详细的解答和分析。
我们在上一篇文章中分享过：写报告是一回事，说报告是另一回事。很多新人抱怨只有日报、周报、月报，根本没有机会进行真正的分析。但他经常有机会做一个报告给大家听。讲完5分钟，观众们纷纷拿出手机，开心地搓着——好破！今天我们来看一个简单的例子。
假设一家公司有5条业务线，业绩如下图所示。受疫情影响，2、3月份表现十分惨淡。为了提高业绩，营销部在4月份推出了一个活动，全站20%优惠，无门槛，全员！活动进行到15号，产生的绩效数据如下（整个月平均产生绩效，没有月末冲动）：
公司各部门之间的分工如下：
现在，各部门领导和同事都想听听活动分析报告。
问：你会如何向这些人汇报？
进一步的问题：这里有这么多数字，我们是否必须为每个部门和每个小组再说一遍？
让人认真听报告的秘诀
回想一下，你上学的时候，早上第四节课，饿得肚子咕咕叫。这个时候你最想听到什么？无论如何，这绝对不是如何求解这个二元线性方程。80%的人都在盯着时钟看还有几分钟，等着老师说“下课”。每个人都是这样的：每个人都只想听自己关心的事情，根本不关心其他事情。
因此数据报告，如果报告想让人们倾听数据报告，他们必须知道他们关心的是什么。显然，不同部门、不同层次的人关注点不同。要了解它们之间的关系是什么，首先要从各部门的职责和工作方式说起。比如这次事件中，三个部门的关注点完全不同：
你会发现，虽然现有的数据看起来很多，但是对于一些需求还是不够的，还得添加数据；对于某些需求，只需几个数字就足够了。同时，领导和员工之间也存在差异（如下图所示）。
因此，在做报告之前，清楚地了解听众是非常重要的。一般我们会问：
报告多长时间？听报告的人是谁？领导来了吗？哪个级别的领导？
一旦了解了这一点，您就可以开发更有针对性的报告。
对症下药上报销售部的方式
首先要明确的是，销售部关注绩效，活动只是绩效的一小部分。因此，在向销售部汇报时，标题应该是“4月份业绩报告”，第一页应该是关于4月份实际/预期的业绩（如下图）。
其次，注重表现细节，为领导安排兵力提供依据：
最后，如果面对下属，可以肯定AB线的表现，鼓励他们继续行动。DE线的人一定觉得很苦，想吐。你可以借报告的机会，让他们和AB沟通，看看有没有问题，为进一步深入分析留下线索。
到市场部
首先要明确的是，营销部门关心的是活动，绩效只是活动的结果。因此，在向市场部汇报时，标题应该是“4月份活动报告”，第一页应该是关于活跃和不活跃的区别。请注意，这涉及到不活动的表现应该是什么，或自然增长率的问题。
在这里，我们使用 3 月相对于 2 月的增长作为自然增长来得出结论，4 月的活动并没有太大的拉动。这个结论极有可能受到市场部的质疑！市场部很可能会说：不做活动，自然增长率是负的！你不能这样评价！因此，自然增长率是活动评估中最纠结的问题之一。这次就不动手了，大家都知道这里很危险。我们稍后会分享。
二是关注活动细节，为领导做出以下决策提供依据：
这个月加代码还是下个月不加
最后，如果面对下属，可以先肯定活动的表现，让他们知道你是站在他们这边的，然后借此机会聊聊他们的后续计划，了解他们接下来的计划，这样就可以为深入分析留下线索。
对供应链
首先，供应链关心的不是业绩本身，而是业绩对库存/生产的影响，尤其是在二三月份出现严重积压的情况下。虽然4月份看起来有好转，但这种好转能否清理库存，是否会引发新的短缺，才是他们最关心的。因此，相同的绩效数据对于供应链来说可能看起来完全不同。
一般来说，虽然4月份有所增加，但并没有弥补1月份和2月份的欠款。这意味着库存情况可能不会好转，供应链也不能过于乐观。至于更准确的分析，这个数据是无能为力的。为了准确分析，需要获取准确的库存消耗/生产周期数据，并将其细化到ABCDE中每一类原材料的库存/生产情况。在这里什么都做不了。如果需要深入分析，可以把需求记录下来，以后再深入做。
初学者常见问题
实际情况远比比率复杂，但通过这个简单的例子，我们可以看到，即使面对不同的人，同样的数据，解读和数据报告格式也可以完全不同。这就要求我们具备唱山歌唱的能力，对业务情况有清晰的认识，部门的职责分工，对业务问题有自己的判断。
这正是新人最缺乏的。即使是新手也故意忽略它。大多数新手的做法是找一个固定的数据集，根据报表模板，根据样本数据表填写数据。而且这个模板经常教新手按照“分析背景-分析目标-数据源-数据清洗-指标解读-建模过程-分析结论-分析建议”的步骤来列出内容。看似全面，实则又臭又长。放屁没用。
即使是这个简单的例子，我们也看到：
这些都是一个模板、一个数据集、一个范式无法解决的。优秀的数据分析师心中有具体的业务问题，然后用数据解释问题，从问题中发现新的数据。流水线上的工人就是给模板拧螺丝的人，每一个操作都是一模一样的。以上，大家一定要做好防范。
这个例子肯定很多同学会说：太理想化了，实际工作却很复杂。有趣的是，正是通过将复杂的具体问题拆解成小模块，才能用数据清晰准确地解释它们。有兴趣的可以看下一篇：如何将复杂的战略问题分解成简单的小分析。
#专栏作家#
脚踏实地的陈老师，微信公众号：脚踏实地的学校，人人都是产品经理专栏作家。资深顾问，在互联网、金融、快消品、零售、耐用、美妆等15个行业拥有丰富的数据相关经验。
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