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第一节 数据化汇报:用数据讲好故事,提升职场说服力

用数据讲好故事,提升职场说服力

你好,欢迎来到圈外同学《7天数据分析入门实战营》,我是圈外同学创始人孙圈圈。和你一起提升数据思维,掌握职场核心竞争力。

 

 

在过去三天,你学习了不同的数据分析方法,用它们发现问题、分析拆解问题。但是,其实数据还有另一个用途,就是可以用数据来帮助我们表达,从而更好地展示自己和说服他人。

 

先来看一个例子:

 

你是销售总监,年底你的下属向你汇报全年工作,这时候你看到A区和B区的销售负责人,分别给你呈现了这样两份数据,展示的都是大区过去12个月的收入情况。

 

看一下,谁的业务增长比较快?是A区,还是B区呢?

 

 

 

我们会发现:A区看起来没什么进展,B区看起来一路猛涨,似乎B区的业务每个月都有很大增长。

 

但我如果提醒你,再仔细观察一下,会发现什么呢?这两张图有一个很大的区别,就是,A区的纵轴是从0开始的,而且以每50个数据单位做间隔;而B区的纵轴是从200开始的,每20做间隔。这就导致了,A区看起来收入走势平稳,而B区看起来突飞猛涨。

 

如果我们把图表坐标轴的原点修改一致,你就会看到另外一个结果。

 

 

 

所以你看,完全一致的数据,如果改变展现方式,就会改变、甚至扭转一个人对数据的解读和判断。客观数据在按照不同维度展现、变成可视化图片之后,人的大脑就很容易被影响。因此,不管你是在工作汇报,还是跨团队沟通中,我们都要知道,数据自己是会说话的,如果我们能够恰当地发挥它的作用,它就能够帮助我们,更好地展示自己、说服他人。

 

 

那这一小节,我就带你来学习:如何用数据说话。

 

我们在做课程设计之前,调研了很多学员,找到了他们工作中用数据说话的最常用的三个场景,所以接下来,我会一个个教你,如何在这些场景中用数据说话。

 

 

这三个场景分别是:

1)展示:将自己数据分析的结果进行可视化展示

2)汇报:用数据向上级汇报自己的工作成绩

3)说服:用数据更高效地说服同事、拿到资源

 

一、展示:将自己数据分析的结果进行可视化展示

 

 

我们在前面几小节,学会了不少数据分析方法,那么你做完分析,光自己知道结论不行,还得向你的老板、同事或下属进行展示,让他们认可你的分析结论。

 

我们应该见过不少数据可视化图表,在多种多样的图表中,只要掌握三个类型的图表,基本就能覆盖大部分人的工作需求。

 

 

第一种是比较类图表,例如柱形图、条形图。

 

这类图表主要是用来描述数据之间的对比关系,比如两条产品线之间的销售额数据对比、目标销售额和实际销售额之间的对比,还有我在第2节中讲的,不同销售团队之间的销售额对比,等等。

 

 

 

第二种是组合类图表,常见的类型包括扇形图和饼图等等,主要用来描述数据在整体中的占比关系。

 

 

还记得我在对比分析中讲的吗?华东区有20位经理,10名是从一线晋升的,也就是50%的经理是一线主管晋升的,这个时候你就可以用饼图来表示。

 

 

 

第三种是描述类图表,例如散点图、气泡图等等,用来直观呈现数据的分布情况。我们在第3节相关分析中,不同工作年限工程师的工资情况,就是用散点图。

   

所以总结起来,柱状、条形图适合看对比,扇形图适合展现占比情况,而散点图则适合用来看分布、看相关,等等。

 

 

当然,在实际的工作场景中,我们遇到的情况可能会复杂一些,每一种图表都能延展出很多的变化和丰富的应用场景,我们这次课程就先不展开,未来如果你继续在圈外数据学院深入学习,我们会教你更多的可视化图表。

 

二、汇报:用数据向上级汇报自己的工作成绩

 

 

我发现,很多人在对“向老板展示成绩”这件事上存在一些误区。第一个误区,就是觉得老板啥都知道。其实他很难知道。

 

 

之前在咨询公司,曾经做过一个调研,一个管理者大概50%时间花在业务上,50%时间花在管理上,这50%里面,一般再有50%跟他的上级以及跨团队沟通,所以他花在自己团队的时间就20%-25%,这还得平均分给6-8个下属,到你身上差不多是他时间的3%,所以他也不知道你在做什么,你得跟他说。千里马自己不跳出来,伯乐也找得很累。

 

第二个误区,就是把苦劳当功劳,习惯性地向老板展示自己做了什么事,但却没有展示量化结果。

 

但职场的真相却是:没有任何一家公司,会为一个员工工作量大而支付更多的薪资,一定是为他创造的价值而买单的。你的工作成果就代表你的价值,如果你的价值都不能量化,公司怎么给你定价、给你工资呢?

 

所以,我们要适当展示自己,并且展示最关键的就是:“量化”你的工作成果。

 

 

那你可能会觉得:我的工作又不像销售那样,成天跟数字打交道,好像没办法量化。

 

那我给你举个例子,看看对你有没有启发。

 

你现在在上圈外的课程,这些课程都是由我们教研团队跟老师一起开发的。教研是一个专业岗位,是不是非常不好量化?我告诉你,怎么量化。比如教研人员为一个课程做内容迭代,迭代之前这个课程的复购率是15%,迭代之后是20%,也就是说,在迭代之后,有更多人认可了这个课程的价值,愿意继续在圈外学习别的课程。这个课程每个月有2000人学习,所以迭代后每次多了100人复购,复购客单价是2000,所以迭代的价值就是每月提升了公司20万的营收,假设课程上1年,最后营收贡献就是240万。而这次内容迭代花了12个工作日,单一工作日给公司创造的营收价值是20万,你是不是感到很震撼?

 

 

 

借这个案例,我分享给你,怎么用数据“量化”自己的工作,那就是:找到你的工作,与公司量化目标之间的关联。

 

 

那一个公司的量化目标通常有哪些呢?无非是这4类。

 

 

1)财务目标:流水,收入,利润,成本,现金流,等等

2)客户目标:客户量,满意度,活跃度,转化率,复购率,品牌知名度,ARPU,LTV,等等

3)运营目标:与公司价值链各项流程有关,比如研发周期,库存周转率,等等

4)组织目标:关键人才流失率,人才敬业度,人才匹配度,等等

 

财务目标:有的公司可能是看重现金流,有的可能是看重营收的,有的可能看重成本。你一定要去想一下,你的工作跟公司的财务目标有没有关系。

 

客户目标:不同行业所关注的客户目标一定是不一样的,你需要知道你公司关注的客户目标是什么。

 

运营目标:运营目标其实就是跟公司价值链的各个环节有关系了,原来你研发一个新产品的周期是三个月,现在是一个月,那么这就是一个很大的进步。还有比如一些零售公司、快消公司,降低库存率就是他们的核心运营目标之一。每个部门都会有自己的运营目标, 这些目标往往是跟效率相关的。

 

组织目标:指的是公司人才相关的目标,比如关键人才的流失率、人才的敬业度、人岗的匹配度,等等。

 

所以说,你一定要去要找到,你的工作,跟其中一项或几项公司目标之间的关系,然后为这些目标去产出,并且,展示自己的工作是如何对这些目标产生贡献的。

 

只有当你的工作是可以被量化的,你的价值才是可被衡量的。

 

 

 

三、说服:用数据更高效地说服同事、拿到资源

 

 

 

在职场沟通中,你是不是曾经遇到过这样的问题?希望同事或老板配合工作、给予资源,但明明觉得自己已经讲得很清楚了,也用了一些数据,对方仍然不买账。

 

我们先来看一个案例。

 

一家公司的销售经理,发现这个月市场投放过来的用户,很多不是目标用户,希望市场部同事能够调整渠道,以便获取更加精准的用户,最终提升销售业绩。现在有以下两种沟通方式,你觉得哪种更好?

 

第一种:

 

 

“这个月我们的销售目标没有完成,销售转化率下降了20%,接通率和愿意再聊的客户比例,平均都下降了25%,我们发现,市场获取来的目标客户不是很匹配,希望市场部同事能够调整策略,找到更匹配的获客渠道。”

 

 

第二种:

“今年公司整体的销售目标,月度环比要增长10%。但我们这个月的增长目标没有完成。做了全方面的分析后,我们发现,虽然市场部提供的销售线索增加了10%,但销售转化率却下降了20%。从过程指标看,接通率和愿意再聊的客户比例,平均都下降了25%。这导致我们的销售在没有意向的客户身上花费了时间。我们需要更加精准的目标客户,所以希望能和市场团队就用户画像一起讨论下,优化渠道策略。”

 

这两种表达都做到了数据说话,但你为什么觉得第2种更好呢?

 

这是因为第2种表达,多了一些故事性的起伏,而不是单纯陈列数据。

 

当我们在说服他人的时候,我们需要故事性表达,才能让对方集中注意以及产生认同。这里,我教你一个常用的故事性表达结构: SCQA。

 

SCQA是四个英文单词首字母的简称:

 

S是Situation背景,也就是事情发生的背景信息是什么;

C是Complication复杂性,也就是实际情况和理想情况的差距是什么;

Q是Question问题,也就是我们当务之急要解决的问题是什么;

A是Answer答案,也就是我提出来的解决方案是什么。

 

合起来就是,在某个背景之下,我们遇到了一个棘手的情况,我们需要解决它带来的某个问题,而我的解决方案是什么。在这之后,你再去说需要的资源支持,就顺理成章了。

 

我们来套用一下:上面这个例子中的第二种回答,S就是“销售目标要求月环比增长10%”,C是“我们没有完成这个销售目标”,Q是“我们面临一个问题,就是渠道来的客户并非目标客户”,A就是“我建议开会就用户画像进行讨论,然后据此调整渠道”。

 

 

在SCQA每一个要素之下,都有一个观点,把你的数据分析结果、数据可视化图表呈现在这个观点之下,去支持这个观点即可。

 

所以,在任何你提出建议、要求资源、获取支持的场合,你都可以套用这个沟通公式。

  

好了,到现在为止,我们今天这一小节的内容已经学习完毕。现在来总结几个关键点:

 

 

1)完全一致的数据,改变展现方式,就会改变、甚至扭转一个人对数据的解读和判断

2)工作中常见的三类可视化图表,分别是:比较类图表,例如柱形图、条形图,适合看对比;组合类图表,例如扇形图、饼图,适合展现占比情况;描述类图表,例如散点图、气泡图,适合看分布、看相关

3)通过找到自己的工作与公司目标的关联,来量化自己的工作,才能让老板认识到你的价值

4)公司目标你可以从这4个方面来找:财务目标、客户目标、运营目标、组织目标

5)与同事沟通时,通过SCQA故事框架,用数据来佐证框架中的每个观点,就能让自己更有说服力

6)SCQA是4个英文单词的首字母,分别指:S - Situation背景,C - Complication复杂性,Q - Question问题,A - Answer答案

 

好了,那么到现在,我们这个课程的方法论部分就差不多了。

 

 

为了帮你巩固课程所学的方法,我们会带你做一个数据分析的整体案例,让你能够把所学的3个模型串起来,你一定要参加。

 

所以,我们现在应该能够理解:数据分析的价值比我们想象中要大得多,这是为什么,很多公司对各类岗位都要求这个能力的原因。

 

我们最初听到数据分析的时候,会觉得用不上、工作中找不到应用场景,原因很简单,因为我们自发的思维并不是数据思维,我们脑海里没这个东西。

 

 

我们经常说:手里有一把锤子,看什么都是钉子。但反过来说,如果你手里没有锤子,或者你没意识到手里有锤子,那你也就不会看到,周围的墙面其实还有钉子。

 

所以,通过这短短几天的课程,我希望你不仅学会一些方法,更希望你从此以后脑中有数据,只有脑中有数据,你才能看到很多用数据为你增值的机会。

 

 

好了,那如果你希望把数据分析这个锤子打造得更加有力,真正把它打造成你核心竞争力的一部分,未来要怎么学习呢?

 

接下来我给你讲的这个学习理念很重要,它是很多人过去学习中走弯路、浪费时间的根本原因。

 

本质来说,数据分析是一种能力,而能力的提升跟我们背单词这种纯知识的学习是不一样的。

背单词或者其他纯知识背诵类的学习,是细水长流,是堆时间的,每天几个单词,一段时间也能积累不少词汇量。但能力的学习不一样,它是堆强度的。

 

 

 

我打个比方你就能明白,我们去健身练肌肉的原理是什么?是你用超出肌肉承受力的高强度训练,带来肌纤维断裂,而重新愈合的肌纤维会比原来更强壮,这就是增肌。

 

 

但反过来,哪怕你每天练1个小时、练一辈子,如果强度不够,你还是不会生成肌肉。而能力的形成也是一样的,短时间高强度的训练,帮你快速打破过去的思维定式,形成新的思考模式。所以对能力的学习来说,短时间、高强度,比长时间、低强度,要有用得多。

 

圈外的正式课程,无论是商学院还是数据学院,都是这样的设计原理,持续2-3个月,不需要每天花很长时间,但设计的内容和练习一定要符合强度要求,然后快速把这个能力变成你思维的一部分,不会浪费时间,学了白学。

 

大学时候的学习,很多都是纯背诵的知识学习,就为了应试,但你一定要意识到,工作之后没人会让你背诵,都是要你解决工作问题的,都是能力学习,学习方法完全不同,否则学了就没用,反而浪费时间。

 

 

希望你在今后的学习中,能够区分什么是纯背诵的学习,而什么是能力的学习,以及他们的学习方式需要有什么不同。

 

好了,那整个课程就到这里,记得参与后面的案例练习!

 

未来如果你希望加入圈外,继续学习,我们还有数据分析的正式课程可以提供给你,正式课程有L1和L2。

 

L1会教给你更多数据分析的方法和工具,同时带有很多实操案例,包括各个行业和岗位的细化案例以及部分商业案例,让数据分析真正成为你的差异化优势;

 

L2课程则进一步教你进行商业数据分析,学完L2,基本上具备了一个初级的数据分析师资质。具体的课程大纲、学习方式等等,班主任会有介绍。

 

那从我的角度,会介绍一下圈外课程的设计理念和特点,你可以判断是否适合自己:

 

1、体系化:我们各学院的课程,都会分成L1、L2、L3等等几个阶段。每个阶段都是一个体系,持续2-5个月的时间。平均每天学习时长在30分钟左右,但强度足够。只有这样设计才会真正有效果,所以我们一直坚持。

 

2、实用性:课程都是针对工作中的具体问题设计的。每个课程也配备了选择题、实践题、案例题,搭配助教反馈,帮助你真正解决问题。

 

3、重视人脉链接:在圈外,我们会有线上校友社群、线下城市校友活动,更直接地帮助学员链接。目前我们有14个城市校友会。

 

4、受企业认可:因为注重实战,以及课程直接针对用户的工作场景,所以目前上汽、复星等很多头部企业都跟圈外合作,用我们的课程培养他们的关键员工。另外像数据分析课程,一些互联网公司有跟圈外建立人才内推合作,我们可以内推学员去企业。

 

 

关于圈外课程可能不适合你的地方:如果你的学习是为了看一看,而没有目的,那么不建议选择;如果你不愿意参与讨论和练习,只是听听,也不建议选择,这对你不划算。

 

作为一家在线教育公司的创始人、一个老师,我非常喜欢认同一句话“教育是让一个人成为更好版本的自己”,希望圈外能够帮助你,用数据分析打造自己的核心竞争力,从而成为更好版本的自己!

 

很高兴遇到你,成为你的老师,期待我们再次相遇!