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数据分析师需要自问自答,从满意度研究看提问的价值

数据分析师需要自问自答,从满意度研究看提问的价值提问,看似简单,能量却不可小觑,它就像一双翅膀,带动我们的思维冲出牢笼,自由飞翔。现代管理之父德鲁克曾说过:我的工作是提问,而你们的工作是回答。通过提问,德鲁克帮助很多企业找到了解决问题的突破口。

韦尔奇就是一例据韦尔奇称,是德鲁克的两个简单的提问引起他的思考,从而帮他做出了惊人的成绩。

第一个提问是:“如果你还没进入这个行业,你今天会进入吗?”第二个提问是:“如果答案是不,你将采取什么行动?”

这两个提问促使韦尔奇取消了不赚钱的业务部门,并在公司做了精简,从而取得了巨大的成功。韦尔奇在担任通用电气公司的CEO时,将通用电气的市值提升了24倍。在给企业出谋划策方面,数据分析师与德鲁克扮演着相同的角色。但具体做法不同:德鲁克只问不答,而数据分析师常常需要自问自答。

自问,用来拓展和梳理分析思路;自答,用来寻找和明确分析内容和方法。

面就以用户满意度研究为例,体会提问的价值

数据分析师需要自问自答,从满意度研究看提问的价值如上图所示,当你拿到了一个“某企业的用户满意度研究”的项目,你需要梳理分析思路。如何梳理呢?给自己提问题,然后自问自答。问题1:如何衡量用户满意度水平?回答:这个问题简单,可以让用户打分,计算出平均分。如10分制,调查1000人,计算出平均分7分。问题2-3:7分代表什么?换句话说,7分与同行业相比,是多是少?与自己以前相比,升了还是降了?回答:需要对竞争对手进行分析,来了解该企业在行业中的地位,解决问题2;还需要对动态变动进行分析,来了解企业的发展趋势和潜力,解决问题3。问题4:只知道总分能提出改进建议吗?回答:不能。因为无法搞清楚到底是哪些因素使得分数高了或者低了。因此,还需要考虑对哪些因素评分,于是你就会想到建立用户满意度的指标体系,针对这个体系中的指标进行评分。问题5:如果得分低的指标很多,怎么改进呢?要知道,企业的资源有限,不可能顾及多个指标。回答:各个指标在用户心中的重要性本来也是不同的,也没必要顾及多个指标。因此,还要增加对指标的重要性评价。问题6:如何评价满意度和重要性呢?回答:量表显然是最常用的评价方法,但量表存在两个缺点:打分的随意性很大;均值无法体现差异。问题7:量表的这两个缺点如何弥补呢?回答:可以通过两两比较和均一化处理来弥补,因此,你可能就想到了层次分析法。问题8:如何根据对满意度和重要性的评价来进行产品改进呢?回答:一种思路是指标比选:即从多个指标中选择那些非常重要但满意程度不高的指标作为改进的重点所以你想到了矩阵分析,那些落在矩阵中的亟待解决区的指标就是重点改进的方向另一种思路是指标组合:即有竞争力的产品的属性=所有必备的属性(表现好用户觉得应该的,表现不好用户很生气。如微波炉能热饭的属性)+比竞争对手更好的一维属性(表现好用户高兴,表现不好用户不高兴,如微波炉节能)+差异化的魅力属性(表现不好用户能接受,表现好用户很高兴,如微波炉带有烹饪菜谱),所以你可能想到了KANO模型。通过以上连环的提问和自问自答,你就把用户满意度研究的分析思路梳理出来了,并确定了分析内容和分析方法。

 

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