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[歐洲職場大補帖]在商業分析師的工作裡,人比數字更重要

閱讀時間約 3 分鐘
從踏入職場以來,我的工作就跟大量的數據一直沾上邊,從台灣銀行業的數據,亞馬遜工廠的數據,到Flixbus的行銷數據,從營運,行銷到銷售的數據分析,小到「一天我管的團隊包裝了幾個包裹」,大到「一年高達上億的行銷預算分析」都有碰過,我一直在思索,到底需要怎麼樣的技能才能把這個工作做好?我需要學更多程式語言嗎?我需要學習一些量化模型嗎?

商業分析的本質是業務本身,少了分析管理者一樣要做決策

今年我負責Flixbus行銷預算中的一個統計模型,目的是在衡量那些線上無法追蹤的行銷通路,例如電視廣告,室外看板,廣播等等對於我們銷售的影響,這個模型被稱為“Marketing Mix Modeling (跨行銷通路的分析模型)”,這個模型有相當多的變數,也有相當多的假設,如果調整了一項假設,算出來的結果就會改變
牽扯到預算,自然變成了兵家之地,變數一改,模型條件一變,表現不好的行銷通路就會來質疑挑戰,每次更動都少不了一番解釋,本來眾所期待的一個項目變成各種質疑,政治跟哲學角力的場所
在修正了數個版本之後,我們還是無法取得共識,最終在主管會議上,我們把各種版本的結果放到會議上,聽完闡述以後,老闆說:“我們選了這個版本,因為他是我們能力所及可以做出最好的解釋,即使還有討論的空間,我們也必須往前走,因為我們需要做決策 “
那一刻我深刻個感受到,數據分析師在商業團隊扮演的是輔助決策,沒有數據這個決策依然要做,所以要讓數據分析在決策過程中被採納,除了數據分析本身的專業以外,更多時候需要的是妥協,溝通,經驗,共識,商業分析師的工作除了跟數據科學家把數據模型算好,分析架構做好,更重要的是能夠讓決策者理解並接受,最後在決策時願意納入考量

我用R跑了隨機森林的模型,但我的使用者連Excel都不熟

今年正好協助公司招募行銷分析師,面試了數十個不同國家的求職者,我們發現了一個蠻普遍的問題:大家都很在意自己的硬實力有沒有表現出來,但卻沒辦法解釋,為什麼要做這些分析,為什麼用這個工具有意義
對商業分析,行銷分析職缺很有興趣的校友或是在校學生常會問我:PowerBI, Python, SQL, R, Tableau我是不是要先來學,先去考證照?我要不要會寫時間序列分析?我要不要會Bayesian Model? 確實每個來求職的人幾乎都有這樣的背景,但真的做得好的,往往不是所謂硬實力“Tech Skill“最好的人,而是能理解商業背景,然後把自己分析脈絡講清楚的人
數據分析總是艱澀,當你千辛萬苦用R建了一個模型,用SQL設了很多條件,用PowerBI建了一堆報表,但你卻無法跟你的使用者說,這個數字哪裡來的?最終你的對口只會叫你用Excel把原始數字寄給他,然後憑著自己的經驗趕快在下班前加加減減送出去給老闆
「你可以試著跟10歲的小朋友說明你的碩士論文嗎?」我們很喜歡問這個問題,平時也會練習用這個視角,來解釋困難的分析概念,因為你公司的同事可能真的連Excel都不會用,讓完全不會用數據的人理解,為何我們所做出來的分析,可以幫助他

做決策的是人,不是數字

「讓數據做決定」是很多人喜歡在公司裡面談的概念,通常僅限於他們認可的數字,一旦數字稍微偏離自己的想像,或是跟自己的利益有所衝突,這個數字就會被各種懷疑,挑戰,更多時候,分析邏輯與方法就在信與不信的一念之間
真正可以幫助決策的商業分析師,通常對商業的理解非常全面,站在決策者(也可以說你數據的用戶)的角度去思考,到底決策時缺了什麼,另外對數字的敏銳度很強,不見得要自己做分析,但卻能清楚地解釋分析過程,掌握數字正確度跟可信度,溝通上也相對明快清楚,用簡單明暸的方式呈現,在我的經驗中,這些特質是我在團隊中還有面試裡,優秀的商業分析師所具備的共通優點

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