很多做数据的新人，喜欢写：活跃率低了，建议搞高。这就是典型的“不可执行”的建议。“搞”是一个动词，光秃秃一个动词丢出来，别人铁定问：谁来搞？要搞谁？在哪搞？怎么搞？搞多少？……一连串连珠炮似的问题。

面对这种疑问，没有经验的同学会直接被突突晕掉。可有经验的同学知道，这里是有套路的，就是5w2h方法，按这个思路梳理需求，就很容易整明白：到底要具体到哪些细节（如下图）。

然而梳理完成后，又有一个新问题：怎么从数据里推导出这些细节呢？这里要结合具体的例子来讲。

我们就举在线教育的例子，假设你是一个在线教育机构数据分析师，虽然全世界都在吹“在线教育2021年要火”可眼前就是光见花钱圈用户，收入不见提升。领导要求你分析出“可执行”的建议了！咋办？咱可以这么做。

▌第一步：清晰宏观方向  

我们给的场景是：光见花钱圈用户，收入不见提升。到底用户增长，收入增长情况如何？通过趋势分析法，可以进行初步判断，比如下边两种场景，对应的问题严重性，紧迫性就不一样。

有了这个测算，我们就对宏观形势有了判断，可以争取资源，锁定工作范围。

注意：很多做数据的同学，在这一步会很纠结。越是做数据的，越想用一个精细的模型来论证未来走势。经常做项目的人完全不这么干，他们反而倾向于简单的加减乘除算账，语言表达也很简单直接：“现在一个月就500万上下，不做到1000万任务完不成！！！”

这是因为，这里测算是为了争取资源，需要领导们认同。因此：越复杂的方法，反而越容易误导决策，越容易让人们把精力放在“数字算得对不对”而不是“这个事到底该不该做”上。

越简单的推算，反而越容易让不同知识背景、能力层次、认知水平的领导们达成共识。最终推动事情往下做。

所以如果做数据的同学们真想做可执行的建议，一定要控制自己的纠结程度。牢记：“说服别人才是第一目的，达成共识才是最终结果”，千万别自己陷进细节出不来了。

▌第二步：落实作战范围   

真想让项目落地，选中责任人是最重要一环。责任不清楚，事情没人理。做数据分析的同学们往往缺少这个责任意识，只是泛泛建议：“要推高客单价产品，要加强付费刺激，要做多活跃用户”。

这种建议当然不够落地了。比如“做多活跃用户”，既可以让渠道多拉一些优质客源，也能让运营多做一些拉活跃活动，还能让商品管理出一些吸引力商品，几乎人人工作都和它有关。人人负责就等于人人不负责，所以泛泛而言是无法落地的。

这里有三个问题，在实际解决时候反而没那么复杂，因为企业的组织架构往往和任务是捆绑的。往往锁定了where或者what的同时就把who一起搞掂了。所以熟悉组织架构，了解每个部门对应哪个环节，哪个群体进行工作，非常必要。

在线教育机构，可能组织架构与任务对应如下图：

因此，对分析而言，这里最要的是：找到关键问题症结，集中发力。比如原问题：光见用户多，不见收入涨。

注意：这是数据分析师最能发挥作用的地方，没有之一。因为一般业务部门讨论这些问题的时候，都会陷入本位主义，大家相互指责，都想证明自己没问题。或者大家争抢资源，都想证明自己的环节最重要。

特别在在线教育，这种串行业务逻辑，上下游争吵更激烈。数据分析师作为第三方角色，可以输出更有说服力的答案。

▌第三步：锁定执行细节    

那么在第三步，可以聚焦解决“如何设计优秀内容，做好投放”上了。这样分析建议离落地只差最后一步：建议以何种形式做。

大量数据分析同学都倒在了这一步。往往大家一听“如何做”就怕了。“我是真不会写文案啊！”其实完全不需要大家自己写。

站在数据分析角度，关注的不是某个具体idea，而是哪个套路更管用。所谓：方向不对，努力白费。结合数据，找到更好的套路，才是数据分析的作用方式。

想找套路，就要先研究套路。这里需要数据分析师对常用的业务套路所有了解。比如在线课程，是有常用推广方式的：

这样在最后给建议的时候，可以给得非常精准：我们是XX类做得太少，需要加大力度到XX水平就能达成目标。比起空口说“要多做内容引流”要好，我们在开头已经计算过具体还欠多少业绩，因此完全可以根据每一类引流ROI，推算出花多少钱，达成多少效果。已经给足了时间和经费，后续想再做创意也有了空间。

纵观整个过程，大家会发现通过数据分析解决可执行问题，是一种从上自下层层递进的方法。先确保方向正确，再落实到具体责任人，再具体到对象，再看具体操作大类的投入产出，至于最后的创意，能有就有，没有拉倒。

反正给足了时间、费用，只要做到平均水平，也能交差。颇有一种“只要开好了分矿，你平A过去就赢了”的感觉。

当然，这种层层递进的逻辑方法，也是数据分析的短板。从经验上看，数据分析师做的方案往往倾向于保守，往往缺少创意，这些都是太过理性的后遗症。

而实际上商业成功往往不是理性的结果。天才的创意、勇猛的胆识、无敌的运气、过人的机智、诱人的魅力、不可挑战的权力，可能都是成功的因素。

然而，数据分析的独特吸引力也在这里。你会发现创意、机智、魅力是天生的，权力、运气可遇不可求的，胆识加在蠢人身上就是灾难。

唯独数据分析能力是可以通过学习、训练、实验、记录来不断提升的。所以基于数据提可行性建议，可能不会被采纳，但只会越来越被重视。经济大潮来了，怎么都能成功，现在水势不明的时候，就是数据方法大放异彩了。与大家共勉。