数据分析师和营销团队沟通不畅怎么办

很多时候，在数字营销中的两个“家族”在尊严上都会有所冲突。分析师和营销人员有着古老的恩怨。营销人员希望做出基于数据的决策，而要做到这一点，他们则需要争分夺秒，尽快准备报告。相比之下，分析师则希望能做到让数据万无一失，他们讨厌火急火燎地工作。

然而，众所周知，公司各部门之间需要清晰沟通和及时协作才能使品牌持续成功。沟通不畅的成本可能会导致数百万美元的损失。而且，由于疫情的影响，平时不同部门同事联合办公的过程也被广泛的远程办公所影响。
其实，任何团队都可能出现误解。但对于分析师和营销人员来说，这几乎是不可避免的，因为这些专家的领域并不一致。因此要相互了解的话，首先，你需要提高软技能。
此外，无论是分析师还是营销人员，每个人都需要向前迈出一步，深入了解他人工作的特点。人们不会无缘无故地刻薄，因此，你了解的越多，就越容易建立高效的工作条件。

分析师都做些什么？

让我们先看看数字分析师工作内容的来龙去脉。我们知道分析师们处理数据，但他们究竟做什么？
注意，根据公司的需求不同，对分析师的要求也可能发生变化。但是，通常情况下，分析师的主要任务包括：

• 分析业务需求并为业务任务设置网络分析。

• 分析网站和实施平台的结构。

• 设计和开发用于在网站和移动应用程序中收集用户行为数据的度量系统。

• 建立和维护每日/每周/每月报告，并对支持的区域执行基线分析。

• 综合来自多个来源的数据和研究报告以找到正确的答案。

• 创建和改进数据报告和数据可视化。

• 设置服务以发送、接收和分析数据并检查所收集数据的质量。

• 探索新的网络分析工具。

你可以继续在JD中列出任何需要的技术要求，但主要内容保持不变。任何优秀分析师的基本素质都包括数学思维、沉着冷静的能力、对细节的关注，和强大的分析能力。分析师们会谈论数字，数据表中的数字列以及SQL 查询。大多数情况下，他们会考虑数据结构、对象属性、指标和参数，但分析师通常不会考虑业务问题和假设。
营销人员的工作内容
另一方面，营销人员则会根据业务结果和销售概念进行操作。和分析员不用，他们一般使用业务语言而不是数据结构语言。想象一下，要通过广告活动来推广产品，一个营销人员需要：

• 制定营销策略和负责实施。

• 提供竞争对手的分析。

• 创建营销活动（其中包含提出创意，撰写宣传和销售文本）。

• 创建登陆页面，考虑促销活动。

• 负责电子邮件营销。

• 找到增长区和风险区。

• 提出生成和检验的假设。

分析师和营销团队之间的沟通不畅

如你所见，不同专业人士之间的误解是不可避免的，因为相互理解的局限性始于对任务的理解。所以，对任务的理解水平越高，就越有可能快速正确地完成任务。让我们看一下两个团队应该如何互动，以及我们可以采取哪些措施来挽救局面：

1. 很多营销人员都不了解数据的结构，参数的属性及其关系。如果分析师与营销人员分享这些知识，将会有所帮助。

2. 分析师会计算数字和制作报告，但他们没有考虑这些决定和营销人员想要报告的原因。如果分析师发展商业思维并更多地深入研究营销的特点，会更有效率。

3. 重要的是，营销人员不会无缘无故不合作，分析师也不会无缘无故对营销人员的决定嗤之以鼻。只是这些人从事不同的活动，对报告的看法也不同而已。

4. 很多时候，问题在于有时候，分析师会认为自己比营销人员更聪明，甚至他们会对自己预料到的问题保持沉默。所以，任务执行者必须提出问题、澄清并尽量避免瓶颈和冲突，帮助客户得到他想要的东西。

5. 就营销人员而言，他们必须加深对数据结构的了解，以便更轻松地与分析师沟通并设置任务。

6. 通常，营销人员与 KPI 相关联，但分析师不是。因此，当分析师不急于求成时，营销人员需要做好一切准备。

7. 营销人员不能只一劳永逸地设置简单的技术任务，因为当你有问题时，需要一份报告来回答它。但是每当你得到答案时，新的问题就会出现，而且这些新的问题几乎不可能预见。

8. 如果你不处理并组合数据，则很难预测并想象不同的方式组合数据来回答问题。例比如，你需要一份包含新应用程序营销渠道视图的报告，那你应该分配什么渠道？第一次用户访问，还是剩下程序的那个？你需要看12月PPC来的用户怎么转化成3月的销量吗？合并这些数据的依据又是什么？

9. 你需要与同事多交谈、研究彼此的工作并建立简单的人际关系。毕竟，我们都是为了共同利益在同一家公司工作的人。

来看看知名专家是如何看待团队之间的误会问题的。

Tim Wilson说：

“根据我的经验，要解决团队之间的误会，需要分析师来“讲营销语言”。而这归结为做几件事：

聆听。很多人可能过早地开始解决问题，却没有真正探索营销人员希望解决的潜在业务问题。

对营销人员进行一些教育是很好——比如说一个指标意味着什么，数据中的局限性又是什么——但我看到很多分析师在没有必要的情况下过快地使用深入的分析术语。而这会让营销人员感到困惑，或者感到不舒服或沮丧。

永远，永远，永远不要说某些利益相关者是愚蠢的。认为关系挑战是智力问题而不是沟通问题对从业者是一个致命的错误

Laura Patterson说：

我认为矛盾对任何团队来说都很常见，没有必要将其作为一个问题提及，因为在任何类型的组织中都可能出现沟通不畅。

营销人员需要努力工作以确保我们正在倾听和澄清自己的观点，而分析师需要善于倾听和提问。如果分析师与营销人员交谈，他们需要记住，大多数营销人员在数据分析或模型方面并不像他们那样有经验。

• 你希望能够做出什么样的决定？

• 你想与谁分享这些信息？

• 为什么你认为你需要一个仪表板？

诸如此类的问题有助于减少沟通不畅，并确保每个人都保持一致。一位优秀的分析师必须能够提出这些问题，以确保他的团队带回的是一个有效的产品。

关于如何克服矛盾的专家建议

如果你的同事说不同的专业语言，他们需要翻译是很正常的。不幸的是，谷歌翻译在这种情况下没有帮助，你必须自己做。这里有两个关键点：

1. 互相尊重。

2. 互相交流。

如果你所有的沟通都减少到 Slack 中的通信的话，就无法学会理解另一个团队的同事。这样的话，你90% 的消息都会是“紧急，我马上就需要这个数据，我需要等多久，你还需要什么！”

当然，在 COVID 之前的时代，人们可以在周五晚上组织聚会，讨论工作、项目或Netflix 的系列电视剧，接着喝一两杯啤酒。但在完全在线工作的条件下，并非这一切都无法达成。我们可以安排大师班、网络研讨会、联合演示或交叉培训。问题无法被一时解决，但至少可以开始朝着正确的方向移动。重点就是，让人们互相交谈。

让我们看看专家对如何克服团队之间的沟通不畅有什么建议。

Christopher Penn说：

分析师不了解营销词汇，而营销人员也不知道数据科学和数据分析方面的词汇。因此，最重要和最容易做的事情可能是在周五下午让人们聚在一起，并让他们互相交谈。因为只要人们开始互相谈论，在短时间内就可以对它足够熟悉。

此外，让数据科学家听营销播客，或让营销人员听数据科学播客以学习词汇会很有帮助。对他们来说，听到诸如回归、逻辑回归和随机森林之类的东西并不是一件坏事。人们可能会想，我应该问我的团队这是什么意思，或者我们如何解决不同的数据类型？

博客可以让每个人都真正听到其他学科的词汇，以此作为开始进行那些有意义的互动的一种方式。

Anjana Aggarwal说：

我认为要克服沟通不畅的问题，应该首先让周围的每个人都了解营销 BI，解释指标的含义，并展示如何提供帮助。

IT 分析是相当新的职位，而且没有多少人了解它有什么帮助，这是沟通不畅的主要原因。你应该与周围的营销人员交谈，让他们了解如何在业务中使用你的数据。在我的工作中，我总是面临这个挑战，而我要做的只是站出来和他们谈谈

Steen Rasmussen说：

分析师应尽力：

• 以可理解的方式交流他们的知识。

• 培养对将使用数字的人的同理心。

• 永远不要在没有假设的情况下掉入数据深渊。永远记住你为什么要进行分析。

• 将分析结果转化为人们的解决方案。让人们了解数据可以帮助他们多少，教育你的同事如何在他们的工作中应用数据分析。

• 培养健康的自我批评。不要害怕失败。

结论

同事之间的误解很常见，但由于疫情和许多企业向虚拟工作场所的过渡，这种误解变得更加严重。缺乏上下文和人们在职场中失去面对面的机会也加深了这种误解。而且，团队之间的沟通不畅会导致日常工作流程的中断，并可能影响公司的大型项目。

当然，对同事始终保持冷静、耐心和理解并不容易。我们都是普通人，每个人都有艰难、压力大的日子。但是，你只需明确说明想了解任务或 KPI 的确切内容，或者说明你将如何使用获得的数据，就可以避免误解和怨恨。

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