了解行业内相应业务流程和规则，才可以使数据分析的结论和建议更加落地

了解行业内相应业务流程和规则，才可以使数据分析的结论和建议更加落地。还以To b 一个考勤hr产品为例。该产品的业务模式很简单，无非是以引导客户购买会员变现为主，以广告变现为辅，从而实现从投入到盈利的商业闭环，这个模式得有渠道（市场推广）有内容（打造品牌），有产品（满足客户需求），有运营（提升日活和客户转化），有客户（购买会员）等。

如果你了解了行业内相应业务流程和规则，就不会在tob产品的日活出现下行趋势时，单纯提出加大投放费用这样谁都知道的建议，还可能是企业规则特殊情况的周期性活跃；就不会在客户出现流失苗头时，只是说一下同环比数据情况；就不会在关于广告流量减少时粗暴建议业务侧全局增加广告频率……

04 重要性四

了解相应业务中所有角色KPI以及如何协作，才可以快速有序的推进数据工作。明确各个业务环节的责任人，如何协作以及分别承担什么职责，就可以看出部门需要的数据是什么，并对其进行可视化，通常来说，都会异常关注当下的kpi指标，并从中提炼涉及到的侧重指标，帮助业务解决痛点。

还是以To b的考勤hr产品为例。划分了几大角色：产品、运营（包括销售，市场，渠道，内容）、客户、客户成功等。

产品：为了获得利润，企业必须要先有产品，这个产品不仅指实物产品还包括服务、互联网产品。（如产品经理岗）

运营：有了产品，就要把产品推广出去，通过不断的优化渠道组合，提高销量，连接产品和用户，把产品带出去，把客户的钱带回来。

客户：产品最终会到用户手中，客户是产品的最终使用者，最终的目的就是为了让客户尽可能多的去使用产品。我们也要了解客户画像（这里就不展开讲了）。

客户成功：有了用户购买了产品，那么我们要去维护用户，留存，转化。

了解各个部门在四大角色，每个人的职责所在，如何协作等，结合遇到的问题，可以有序的推进数据工作。

05 最后

现在我们来总结一下理解业务对“数据分析”重要性有哪些呢？