二營長，你他娘的義大利炮呢！
新年了，很多同學在做工作規劃，有很多公司都提出要求，要「數據分析賦能業務/賦能銷售/賦能運營」……到底啥玩意是賦能，咋個賦能法？？？往往領導又丟回一句「你要多想想啊」——讓人著實無奈。今天我們系統解答一下。
前方劇透警報：因為大量用了電視劇《亮劍》的梗，所以忘記的同學們可以去複習下（特別是打平安縣城那段，第14集），反正也快放假了，權當消遣。
賦能的直觀含義
「二營長，你他娘的義大利炮呢！」
這就是最直觀的賦能。沒有義大利炮能不能打縣城？能，當然能，李團長手下上萬人馬呢。可沒有義大利炮，打城門口很累，要死很多人。戰士們扛著梯子沖了那麼多次都沖不下來。有了義大利炮，「咣！」一下就搞掂了，就損失一個老婆，這個投入產出比顯著提升。
賦能的直觀含義，就是增強業務能力，提高業務效率。注意：賦能是用更高級的手段解決戰鬥，不是替代，更不是「你行你上啊」。如果李團長喊的是「二營長，你他娘的帶人給我沖！」這就不是賦能，而是找人替代自己的工作了。
賦能的常見類型
最直觀的做法我們看到了，給二營長一門義大利炮。這叫工具式賦能，通過提供高效率的工具，增強隊伍戰鬥力。可實際上，能賦能的地方非常多，比如：
- 炮彈：二營長只有17發炮彈，估計打完縣城炮就用光了。我們可以提供更多炮彈，資源式賦能。
- 洋碼子：義大利炮上全是洋碼子，二營長看不懂，打炮只會貼著臉直射。我們可以提供操作手冊，最好有個教官親自教一下，知識式賦能。
- 炮車：二營長連輛吉普車都沒有，炮全靠人來拉。我們可以提供一輛吉普車，幫他把炮拉上戰場，服務式賦能。
你會發現，只要我們沒有替二營長扛著梯子，喊著：沖啊，殺啊往門樓上沖（這是替代）。其他幹的所有工作，工具、服務、知識、資源，都是在賦能。所以賦能範圍是很廣泛的。
賦能的首要問題
有的同學就會問了：既然賦能範圍這麼廣，為啥我想不到？
因為你既不是李團長，也不是二營長，也不是山本大佐。你的位置和電視劇里的總指揮一樣：前線都打成一鍋粥了，你還不知道發生了什麼。哪裡在打，誰在打，打啥，打的咋樣了，完全不知道。當然沒法賦能啊。
想賦能業務，就得理解業務。賦能關鍵不是閉門造車，而是要深入一線，理解你的賦能對象。具體來說，包括理解：
- 對象：誰是我的賦能對象？
- 流程：他在做什麼？分為幾步做？得什麼結果？
- 現狀：做了多少？ 達到結果沒有？卡在哪一步？
- 痛點：哪些地方是不滿意的？
- 需求：想改善哪些問題？
賦能的操作流程
第一步：當然是理解業務
套在電視劇里，如果你是總指揮，看到如下電報：
- 對象：李雲龍這個混小子
- 流程：優勢兵力，四面包圍，打縣城！
- 現狀：三個方向已得手，唯一卡在城樓，攻不進去
- 痛點：城樓太高，敵人火力太猛，步兵沖不上去
- 需求：需要重火力摧毀敵方防禦
是不是你也知道該怎麼賦能了。你會馬上查，最近的炮兵在什麼位置，馬上安排調火力支援。只要知道清晰的信息，那人人都是用兵如神。數據分析在賦能中的作用，首先體現在：用指標體系清晰量化情況，基於數據診斷問題。
這裡要特彆強調對象的問題。不同人需要的賦能手段是不一樣的，越是上層的領導，越需要總覽全局的工具，才能看清形式，靈活調配資源。越是基層執行，越需要簡單、直接、可複製的武器，直接套用在流程中。所以即使是同一個數據分析的結果，給上層和基層看，展現效果可能完全不同。
第二步：明確賦能問題
然而，怕就怕「清晰」倆字。實際上，業務能清晰講明問題的少之又少。更多時候，前方的人只會喊：難做啊難做，幫忙啊幫忙，具體敵我啥情況，鬼講的清楚。
即使講的清楚，也要特別小心業務方直接提出來的需求，很有可能是個偽需求，或者很低效率的需求。畢竟大部分業務一遇到問題，最直接想到的就是找公司要資源，特別是打折！
這種真假難辨、稀里糊塗的場面，又是數據分析大放光彩的時候。所以在討論具體咋賦能之前，我們得先討論清楚：到底賦能要解決什麼問題。
我們可以用兩個方式轉化問題：
- 第一，從需求出發，推導可行解決範圍，落實到一個具體問題上。
- 第二，從痛點出發，先找到需求背後的真實痛點，再找解決痛點的方案。
第三步：篩選方法
面對一個問題，往往有好多賦能方法可以用。
- 工具：上義大利炮；
- 知識：挖地道挖過去；
- 資源：多調兵支援；
- 服務：幫助運兵。
數據分析又能發揮大作用了：利用數據篩選方法，選擇更有效的方法。
這裡有三種做法：
需要注意的是，現實中並不是每個人都是總指揮，受崗位、部門、等級的限制，人們不能無限制的調動資源，因此可用的手段往往是有限的。不過這對於數據分析師來說，反而是個利好：我們篩選方法的範圍不是無限廣，而是在有限的選項內做選擇。
第四步：落地方法
落地方法這一步，得看具體的方法是什麼，再具體執行，比如：
- 工具：上義大利炮（從哪裡，用什麼型號炮，調動多少，調到哪裡）；
- 知識：挖地道挖過去（具體如何挖，挖成什麼樣，操作手冊、教官有沒有到位）；
- 資源：多調兵支援（從哪裡掉，調誰，調多少，調取哪裡）；
- 服務：幫助運兵（從哪裡運，用多少車，配多少糧）。
這裡大部分是具體的業務操作，和數據關係不大。作為數據分析，能做的是：監控進度，保障按計劃執行，在執行掉鏈子的時候提示問題。
第五步：復盤經驗
賦能、賦能，說的好聽，最後賦成了沒有，賦成啥樣，要拿數據說話做檢驗。不用說，這又是數據分析老本行工作。
小結下：所謂數據分析賦能業務，可以做的是：
- 一量化現狀，為賦能打下基礎；
- 二梳理問題，為賦能方向指路；
- 三篩選方法，為賦能優化效率；
- 四監控進度，為賦能保駕護航；
- 五總結經驗，為賦能積累成果。
很多同學看了會大呼：陳老師，你說的我都懂呀。不就是事先搭數據報表，事中做監控，事後做專題分析嗎？我明明都有做呀！為啥沒人感覺被我賦能了？
數據賦能的特殊問題？
問的好，這個問題，請允許我引用李團長的名言來回答：
學習？學習個屁！
業務方肯好好看數據的都是稀有動物！
15年前我們說數據賦能業務，大部分談的是如何給領導做儀錶盤，給業務員做跟進工具，做推薦算法、做響應算法提高外呼成功率，因為那個時代企業數據建設普遍落後。真的是沒數據可用，所以需要做大量基礎建設。
現在說數據賦能，大部分談的是如何讓業務方重視、尊重、科學利用數據。我們看到的企業實際情況，是驕兵悍將不屑於看數據，蝦兵蟹將學也學不會。最後數據報表不是沒人看，就是淪為「證明老子很牛逼」的工具。完全沒有派上應有的用處。
這種場景咋辦？當然是得想辦法積極投身到和業務的溝通中去。平時多做科普（比如多多轉發陳老師文章）讓大家知道數據到底是幹啥的，有啥用，能咋樣用。在遇到項目的時候爭取參與機會，從基礎做起，不斷提高業務方使用率，不斷積累在業務上助力經驗。
想做好數據賦能，只會跑報表是不夠的，我們需要綜合能力，能梳理清楚問題，能說服業務方理解、使用數據工具，這裡又有大量的技巧。大家有興趣，我們從：如何寫出業務方願意看、搶著看、越看越想看的報告說起。
#專欄作家#
接地氣的陳老師，微信公眾號：接地氣學堂，人人都是產品經理專欄作家。資深諮詢顧問，在網際網路，金融，快消，零售，耐用，美容等15個行業有豐富數據相關經驗。
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