举个例子 ， 这是网站的真实客户的情况 。 从用户到站 ， 最终要让用户完成抽奖的过程 ， 但是抽奖前给设置了几个中间环节 ， 比如到站之后 ， 需要关注 ， 留下电话号码 ， 最后再来抽奖 。 如果说按这个流程的话 ， 其实只需要一步行了 ， 用户达成之后直接进行抽奖 ， 不要中间这个过程 ， 一定会发现抽奖率是非常高的 ， 它就会高于现在四个步骤 。
抽浆转化率会有一定的流失 ， 但是我们获得了大量的关注 ， 留下电话号码的用户的粉丝和销售线索 。 这个时候其实它是一个平衡的状态 ， 我拿流失的抽奖转化率的用户 ， 换来的是粉丝和销售线索的增加 。
大多数业务场景下 ， 我们不能只居于一个因素去做考量 ， 因为那是太幼稚的一个想法了 。
讲自己不懂的故事 ， 我们不会比运营方“更懂”业务

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【干货 | 如何避免输出没用的数据分析结果】分析师的重点或者核心竞争力 ， 不是在于多么懂业务 ， 而是懂得如何通过数据去驱动业务 ， 实现更好的数据化运营 ， 这个是数据分析师的价值所在 。
在输出结果的时 ， 避免给班门弄斧 ， 除非有数据的支撑 。 数据分析师不应该讲如何运营 ， 而是讲如何通过数据更好的实现运营 。
超出报告服务对象的执行范畴：无意义的越俎代庖

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为谁写报告 ， 就应该以报告对象的服务为核心 。
举个例子 ， 以社交媒体部门为例 ， 要给他写一个报告 ， 这个时候给的建议点比较合理的会包括哪些？
合理的建议点：

• 如何发掘KOL和KOC
• 如何提前发掘热点话题
• 如何监控并找到负面评价
• 如何找到并利用裂变路径

这些都是合理的建议 。
下面再看一些哪些是超出范畴的建议 ， 比如：

• 如何改善网站内部流程
• 如何优化SEO
• 如何改进搜索功能
• 如何设置商品策略

所以事实上是你给谁服务就要给他去做专门的数据的报告 。 所以这里面其实我建议大家就是要把权、责、利统一起来 ， 这是有效落地的基础出发点 。
以上就是我今天的分享内容了 ， 希望对大家能够有所帮助 。