【核心关键词】报表、数据源、客户、营销、业绩、销售、时效性、函数、可视化、运营、数据分析、数据报表、业务部门、数据运营、运营团队、项目部门、目标指标、业务工作

【专访摘要】本次CDA持证专访邀请到怡仁恒盛科技发展有限公司电销部门数据运营岗宋利宝，他详解了电销数据运营岗的具体工作内容，分享了批量抓取数据的方法、电销呼出的管理难点及数据分析解决方案，拆解了电销行业常用的数据分析方法，明确了岗位必备技能，为电销行业数据运营从业者提供了实用指引。

【主持人】大家好，今天我们邀请到了宋利宝来参加我们的CDA持证人专访，利宝可以和大家打个招呼。

【嘉宾】大家好，我叫宋利宝，毕业于北京工业大学，目前就职于怡仁恒盛科技发展有限公司电销部门数据运营岗，主要负责部门的数据报表维护以及问题分析等工作。

【主持人】你这个岗位具体是做什么的呢？可以给大家介绍一个实际的案例吗？

【嘉宾】我这个岗位的工作主要分为四个部分：第一部分是日常经营报表，比如业绩日报、团队排名日报、坐席业绩排名日报等；第二部分是日常分析性日报，比如追踪业绩的激励日报、绩效佣金预警日报、考核日报等；第三部分是目标管理，即根据不同数据源制定营销激励方案，查看方案的目标产出并进行复盘分析，判断方案成败并决定是否改进；第四部分是项目的数据支持。

【嘉宾】我给大家举一个近期做过的数据支持案例：有一个项目需要清洗客户数据，找出其中可进行日常营销的客户——有些客户属于黑名单类，对其进行营销就是浪费资源，所以我们需要为这个项目提供精准的数据支持。我在做这件事时，最开始需要和业务部门（项目部门）沟通，了解项目流程、目标、所需数据、需观测的指标，以及能提供的指标和报表呈现形式，最终按照他们的需求，将过程指标、目标指标做成报表给到他们。但这件事不是做完就结束了，业务需求是实时变化的，他们可能会有新的需求，所以报表也要根据需求实时完善更新，这样就完成了这个项目的数据支持工作。

【主持人】运营数据报表太多，如何批量的抓取数据呢？

【嘉宾】确实，平常接触的报表很多，主要分为三类，前两类都可以从数据库中直接获取。第一种，约占30%-40%的报表是临时性需求，比如领导或业务部门要求在短时间内提供一份之前没做过的报表，类似CDA中提到的专题通报性报表，这类报表我主要通过SQL在数据库中查询，可能还需要用Excel进行可视化加工，再呈现给部门领导和业务部门。

【嘉宾】第二种，约占50%的报表是类似日报、周报的常规报表，其中部分报表时效性要求很高，可能一天需要查看多次，手动操作特别繁琐，这类报表就直接找数据平台的技术部开发线上自动化报表；时效性要求不高的，直接运行SQL即可。第三种，是不在数据库中的数据，可能涉及其他外部公司提供的Excel文件，直接进行加工处理就可以。

【主持人】电销呼出有哪些管理难点？重点利用数据分析能解决哪些问题？

【嘉宾】说到难点，电销的名单策略比较复杂，用户运营团队会对数据进行多种分类，比如按贷前、贷中、结清划分，按新客、老客划分，按时间维度、操作流程阶段划分，导致数据量较大、分类繁琐。针对这种情况，我们通常用帕累托法则，找出业绩占比前80%的数据名单，进行重点观测。

【嘉宾】数据源可能有几十上百个，我们不会对每个数据源都采用相同方式，而是通过指标分析法定位问题，拆解到现场或作业问题：如果是现场问题，比如某个团队当天业绩不好，就追踪过程指标，看是否是通时不达标等原因；如果是拨打策略导致的，就了解坐席话术，找质检部门确认话术是否存在问题；如果是上游数据传输或策略问题导致的，就与上游沟通，了解数据是否有整体调整及对业绩的影响。

【主持人】电销过程中你们会用哪些数据分析的方法呢？

【嘉宾】目前我们用的数据分析方法在CDA中都有涉及，比如非常经典的销售漏斗模型。我们从客户营销、客户进入APP，到最后放款成功，中间涉及多个操作流程，通过不同阶段的转化率，漏斗模型能帮助我们清晰认知客户类型、找到风险点和机会点，明确哪个环节需要提升。

【嘉宾】我给大家举个例子：在销售漏斗模型中，我们曾遇到一个数据源，其授信率比其他数据源高，但放款率却不如预期。我们猜测可能是件均问题导致客户没有提款欲望，于是对比了此类数据与其他数据的件均，发现确实存在件均偏低的情况。之后我们做了AB测试，分两组进行不同营销，实验组提高件均，通过增加销售余额环节，一段时间后观测两组变化，最终确定逻辑是否可行。

【嘉宾】对于销售团队，我们会用目标比分析、同环比分析找到问题点，再通过根因分析进一步发现具体问题，找到根本解决方案。

【主持人】那想要收到你这个部门或者这个岗位的offer，应该具备哪些能力或者技能呢？

【嘉宾】其实对于我们这个岗位来说，基础技能方面，Excel的应用要熟练——不是简单用过Excel，而是要熟练运用可视化功能和基础函数，比如查找类的Vlookup、汇总类的Sumif、逻辑类函数等；SQL的增删改查也要掌握，对数据库有一定了解，清楚表与表之间的关系，否则随便查询的数据可能不准确；如果会Python或BI会更有优势；同时要有一定的统计基础、数据洞察能力和逻辑思维能力。

【嘉宾】建议大家可以考一个数据分析师类的证书，增加自身竞争力。其实刚才提到的Excel、SQL以及数据分析方法，在CDA的课程中都能学到。

【主持人】感谢宋利宝今天为大家带来的分享。数据首先可以帮助我们看清楚业绩状况，透过销售增长或负增长，我们可以从各个产品规格、销售区域分布、零售基层业态等角度发现许多问题。数字经济时代，数据成为新时代的生产要素，已成为企业的重要生产力，所以越来越多的人想要学习数据分析这一技能，增强自身职场竞争力，或为未来转岗加薪铺路。

【主持人】而CDA数字化人才身份认证是数据分析领域得到业界广泛认可的凭证，不少想学习数据分析技能或想转行数据分析的小伙伴，都会考取CDA数据分析师认证，作为对自己掌握这门技能的认可和转行的敲门砖。CDA数据分析师认证一级备考中文教材2023版《精益业务数据分析》已权威发布，欢迎大家下单购买。本书不仅适合CDA Level 1应试人员，同时适合业务工作人员、数据分析从业人员、数据分析岗位求职人员，入手这本数据红宝书，不仅能助你顺利备考CDA认证考试，还能帮你轻松入门数据分析，为数据分析岗位求职助力。

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