跨部門溝通成本太高?數據人實現高效跨部門溝通的4個方式

數據分析師有一部分工作內容是分析內部各種數據,從中挖掘insight,並轉化為建議、行動策略以支撐業務。內部數據據根據垂直業務劃分,一般來說會有市場、營運、產品、服務、經營管理。

既然我們分析的數據,是來自其他業務線;我們的建議,要能真的推動落實,也需要其他部門的支持,因此跨部門溝通就是非常重要的議題。隨著資歷加深或負責的領域變得更深更廣,跨部門溝通也就更加重要。

然而部門之間多少存在不同文化、不同態度、不同業務屬性、不同個性,這麼多的差異,可見跨部門並不是一個很容易的課題。

這些年經歷過傳統的大企業、新創團隊跟互聯網公司,也遇過公司人數從500人暴增到2000人的場景。這篇文章從自己過往經歷,分享覺得比較通用也還算有用的4個方式。

另外溝通對象分為:對上級、對平級、對下級,本文主要針對平級。互聯網比較扁平,所以也未必完全平級,基本上是上下兩級的關係。


我認為合作的本質還是人跟人之間的"信任過程"。因此問題會變成,能透過什麼方法、流程,降低信任過程中的成本。

一、降低彼此認知的gap(換位思考

想像一個場景,你今天早上看數據時發現沒數據,你跑去問數據工程師

今天數據怎麼都沒出來啊,怎麼回事了

初步看是yarm集群出現問題,從datanode到namenode的心跳延遲,導致節點傳輸失敗,我們正在更新namenode滾動日志寫到edits…

對方可能覺得解釋得非常清楚,但相信大多人心裡可能在想說:『這到底是在說什麼?』這就是認知的Gap。對於數據分析師,我們除了要盡量翻譯成白話說給用戶聽,也必須教育用戶。

如果你工作常常要做Dashboard,你可以讓業務方知道一些工具的操作、搭建看板的過程;如果你工作是涉及機器學習,那可以教業務方一些基本的機器學習概念、如果你跟業務方常常在對數據,你可以介紹指標體系、數據質量等知識。

反過來,我們也要多了解業務,才能跟業務方在相同的知識儲備下溝通,包含專業名詞術語、業務運作方式等。讓數據-業務雙方都能有擁有差不多一至的知識背景,至少可以做以下事情:

  • 請教行業專家
  • 了解業務方今年OKR/KPI,參與業務方部門例會
  • 加強業務方對數據的認識,透過分享、宣講等方式,建立數據文化
  • 清楚知道負責業務的數據情況,包含表結構、字段含義、質量等,可以更精準判斷需求難度、需耗費時間,延遲交付的風險。

二、利他:吃虧就是佔便宜的心態

曾經接到一個產品的需求,產品經理想做捆綁銷售的功能,當客戶打算買A產品時,推薦B、C產品讓客戶打包購買。

這位產品經理的數據知識我覺得還不錯,他提到希望用Apriori 算法來做這件事。但根據我對相關數據的理解,我覺得另一種分析方法一樣可以滿足需求,而且還更簡單。

我同時用了兩種方法來分析,而結果,確實也跟我當初的想法一至。效果差不多,但開發成本、解釋成本更低。雖然當下我花了更多時間處理同一件事,但日後我們的合作,對方更容易接受我的觀點,長遠的合作變的更順利。

雖然「先委屈、後求成」我心中還是覺得很反人類,但職場中很難這麼如人所願,所以在工作沒有很飽和的情況下,可以適當保持這種心態。(其中的度還是要自己掌握,不要搞成人善被欺)

三、借力:單點突破,借力擴大影響

在2B或是SaaS行業,官網通常有一塊內容是“合作過的客戶"、或是”品牌案例“,這個內容的目的,是希望透過外部背書,帶來潛在客戶的信任,我們也可以比照這方式。

了解公司中哪一些是強勢部門,或是尋找利益關係人,優先從最有價值的點出力,得到強勢部門的認可,會讓我們的專業更容易被傳播。這樣即使遇到第一次接觸的部門,對我們的初始信任也會在比較高的水平上。

利益關係人的影響力可以從職級判斷;而如何判斷強勢部門,則可以根據公司文化判斷,例如是銷售導向、還是產品導向的文化?

專業則是根本,人們的印象一般來自第一次的接觸,因此為業務方打造的第一個數據解決方案一定要成功,必須在首次合作中為業務人員把交付形式、開發週期、數據加工邏輯、數據使用方式設計好。即便是簡單的取數,也要認真對待。

四、建立流程

「數據怎麼明天就要,為什麼不早說?」相信很多人都有遇過這樣的場景,而且可能還滿常發生的。然後開始討價還價。越是臨時、越無法掌握的事情,雙方衝突的可能就越高。

假設數據需求的提出,需要經過 (1)開需求工單、(2)上級審核通過、(3) 雙方需求對接及文檔備存,那業務方自然會預留一定的緩沖。

不論是透過共識、或是讓公司層面制定,當場景越複雜,越需要一套流程來保障人員間如何進行合作。我們並不是要把事情拖的很冗長或是複雜化,目標是讓彼此能遵守遊戲規則,降低突發的情況。

END

這種內容我覺得非常難寫,他不像技術,有正確準的答案。另外我遇過的場景大多是雙方都有具備合作意向,但其實更難的情況在於不願意配合的話,該怎麼辦?如何建立合作關係?

不只數據團隊,公司各種職能都會需要跨部門溝通,如果讀者在跨部門合作中,有什麼經驗你覺得特別好,或是特別不好的,歡迎一起交流。

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