考核标准|闯过八关，做一份出色的数据分析报告( 二 ) 基础设施|gpu|nvidia|ai|vmware|it|开

第六关：结果要稳定所谓稳定，指的是考核结果要稳定地表现为“好”。举个简单的例子，做一个促活的活动，理论上，最好的结果是下图1所示，上线后，活跃率稳定的高。下图2、3、4，都是所谓的“不稳定”场景。

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不然的话，人们很容易攻击：

这不是做的好，而是运气好
这不是做的好，是自然波动
这不是做的好，是昙花一现
这不是做的好，水涨船高而已

需注意的是，这种指标稳定，主要靠的是业务干出来的！遇到不稳定情况，不去思考业务上怎么补救，光让数据分析：“你再深入分析分析”，可是稳定不了指标的哦。
第七关：结果要对得起投入

有可能考核标准没有面面俱到，没涉及成本。
有可能业务行动是尝鲜性质，没有考虑成本。
有可能短期内并不缺钱，没有在意成本。

但人们总会在某个时间点，想起来还有成本，还有投入产出。这时候就会：翻旧账，把之前“做得好”的结论推翻。

这不是做得好，这就是烧钱打激素。
这不是做得好，这就是花钱买虚假繁荣。
这不是做得好，明明有更低成本法子可以用。

当人们翻旧账的时候，想再反抗已经来不及来了。所以应对此问题最好的办法，就是事先不要抱侥幸心理，想着拆东墙补西墙，砸点钱把指标拉起来完事。而是真正站在解决问题角度，设计一些能逐步改进，能通过迭代提升效率的办法。
第八关：结果要对得起大盘如果自己单点活动做得很好，但是大盘指标一直在下滑，到底算不算好？客观地讲，应该是算好的。但是越是高层领导，越不关心细节，越关心大盘走势。
所以你很难杜绝高管们这么思考：

大盘跌，这个小活动却在涨，说明它方向错了
大盘跌，这个小活动却在涨，是不是它带歪了整体节奏
大盘跌，这个小活动却在涨，是不是它分流了别人的效益

这是对效果考核的终极挑战了。因为本质上，这个问题问的是：到底做哪些策略组合，才能对大盘有用。策略组合里的几个子策略，会不会相互干扰。单纯站在一个项目的角度，很难扯清楚这些关联，只能交给诸如战略发展部这样的统筹部门，才能纵观全局说清楚。
九、小结从本质上看，说“做得好”很难，难在：

业务上，对待结果要有节操，不投机，不粉饰太平；
业务上，要有整体思考和部署，每个任务有明确定位和目标；
业务上，要在设计落地方案的时候多考虑一些可能性，找到真正驱动的因素
数据上，不要迷信“人工智能大数据”能取代以上1、2、3点工作
数据上，帮助业务业务理清1、2、3点，而不是认为自己掐指一算就尽在掌握

这样大家通力合作，才能真正把事情做好。最终好不好，从来都不是算出来的，而是努力做出来的，与大家共勉。
#专栏作家#接地气的陈老师，微信公众号：接地气学堂，人人都是产品经理专栏作家。资深咨询顾问，在互联网，金融，快消，零售，耐用，美容等15个行业有丰富数据相关经验。
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