什么是数据分析的标准流程（数据分析落地方案）
在落地上，从来都不是哪个指标好了就保持，也不是哪个差了就改进的，很有可能有第三选择。
七、第六步从局部到细节
，售后服务是分2个环节执行的，到底是 派单慢，还是售后执行差，再分出来。
这个分解最为复杂。因为 派单派不出去，很有可能是因为该区域/该大客户服务团队的工作已经饱和了，或者是因为节假日等正常原因，或者是因为在等零件调货等客观原因，所以不拿到接到单以后的服务团队/配套情况/节假情况等明细数据，很难说清楚到底是派单员的问题，还是服务的问题。
在考虑落地方案的时候，越细节的问题，越放在后边解决。因为很有可能落到特别细的细节以后，你会发现根本没有数据……手头有啥数据就用啥，这也是分析的基本原则。
八、第七步从数据到管理
面对细节数据缺失，可以用管理手段配合数据建设。比如要求 在接单且售后无异常的情况下，接单30分钟内完成分配，有异常就人工反馈标注。
还可以提前对各地区配件数库存进行检查，提前标注缺货标签，这样分析的时候，能区分哪些因为等配件而延迟。还可以要求服务师傅上门前/服务完成后进行系统打卡登记，这样统计师傅在岗情况，从而反推是否师傅已饱和。
注意，这些管理手段本身对业绩也是有帮助的。可以提前发现配套问题，可以监控一线行为奖励多劳多得，可以及时发现有增长潜力的地区。
所以，用这些业务上利益点做诱饵，是可以推动管理手段落地的，进而达到采集数据的目的，从而一举两得。如果没有好的管理手段，很有可能数据都采集不上来，自然也无法落地。如果没有业务上利益点，即使高层强力介入，强行把软件推下去，业务不配合、乱填一通，数据还是一塌糊涂。
小结
想把数据落地，就是这样一步步从粗到细，剔除各种异常，击中要害，靠和管理手段结合落地。
而不是简单地
也更不是出一套“神威无敌大将军模型”就能搞掂的。比如有的同学一看诶呀！有 派单！立马条件反射般我们效仿滴滴/美团，建立人工智能派单模型。
那个，这是售后业务耶，机器的损坏率可不会像打车/外卖一样天天持续，需求就那么多。且上门还牵扯配件问题，哪里能随便乱套。所以想做的细，就得深入业务流程，耐着性子剥洋葱。
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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