自助分析推广难？是你没用对方法！
很多项目经理觉得自助分析难推，业务用不起来，做了培训也没用，FineBI买了搁置。是自助分析理念太超前，还是没用对推广方法？
有这样的：IT一搭建完系统，就把平台完全推给业务做自助分析，前置环境准备不足，后期推广乏力。
还有这样的：频繁组织大规模培训，每场培训不下100人，讲师兴致勃勃，台下听讲的业务各忙各的。
甚至是这样的：一开始信心满满，IT搞了许多推广动作，业务也配合，但是新鲜劲过了，系统渐渐没人用了，不知道什么原因，不知道如何更好地推广自助分析。
如果企业没有数据质量的困扰，那么大概率推不起来是因为不知道如何更好地推广自助分析！
推自助分析，痛点在IT，落脚点却在业务，换句话说，业务不会做分析，IT还是得接报表需求接到手软。那怎么办呢？
我们说IT要变革、要转型，指的是IT的角色和职责转变，从“给业务做报表”到“推动业务自己做报表”，从“交付一张报表”到“交付业务做报表的能力”，从“被动接需求”到“主动推进高效的数据分析”，从“表格表姐”到“数据分析平台运营管理员”……
然而，这样的转变是建立在认可自助分析对企业数据化建设价值的基础上，从而不能单纯理解为“工作内容”的转移！模式的变革，往往需要配套的管理机制及组织绩效牵引。
接下来，本文就来讲讲“短平快”的自助分析平台推广运营增长方法。划重点，“运营方法”，什么是“运营方法”？
在运营领域，有一个非常常用的用户增长模型——“AARRR”（如图示），想必大家耳熟能详，这个模型讲的是从触达到用户在平台留存活跃，再到主动为平台做传播的过程。
这其实和我们要讲的如何更好地推广自助分析是一回事，先让用户知道这个平台，留个好印象，进而注册账号，接着一步步深入学习，最后习惯使用平台做数据分析过程，甚至还推荐给身边同事用，这就好像是让用户慢慢“上瘾”的过程。那么，我们如何结合这个模型来做自助分析平台的运营呢？
首先，建立一个符合推广现状的用户推广运营增长模型。
完成平台搭建后，我们将接下来的推广动作分为以下四个阶段：
1、试点推广
确定试点部门进行初期推广，这个阶段主要是完成自助分析系统环境的准备。试推广，一来在于评估自助分析模式在企业内的适用性，二来在于及时发现问题改进，为后续扩大推广做准备。
2、激发活跃
用户获取账号，登录平台，完成第一次“破冰”行为，这个阶段的重点在于帮助用户了解平台。以下将用户的操作能力分为4种类型，需要注意的是，并不是要求在这个阶段的所有用户都掌握高阶能力，而是了解用户学习产品的路径及不同路径下的用户分布情况。
另存为编辑：IT给业务先制作好几个核心看板，业务人员可以自己另存为后做简单的调整，比如设置样式、调整组件顺序等；
自助取数：IT处理好数据，编辑好最终分析要用的自助数据集，业务人员可以在仪表板中拖拉拽字段，完成一张表格，以导出数据后在excel上分析；
图表可视化：IT处理好数据，编辑好最终分析要用的自助数据集，业务人员可以在仪表板中拖拉拽字段和使用各种内置的图表；
探索式分析：IT处理好原始表和基础表，业务自己可以使用自助数据集建立分析模型，在可视化基础上，使用仪表板高阶功能，比如联动下钻跳转等，从制作静态图表到制作动态图表。
3、提高留存
用户在平台留存产生持续的平台活跃行为，在这个阶段的用户，也不一定是完全熟练掌握产品使用，运营的侧重点是让用户在一定能力的基础上有意愿登录平台进行持续的学习或基于工作需要而制作分析看板。
4、扩大推广
即试点部门达到一定成效后，推广到更多部门。
那么，每个阶段的里程碑节点是什么？换句话说，要达到什么样的“成效”才能完成试点？
现在，我们需要为每个推广运营增长阶段设定目标，帮助我们了解当前情况，以及决定是否往下一个阶段推进。
虽然知道每个阶段要达成的方向，但是没有明确的指标值指引，以及清晰的使用情况数据展示，往往我们容易迷失方向，不知道问题在哪，如何改进，是否进一步推动等等，这时就需要充分发挥数据驱动作用，使用FineBI内置的埋点数据统计用户行为，从推广目标出发，建立 “运营观象台”。
1、试点推广阶段：确定试点部门，保证平台可用，且运行无问题。
2、激发活跃阶段：推动用户完成第一次活跃行为，定义活跃的标准，这里要根据试点部门用户的能力及试点推广周期来确定，比如用户技术能力比较薄弱，整体项目计划试点周期为两个月，可以设定目标值为，两个月内，使用FineBI进行自助取数的用户占比Y%；
3、提高留存阶段：推动用户在平台留存，减少流失。定义留存的标准，我们可以用编辑次数指代，比如设定目标值为，在一定周期内，编辑次数超过X次的用户占比Y%。
4、扩大推广阶段：成功推广的用户范围。比如以部门为维度，达到一定留存周期的用户数占部门总人数比重超过Y%，记一个成功推广的部门。
刚开始推广阶段，我们可能并不知道如何制定合理的目标值，可以先做分析看板，推广后一段时间再确定数值，看板内容可以分为以下几个模块：
模块1：平台基本信息，比如平台运行天数、平台用户总数、角色总数，部门总数、仪表板总数等；
模块2：平台使用情况，比如仪表板查看及编辑月度趋势、用户编辑频率、编辑用户部门分布等；
模块3：用户及模板使用排行榜。区别于1、2模块，这个模块的作用在于帮助找到试点推广阶段的种子用户，以及我们还可以基于排行榜做一些激励性活动。
划重点，我们已经有了大致的推广框架，但是还不知道怎么具体执行落地？如何更好地推广自助分析？
我们根据不同的推广阶段和目标，给大家介绍几个推广思路：
1、行政驱动&价值引导，双管齐下
在试点推广阶段，获取领导认可，确定试点部门，再由领导进行部门首次价值宣导；而在扩大推广阶段，为了能更高效触达目标用户，增大曝光，则考虑以组织培训或精彩分析模板分享为契机在企业内外部渠道宣发，比如群公告、企业推文、邮件等；此外，我们还可以寻找一些场景或采取一些记录措施，鼓励用户分享模板，通过分享的方式吸引更多的用户进入平台。
2、循循善诱，建设用户成长路径
设计从模板另存为编辑、到自助取数、再到图表可视化和探索式分析的学习成长路径。
推广前期，调研业务用户经常要做的分析内容或经常提的数据分析过程需求，使用FineBI实现并交付给业务，之后基于该模板的更多衍生需求推动业务自己另存为后再编辑；
其次，IT准备好业务分析需要用的数据并配置好权限，后续业务提取数需求，统一自己在FineBI中进行导出，而不开放其他导数出口；
而后，领导层面要求业务在做会议报告时使用FineBI做分析模板，解决长期以来汇报缺乏量化数据，数据缺乏动态展示，数据口径不一致等问题，在此过程中，IT也可可以放缓模板开发速度；
最后，做好答疑辅助，比如IT面向不同业务部门关键用户答疑，建立群组，IT将常问问题汇总整理成用户手册，方便后续业务自行查看和快速上手。
3、组织产品培训与激励活动
大部分企业都会采取集中式的会议培训方式，这种方式比较适合小规模人群，培训过程中与导师的互动答疑是提高培训质量的重点。IT可以组织多频次的小班培训，针对有需求的人群进行定向培训，收集问题，现场针对性解答，或者组织学习小组，互助互答。
光学不用，可能很快就容易忘记，在促进留存阶段，提高用户的使用频率，可以组织数据分析类的活动，比如举办数据分析大赛，评选优胜作品，颁布奖品及证书奖励，既在内部起到了榜样示范作用，也对个人职业成长有促进作用。
类似，还可以针对活跃用户，进行排行榜公示和定期奖励。注意，如果在试点推广阶段，这部分用户还可作为平台种子用户，现身说法，参与到后期扩大推广阶段。
4、关注问题与价值产出
在用户投入更多时间、精力到数据分析过程中时，除了日常平台的运维管理外，还要关注用户反馈及用户产出价值，投入和产出是否成正比影响到后期用户在平台留存的长期阶段。
总之，自助分析是企业数据分析模式的创新与变革，推广得好，成效卓著，然而不可一蹴而就，当徐徐图之。
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