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Hello 大家好，欢迎回到我的频道。我是主持人硅谷大舅。那么今天呢，我们继续采访Revolve的SVP Daniel Wu。来 Daniel，跟大家打个招呼吧。
哈喽大家好，谢谢大舅邀请我来这个平台，很高兴跟大家再次见面。
是的是的。那从上一期节目，如果你还没有看过的话，可以回去看一下。我们聊了 Daniel 如何从一个普通的 analyst 变成 SVP 的这样一个过程。那么我们今天就讲几个话题。第一个话题就是说，你成为 SVP 整个过程中，你觉得有什么 key factor 吗？
我觉得其实 key factor 应该很多。嗯，就是就就我自己来讲的话，变成 key factor 首先需要有个执行力。嗯，这个其实也不光是 SVP 怎么做好，好的一个 VP 怎么做，好的 director 就是执行力。在当前岗位上出色地完成你的任务。那这个任务的话，可以是对我来说是 analytics, data science, machine learning。但其实在任何岗位上都是，就是，要以身作则，对吧？要跟团队协作，获得这个上司啊，以及你的这个 peer 一些支持啊，这种像 correlation 呃 establishment 这样，你赢我也赢，然后少树敌啊。
那我之前一个比较影响力比较大的一个项目就是上市。那公司从这个，这种算是算是 start up 吧，或者是 late stage start up，然后变成 IPO 在纽交所上市的过程中。那，我当时就需要去亲力亲为很多事情。有些数据，当时因为毕竟这个项目并不想让所有人知道，所以很多事情得我自己去做。所以以身作则去确保一些数据点，一些 definition，一些就是 alignments 啊，和这个 finance, accounting 和各个各个不同团队的这种协调，需要自己亲自做完。那这个项目本身就是帮助公司上市成功，同时也让高管们留下很好的印象，也是造成了后期被提升 VP 的原因之一。
那这是执行力。那后面的话就是责任感。就是这个责任感的话，就是走出舒适区。那这个同时呢，就是，要就是做出超越你现在岗位上以外的事情，就承担超出你职位要求的职责。比如说我现在总监，那我需要做 VP 的 level，对吧？这种工作。那 VP 的话，需要做 SVP 的工作。以及我在做 business intelligence，那我需要做 analytic, data science 工作。然后甚至去要碰到比如说像超出我自己职能政务范围之外，比如说像 marketing 啊，personalization。那这些原则上来讲，其实是应该 VP of product 或者 VP of marketing 去做的事情。那很多时候主动去联系他们，主动去提供自己的建议，然后主动去 coordinate，包括不光是我们自己的团队，以及第三方，因为我们要去跟 Google 跟 meta 打交道。那很多种第三方的数据，第三方的这种决策，就是我也去 participate。这样就可以获得更多的 information，然后才能做好，更更好做好自己的工作，对吧？这些啊，要求自己去走出自己的这个 comfort level, comfort zone 啊，去把更多的事情啊，在在自己能力所范围之内，然后把这做完。所以这是责任感。
然后第三个就是这个信息获取率。那这个就其实很多，就是一个信息不对等，你要需要比别人更敏锐的获得重要信息。那对我来说就是要 small talk，然后建立良好关系。其实刚刚回到第一点，就是，要需要上司和同事的支持，建立这个联盟，这你赢我也赢，对吧？那通过这种关系的话，就有时候会得到一些，比如说新项目可能会做这个，或者是说这个啊 board director，可能他们对什么事情更有兴趣。很多时候就是有一个 trick，就是尤其做到相对来说高管的位置的话，dial into the earning call。就是听一下这个上市公司的这种财务报表，财务电话。那财财务电话过程中其实并不是想听一些你 CEO 或者是这个这个 CFO 所说的公司自己内部运营的状况，而是听取这个 analyst，就是 Wall Street analyst 啊，询问的一些问题。然后他们的问题通常也是 industry 对你公司所有的问题。然后通过这些你就可以获得诶，这个大的 industry 以及董事会会对哪些信息更有兴趣，会对哪些未来的项目更有兴趣，然后提前做好自己的规划。
所以就归纳下来，执行力，责任感和信息获取。
嗯，非常好的分享，感谢 Daniel。
好的。那，你现在是管理整个这个 analyst 的 data science machine learning 的这个 SVP 了。你手上一定有很多这样的员工了。那我们可以聊一聊，对于一般的分析师或者数据科学家来说，他们的职业发展应该是什么样的？然后怎么样能让他们做得更好呢？他们的职业方向一般分成几种？应该肯定是说 data science 跟 data analyst 还不大一样。那我们就先把这大体放在一起来说吧。
那首先就是不管是 data analyst, business Intelligence 还是 data scientist, machine learning engineer，其实第一个就是部门内部晋升，对吧？就是你去 climb corporate ladder，从 entry 到 senior，从 senior 到 manager, manager director，然后 vice versa。但是你这样路一是不容易，因为你要跟别人卷这个，你的技术能力，卷你的这个 impact 啊，以及很多时候越往上走就是一个萝卜一个坑，就是你需要去等到这个空空缺出来的这个 director 职位，或者空缺出来的这个 manager 职位出来之后，你才能去争取。那这是一个方向。
那另外一个的话，就是我见到不少，就是我们自己公司内部，我们团队内部，以及包括一些朋友之间的或同事或者同同行，一个一个比较有有意思的一个 trend，就是从 analyst 和 data scientist 转去 owning the PnL。什么意思啊？就是你做数据增长，你去做这个专门做 marketing analyst，然后做段时间之后，你可以跳去 marketing，你可以跳去 growth，你可以跳去 product，对吧？你之前做 product analyst，那，你与其去做这种 support 去 pull 那种 A/B testing 这种 data，那不如自己提出自己的主意，然后去改，去 own 这个整个这个 vertical。那这也是一个 option。我们之前公司内部出现过，就是，一个 retention marketing 这个这个职位，应该是说这个部门空缺出来了。那我们这边的 analyst 就负责这方面的 analyst，直接晋升为这个团队的 director。所以，这也是一个非常不错的一个 success story。然后，在别的公司，我也听到过有类似的这种 experience。所以是等于是说啊，跨界去 own 这个你跟你相关的这个 PnL。
那第三个就可能去改变，去做比如产品经理啦，去这种开发这种分析产品。那更多就是像一个，把就是你擅长的做这种 analyst 这种 work 变成一个 service，去提供给公司内部，或者提供给外部，看你什么样类型的公司。所以，这是一个比较常见的三个职业路径吧。
那一般如果说是看他们下属表现，这个是可能每个公司会不大一样。但在我们公司内部的话，是通常面试期间，我们是应该是看大概 SQL, Python, Tableau。这是大概 60% 的工作，对吧？但是这些东西呢，是非常好 train。因为你说 SQL 多难？这个很多人上个 4 小时课，其实基本东西就知道了，对吧？Python, Tableau 都是一个随着工作经验的积累，只要你不笨，都能学会。
但是另外 40% 的工作，通常都是通过 business acumen, critical thinking。这部分东西做出来，就相当于是你是在做一个 consultant 这样工作。你拿出数据之后，你 so what？对吧？what do you do with the data？那怎么样去 make recommendation？怎么样去从数据，从报表，从这个 trend 中分析出一些有意义的内容，分享给你的 stakeholder，并且去通过 storytelling，通过这个 persuasion 去说服他们采用你的建议。这个是我觉得很难去，通过一个 4 小时的一个训练视频，或者是一个上课能能学到的。所以这方面也是我比较看重的。就是如果有这个 acumen，有这个 business acumen，有这个 critical thinking，那，你剩下的 technical 稍微弱一点也没关系，这都这都可以学。所以这也是我们面试中的比较注重地方，是首先是 acumen 和 critical thinking，其次才是 technical。
嗯，原来是这样子。所以我们刚才讲到了这个分析师的三种不同的路径，还有讲到了在招聘的过程中 Daniel 是怎么来评价我们的这个 candidate 的。那如果这个人他已经进了你们公司了，然后的话呢，哎，你觉得有些人比其他人表现得更好，或者是有些人他可以做 manager，有些人可以做 director。对于不同的人，他们的这个表现的 evaluation，你一般是怎么看的呢？
我觉得这个应该很很很多公司都类似。就是我们首先看的是 dollar impact，对吧？即使是你可能做报表而已，即使你可能只是不是做 machine learning 一些 model，这些都比较好衡量。但即使你是做 BI analyst，做 data analyst，很多时候由于你的决策，导致我们有多少大的 saving 或者多少大的 topline increase，这些都可以衡量出来。所以这种 dollar impact 啊，是通常是最重要的。
那有些时候，如果你比如说在做 operation，做 accounting, finance 这方面比较难，这个难讲 impact 对吧？那那这是，就是通过你的 clients 的这个 feedback，然后通过这个 manager，就包括包括我在内，去 assess 这个项目对公司重要性。对吧？万一比如说你 make mistake，或者是这个项目没有不存在的话，那么 risk 有多大？你通过这方面，也能够 derive 一个 dollar impact 啊。所以，这是一个比较 quantitative 一个 measurement。
其次的话，就是要看这些人的特质，他的是否就是 learn fast, fail fast，对吧？就是你可以 learn from mistakes。因为我见过很多人是做不到这一点。那其实你就一直在一直在失败，一直在项目中不停的犯些小错误，然后并并没有在获得这个建议或者是这个 feedback 之后，能够快速去 correct。那这种人在在我们这边通常也是不会走得很远。
那后面一个就是这个 storytelling。就是我们要从这个你做出来数据，然后讲故事。那讲故事的话，可以是说这个 negotiation，也可以是说把这个报表最后呈现出这个数据，呈现出内容，然后反馈给我们的这个 stakeholder。所以这三个是 dollar impact，然后是否能够这这种 soft skill learn from mistake，以及 storyteller，是一个很重要的一个表现。
那其除此之外，我们还会看这个人是不是有这个钻研能力，就是会不会去 ask five whys？比如说你看了一个数据，你只会去就是 scratch the surface。那这种人的话，其实很难去走得很远。因为你基本上第一步，第二步，或者你可能想到第三步。那很多时候，这个真正的问题是在 5 层之下。那这样的话，就是你如果没有这个 ownership，你没有去去 ask five whys，问这个 why 五次，那你是获得不了这个真正的 insights。
一个好的 analyst，或者一个好的 data scientist，它可以是 10 倍于这个产出与一个比较差的这个 analyst，或者是 mediocre 吧，这个 analyst 或者 mediocre data scientist，对吧？所以这个中间好的跟差的，这个区别会很大。所以我们也是在这个过程中，尽量去 identify 一些这种 top performer，对吧？然后去尽可能去 keep 他们。那中间这个，我们去尽量把他们培养成这种 top。那这个 mediocre 的话，那我们就用通过别的方式去 manage out，或者是帮助他们找到更适合他们的职位。
嗯，明白了。哎，非常好的一个分享，感谢 Daniel。好的，我们刚刚讲了很多职场方面的事情。我们今天稍微 switch gear 一点点，聊聊你的这个副业吧。就是你说你有一个非盈利社团 CYPN，能不能介绍一下呢？
好的，CYPN 是 Chinese Young Professional Network。其实我其实刚搬到 Boston，就是在加入 Vistaprint 的时候，然后创建了一个这样的一个社团。那这个社团一开始呢，只是一个朋友的圈子，大家可以去就是互相认识，然后去聊一下自己在做什么。然后同时，我当时已经在 Vistaprint，所以免费打印所有的宣传材料，这是一个一个 perks。然后后来意识到，其实很多朋友在享受乐趣的同时，对这个发展职业技能也有很大的很大的兴趣。所以后来我们去做一些能够双赢的这种知识分享，对吧？对演讲者来说是一个是一次机遇，帮他们去做一个 risk-free sharing。对听众啊，当然也是有益，因为大家可以学到一些啊，之前不知道的东西。
所以最后就变成了一个专注于培养华人这种 professional 领导能力的非盈利社团。然后我们做讲座研讨会，教授有些时候是行业相关的硬技能，比如说做些 data science，或者是做些什么 consulting 这方面的这种 hard skill。以及包括一些 soft skill，像领导力，影响力，怎么去做 networking，怎么去做 persuasion，怎么去做 negotiation。这些我们在尤其在疫情之后，把这个变成了线上，然后就可以变成比较多次的 routine 的这种这种分享啊。而且，我们也找到了很多愿意过来分享的人，所以这个让这种活动能够年复一年的办下去。
除此之外的话，我们也之前办一些线下的活动，包括 Boston 组织组织些龙舟比赛，或者是东部组织些滑雪这样的活动。
嗯，真不错。如果观众有兴趣加入的话，他应该怎么做呢？
他们可以在微信上寻找这个 CYPN_USA。我们的微信主页就是它在上面。然后我们同时有一些 leadership，包括 storytelling，包括这种 analyst 这样的一些微信群。如果有兴趣的话，也可以通过这个微信公众号来找到我们。
嗯，好的。好的好，非常感谢 Daniel 两集的分享。最后的话呢，我们以及包括观众，有什么可以帮到你的地方吗？
嗯，大家如果能够持续的去对我们的 CYPN 有兴趣的话，就欢迎来关注我们。然后我自己也有个小红账号，叫冲浪的蛋牛，也欢迎大家过来关注一下。
好的，大家记得去关注一下我们冲浪的蛋牛 Daniel Wu 的小红书账号。好的，那我们两期节目就到这里结束了。非常感谢 Daniel。如果大家喜欢我们的节目，请记得给我们点一个赞，请记得订阅我们的频道，这样你就不会错过未来的节目了。
好的，Daniel，跟大家说个再见吧。
好，拜拜。谢谢大家。
谢大舅。感谢 Daniel。感谢感谢。拜拜拜拜。