分析指標(biāo)波動(dòng),數(shù)據(jù)模型得這么建

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怎樣分析指標(biāo)波動(dòng)?本文作者從常見的錯(cuò)誤做法、診斷模型三大關(guān)鍵、區(qū)分指標(biāo)、理清正負(fù)向原因、常規(guī)溝通與排除、結(jié)果后診斷進(jìn)行了分析,一起來看看吧。

當(dāng)業(yè)務(wù)指標(biāo)開始波動(dòng)的時(shí)候,人們總會(huì)有問題:

  • “為啥漲了5%”
  • “為啥又跌了1%”
  • “為啥漲了2天又跌了?”
  • “為啥三天了都沒變化呀?”

總有十萬個(gè)為什么,從各個(gè)部門口中脫出,然后搞得做數(shù)據(jù)的同學(xué)天天忙著跑數(shù),暈頭轉(zhuǎn)向不說,還落個(gè):“為啥不能事前洞察?”“你這也不深入呀!”的抱怨。

咋整?今天系統(tǒng)講解下。

一、常見的錯(cuò)誤做法

最常見的做法,就是遇到指標(biāo)變化就拆解。各種維度都拉出來做交叉,最后哪個(gè)差異最大,就說是哪個(gè)因素導(dǎo)致的指標(biāo)波動(dòng)(如下圖)。

分析指標(biāo)波動(dòng),數(shù)據(jù)模型得這么建

而這么做,非常無腦+低效。

無腦,是因?yàn)椋簶I(yè)務(wù)方關(guān)心的是具體的問題。比如:

  • 是不是新品不給力
  • 是不是對手有動(dòng)作
  • 是不是執(zhí)行沒到位
  • 是不是環(huán)境有變化

……

這些業(yè)務(wù)原因,不是數(shù)據(jù)庫里“性別、年齡、地域、產(chǎn)品名”這樣的簡單維度能概括的。因此即使拉出交叉表來,也不能解答這些深層問題。

低效,是因?yàn)椋簢?yán)重浪費(fèi)數(shù)據(jù)分析師的時(shí)間。相當(dāng)多的波動(dòng),丫根本就是自然波動(dòng),或者是業(yè)務(wù)自己整出來的活。相當(dāng)多的波動(dòng),就是單純因?yàn)殚_發(fā)動(dòng)了埋點(diǎn)又沒吭聲。這些問題根本不需要反反復(fù)復(fù)拉交叉表。只知道逼數(shù)據(jù)分析師拉交叉表,不但浪費(fèi)時(shí)間,而且錯(cuò)失了總結(jié)規(guī)律,深入分析的機(jī)會(huì)。

那么,怎么優(yōu)化做法呢?

二、診斷模型三大關(guān)鍵

從源頭上看,反問三個(gè)靈魂問題:

  1. 是不是所有指標(biāo)波動(dòng)都很重要?
  2. 是不是所有波動(dòng)都原因未知?
  3. 是不是所有波動(dòng)都值得行動(dòng)?

回答是:不是、不是、不是!

至少3/4以上的波動(dòng)是計(jì)劃內(nèi)的、可預(yù)知、不值得理會(huì)的。因此事前的基礎(chǔ)工作,遠(yuǎn)比著急忙慌有用。把指標(biāo)分清楚,原因提前收集,結(jié)果提前預(yù)判,是系統(tǒng)解決問題關(guān)鍵。想達(dá)成這一點(diǎn),靠的是整個(gè)工作流程的支持,而不是一串神秘代碼。

三、區(qū)分核心、附屬、邊緣指標(biāo)

同收入、成本、利潤相關(guān)的,都是核心指標(biāo)。核心指標(biāo)發(fā)生波動(dòng)一定是優(yōu)先關(guān)注的。

附屬指標(biāo),則是組成收入、成本、利潤的過程指標(biāo)或子指標(biāo)。比如用戶數(shù)、轉(zhuǎn)化率、客單價(jià)等等。附屬指標(biāo)的波動(dòng)是問題嗎?不一定是。很有可能只是業(yè)務(wù)發(fā)展有了新形態(tài)。因此,不需要每天看變化,而是關(guān)注發(fā)展趨勢(如下圖):

分析指標(biāo)波動(dòng),數(shù)據(jù)模型得這么建

邊緣指標(biāo),而是一些不直接相關(guān),甚至不可準(zhǔn)確量化的指標(biāo),比如滿意度、NPS等等。這些指標(biāo)監(jiān)控其長期趨勢即可。并且,關(guān)注口碑、輿情中極端個(gè)案(特別不滿的顧客或者惡意攻擊)會(huì)比看統(tǒng)計(jì)指標(biāo)更有價(jià)值。

當(dāng)然,不同業(yè)務(wù)的核心、附屬、邊緣定義會(huì)有差異。但區(qū)別對待是必須的,不然很有可能出現(xiàn):“分析了一堆,對業(yè)績影響一毛錢都沒有”的窘境。

四、理清正向、負(fù)向原因

常見的正向原因:

  • 促銷活動(dòng)
  • 政策利好
  • 新品上市
  • 新店開張
  • 旺季到來

常見的負(fù)向原因:

  • 系統(tǒng)宕機(jī)
  • 政策利空
  • 舊品退市
  • 陰雨天氣
  • 淡季到來

這些不但可以提前知道,而且其中相當(dāng)多的部分,可以提前做分析,給出可接受的范圍。

淡季/旺季,可以用周期分析法,從過往數(shù)據(jù)中提取周期波動(dòng)規(guī)律(如下圖)。

分析指標(biāo)波動(dòng),數(shù)據(jù)模型得這么建

促銷活動(dòng),可以先對活動(dòng)類型打標(biāo)簽,再根據(jù)過往數(shù)據(jù),測算每一類活動(dòng)投入產(chǎn)出比。

分析指標(biāo)波動(dòng),數(shù)據(jù)模型得這么建

新品上市,可以先對商品類型打標(biāo)簽,再根據(jù)過往數(shù)據(jù),測算商品LTV曲線。

分析指標(biāo)波動(dòng),數(shù)據(jù)模型得這么建

新店開張,可以先對門店類型打標(biāo)簽,再根據(jù)過往數(shù)據(jù),測算店鋪LTV曲線(原理同商品分類)。

通過標(biāo)簽分類+復(fù)盤分析,大部分自然原因、人為原因?qū)е碌牟▌?dòng),可以得出一個(gè)量化范圍。在事前收集這些原因,就能極大地緩解指標(biāo)波動(dòng)帶來的神經(jīng)過敏,聚焦真正該聚焦的問題。

注意,這里有兩類問題是很難事前準(zhǔn)備的:

  1. 突發(fā)型事故,比如系統(tǒng)bug,惡劣天氣等等
  2. 外部因素變化,比如對手促銷,政策風(fēng)險(xiǎn)

這些需要溝通+問題排查機(jī)制解決。

五、常規(guī)溝通與問題排查

常規(guī)溝通:

  • 從業(yè)務(wù):近期促銷上線、產(chǎn)品上下架計(jì)劃、開店計(jì)劃、投放計(jì)劃。
  • 從技術(shù):開發(fā)進(jìn)度、開發(fā)問題
  • 從外部:新政策發(fā)布、生效;競爭對手已公布動(dòng)作

問題排查:基礎(chǔ)數(shù)據(jù)質(zhì)量,常規(guī)日報(bào)數(shù)據(jù)核對。

所有信息,匯總到時(shí)間表上,就能形成解讀波動(dòng)基本素材,之后靜待數(shù)據(jù)給出結(jié)果??唇Y(jié)果再?zèng)Q定是否深入。

分析指標(biāo)波動(dòng),數(shù)據(jù)模型得這么建

六、發(fā)生結(jié)果后診斷

A類:知道原因+期望內(nèi)+正向變化。只要沒有擊穿期望值,監(jiān)控趨勢即可。要問波動(dòng)原因,就四個(gè)字:正常波動(dòng)。

B類:知道原因+期望內(nèi)+負(fù)向變化。只要沒有擊穿期望值,監(jiān)控趨勢即可。要問波動(dòng)原因,就四個(gè)字:正常波動(dòng)。

C類:知道原因+期望外+正向變化。比如下圖所示,原本預(yù)計(jì)的上促銷會(huì)大漲,結(jié)果沒啥反應(yīng),啥原因?活動(dòng)拉胯了唄……這時(shí)候直接切入活動(dòng)分析細(xì)節(jié),讓業(yè)務(wù)方趕緊做做一手調(diào)研,想想救命辦法更靠譜。

D類:知道原因+期望外+負(fù)向變化。比如下圖所示,原本預(yù)計(jì)惡劣天氣持續(xù)太久,導(dǎo)致一些原本薄弱的門店快不行了。這時(shí)候要兵分兩路。

  1. 一路:分析是否有其他交叉因素,助紂為虐
  2. 另一路:做標(biāo)桿分析,看惡劣環(huán)境下有沒有應(yīng)急辦法

分析指標(biāo)波動(dòng),數(shù)據(jù)模型得這么建

E類:不知道原因+正向變化。超出預(yù)期是不是好事?不見得,比如回光返照式短期銷售暴增,如果業(yè)務(wù)方信了,又補(bǔ)了貨,那只會(huì)造成更大積壓,因此正向事件超出預(yù)期時(shí),要格外注意關(guān)聯(lián)因素,比如暢銷品缺貨、滯銷品積壓、營銷成本暴漲(別便宜了羊毛黨)、投訴數(shù)量激增等問題。

F類:不知道原因+負(fù)向變化。這是得警惕的。這個(gè)時(shí)候要先“三看”

  1. 一看:局部問題or全局問題
  2. 二看:突發(fā)問題or持續(xù)問題
  3. 三看:有緩解跡象or越來越嚴(yán)重

(舉個(gè)簡單例子,如下圖)

分析指標(biāo)波動(dòng),數(shù)據(jù)模型得這么建

原則上局部、突發(fā)性問題,從內(nèi)部找原因更快;全局、持續(xù)型問題,有可能存在外部深刻影響。之前在分享《提升DAU,數(shù)據(jù)分析要怎么做?》的時(shí)候,有更詳細(xì)說明,大家可以參考。

總之,有了充分的基礎(chǔ)準(zhǔn)備,就能快速區(qū)分問題的輕、中、重,輸出分析結(jié)論,也能為后續(xù)分析做好鋪墊,避免漫無目地交叉。

七、小結(jié)

數(shù)據(jù)分析需要跑數(shù),但想解讀跑出來的數(shù),需要的是掌握豐富的事實(shí)情況,用數(shù)據(jù)量化評估其中可量化的部分,監(jiān)控其中持續(xù)發(fā)展的部分,拆解其中模糊部分,從而越來越接近真相。

需要注意的是,這些工作并非靠數(shù)據(jù)分析師一個(gè)人能完成。

  • 如果領(lǐng)導(dǎo)自己都不清楚目標(biāo)
  • 如果開發(fā)我行我素瞎胡亂搞
  • 如果業(yè)務(wù)連啥叫“分類”都不懂
  • 如果業(yè)務(wù)一定要扯“我做的就是牛掰克拉斯!一定是其他原因干擾了我!”

……

分析?分析個(gè)屁!分析結(jié)論就是:這個(gè)公司蠢逼太多,救不了。

只是做數(shù)據(jù)的同學(xué),要掌握這些基礎(chǔ)的做分類、打標(biāo)簽、提取周期波動(dòng)、計(jì)算ROI的方法,這樣才能在爭吵中清晰地判斷是我們自己沒有用對方法,還是對方不愿意配合,對方不懂得科學(xué)管理,對方在渾水摸魚。畢竟好公司可遇不可求,自己長本事,才是進(jìn)入好公司的正道。

 

作者:接地氣的陳老師 ;微信公眾號(hào):接地氣的陳老師

本文由 @接地氣的陳老師 原創(chuàng)發(fā)布于運(yùn)營派,未經(jīng)許可,禁止轉(zhuǎn)載。

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專欄作家

接地氣的陳老師,微信公眾號(hào):接地氣的陳老師,人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。資深咨詢顧問,在互聯(lián)網(wǎng),金融,快消,零售,耐用,美容等15個(gè)行業(yè)有豐富數(shù)據(jù)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)。

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