分析下今天的波動(dòng)是數(shù)據(jù)分析師最常聽到的任務(wù)。也是最頭疼，最糾結(jié)，最難搞清楚，還得天天搞的任務(wù)。
下降1%，算不算波動(dòng)大
下降5%，算不算波動(dòng)大
下降10%，算不算波動(dòng)大
下降50%，算不算波動(dòng)大
為啥有時(shí)候下降了50%，業(yè)務(wù)卻沒反應(yīng)，可下降了1%業(yè)務(wù)急得吱哇亂叫！?。?今天我們系統(tǒng)看一下。
一、指標(biāo)波動(dòng)的本質(zhì)
舉個(gè)簡單的例子，體溫37.4度VS體溫36度，只有3.9%的波動(dòng)，可真要在測溫點(diǎn)被發(fā)現(xiàn)體溫37.4度，估計(jì)馬上被保安請出去。為啥？因?yàn)槿藗兣碌牟皇?.5%波動(dòng)，而是怕病毒！體溫37.4度表明：有可能有病毒！這才是人們真正怕的東西。
所以：指標(biāo)波動(dòng)不可怕，指標(biāo)波動(dòng)代表的業(yè)務(wù)含義才可怕！脫離業(yè)務(wù)含義談指標(biāo)波動(dòng)就是耍流氓。理解這一點(diǎn)，才能繼續(xù)討論。
二、指標(biāo)波動(dòng)的含義
▌ 第一類：硬指標(biāo)波動(dòng)。
有一些指標(biāo)是剛性考核業(yè)務(wù)部門的。比如
考核銷售：業(yè)績、回款
考核商品：庫存、毛利
考核客服：接聽、投訴
這些指標(biāo)是剛性考核業(yè)務(wù)結(jié)果，意味著：必須達(dá)成指定數(shù)量，否則即使差1%都是問題。因此，常把它們稱為：硬指標(biāo)。這點(diǎn)在銷售上表現(xiàn)最明顯，定好的業(yè)績目標(biāo)，哪怕只差0.5%，沒達(dá)標(biāo)就是沒達(dá)標(biāo)，獎(jiǎng)金一分沒有！
背剛性指標(biāo)的部門，對波動(dòng)最敏感，并且錙銖必較的就是他們。硬指標(biāo)不達(dá)標(biāo)可能直接意味著挨罵、扣錢。所以硬指標(biāo)波動(dòng)特別受關(guān)注。
▌ 第二類：軟指標(biāo)波動(dòng)。
諸如注冊用戶數(shù)、用戶點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)化率一類指標(biāo)。
這些指標(biāo)往往是通往業(yè)務(wù)結(jié)果的過程，就像得先有注冊用戶，才有后邊的瀏覽、加入購物車、消費(fèi)一樣。軟指標(biāo)上升下降不見得是問題，有可能是一種新的業(yè)務(wù)形態(tài)（如下圖），有可能是偶然發(fā)生的變化。
因此，軟指標(biāo)的變化不會(huì)直接引發(fā)業(yè)務(wù)動(dòng)作。人們更多關(guān)心：這種變化到底是好是壞，會(huì)不會(huì)對硬指標(biāo)有潛在的影響。這種糾結(jié)的情緒，會(huì)讓分析格外麻煩。
注意：硬指標(biāo)和軟指標(biāo)的區(qū)分，不是一成不變的。比如很多互聯(lián)網(wǎng)公司會(huì)考察用戶增長，這時(shí)候注冊用戶數(shù)就是個(gè)硬指標(biāo)，逼著推廣部門完成。因此區(qū)分硬指標(biāo)和軟指標(biāo)，要看部門具體KPI要求。
▌ 第三類：邊緣指標(biāo)波動(dòng)。
諸如滿意度、知名度等指標(biāo)。這些指標(biāo)有共同特點(diǎn)：
1、本身是抽樣調(diào)查得來的，非全量統(tǒng)計(jì)。意味著抽樣方法、問卷方法、調(diào)查時(shí)間等非業(yè)務(wù)動(dòng)作，也可能影響到結(jié)果。它不能直接反應(yīng)業(yè)務(wù)問題。
2、與硬指標(biāo)、過程指標(biāo)關(guān)系不大，或難以直接驗(yàn)證結(jié)果。比如滿意度，滿意度高是不是意味著100%購買，不見得；滿意度低，是不是意味著不買？也不見得。
3、人為操作影響大。比如換一種抽樣方式，立馬結(jié)果變化。比如硬砸一波廣告/優(yōu)惠，數(shù)值立馬提高。
這種不準(zhǔn)確、沒啥用、易操控的指標(biāo)，也會(huì)有波動(dòng)，也會(huì)引起人們的關(guān)注。但是明白了這些指標(biāo)的邏輯，大家會(huì)發(fā)現(xiàn)，想把丫波動(dòng)控制住簡直太容易了，只要搞搞數(shù)字游戲就可以。
了解了三大類型以后，在應(yīng)對指標(biāo)波動(dòng)的時(shí)候，就有方向感：硬指標(biāo)>軟指標(biāo)>邊緣指標(biāo)，按這個(gè)順序抓重點(diǎn)，不要面對一屏幕指標(biāo)高了低了，急得直撓頭。
有了主次之分，就能進(jìn)一步考慮判斷大小標(biāo)準(zhǔn)。
三、判斷波動(dòng)大小的標(biāo)準(zhǔn)
▌ 第一步：剔除偽波動(dòng)。
有很多波動(dòng)是自然波動(dòng)。
比如周末、節(jié)假日、工作日之間的交易額區(qū)別。
比如產(chǎn)品上市、熱銷、退市的用戶數(shù)變化。
比如公眾號發(fā)文以后7天內(nèi)閱讀衰減。
這些指標(biāo)天生會(huì)有變化形態(tài)。平時(shí)多總結(jié)經(jīng)驗(yàn)指標(biāo)形態(tài)，就能發(fā)現(xiàn)規(guī)律（如下圖）：
發(fā)現(xiàn)規(guī)律以后，只要符合規(guī)律的波動(dòng)，一律是偽波動(dòng)！偽波動(dòng)即使波動(dòng)數(shù)值再大也不用慌，都是常事。但是逆規(guī)律而動(dòng)的，則是：事出反常必有妖！無論波動(dòng)大小，都是重大變化，都得小心觀察。
▌ 第二步：量化主動(dòng)行為。
有很多波動(dòng)是業(yè)務(wù)主動(dòng)引發(fā)的。
比如做促銷，拉一波銷量
比如搞培訓(xùn)，加強(qiáng)工作能力
比如做清倉，把庫存盡快甩出去
這些指標(biāo)的變化，本身是由業(yè)務(wù)引起的。
面對這種情況。首先要收集清楚：到底業(yè)務(wù)在干啥。不然分析了半天，人家來一句：我早知道了就是我干的這就貽笑大方了。
其次，要收集清楚，每一個(gè)業(yè)務(wù)動(dòng)作的目標(biāo)和結(jié)果，這樣能方便評估指標(biāo)波動(dòng)是否達(dá)成業(yè)務(wù)預(yù)期。這是個(gè)重要的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，一定要標(biāo)紅加粗記下來。主動(dòng)行為且指標(biāo)波動(dòng)達(dá)成預(yù)期的情況下，業(yè)務(wù)是不會(huì)糾結(jié)的。達(dá)不成預(yù)期的時(shí)候，他們就會(huì)很想知道：到底差在哪里？這時(shí)候拿著業(yè)務(wù)期望值找差距，就很重要（如下圖）
對于達(dá)成業(yè)務(wù)期望的，無論波動(dòng)范圍多大，都屬于可接受。既然是主動(dòng)引起的增長/下跌，肯定是指標(biāo)變化越大越好。對于未達(dá)成期望的，要看期望值差距，差距部分才是要分析的波動(dòng)值。
▌ 第三步：量化外部影響。
有很多波動(dòng)是可收集的外部行為導(dǎo)致的。比如政策限制、天氣、對手等等。注意：外部因素有很多不能收集到數(shù)據(jù)，落實(shí)影響。也有很多，即使知道了影響，也沒法干啥事——總說下雨影響業(yè)績，那也不能燒香求龍王吧。
因此，對外部影響，評估其波動(dòng)大小，不要看一天的絕對數(shù)，而是要測算該影響預(yù)計(jì)持續(xù)時(shí)間，推算在這個(gè)時(shí)間內(nèi)，總共產(chǎn)生的影響值，這個(gè)數(shù)值才是衡量波動(dòng)的標(biāo)準(zhǔn)。
▌ 第四步：其他意外波動(dòng)。
是否有既不符合規(guī)律，又沒有業(yè)務(wù)主動(dòng)動(dòng)作，又沒有外部因素，數(shù)據(jù)本身也沒有問題，但是就是發(fā)生波動(dòng)的情況？
有！這個(gè)時(shí)候應(yīng)首先定位波動(dòng)發(fā)生點(diǎn)：
全局性波動(dòng)，還是局部波動(dòng)
持續(xù)性的，還是突發(fā)性的
波動(dòng)數(shù)值，大還是小
判斷問題大小的標(biāo)準(zhǔn)：
全局性>局部問題
持續(xù)性>短期問題
數(shù)字越大，問題越大
鎖定問題點(diǎn)后，可以結(jié)合指標(biāo)的屬性，思考對策（如下圖）：
針對硬指標(biāo)波動(dòng)：只要硬指標(biāo)未達(dá)標(biāo)，就是重大問題?？紤]采取措施，保住指標(biāo)
針對軟指標(biāo)波動(dòng)：只要關(guān)聯(lián)的硬指標(biāo)沒崩，就不是重大問題。不糾結(jié)一朝一夕的波動(dòng)，集中精力發(fā)現(xiàn)深層原因。
針對邊緣指標(biāo)波動(dòng)：不用害怕！想扭過來分分鐘的事。
這樣區(qū)分以后，就有了清晰的處理方向。該用雷霆手段就果斷下手，該慢慢看的就慢慢看。不然不分輕重緩急，只是自己在慢悠悠地拆解數(shù)據(jù)-拆解數(shù)據(jù)-拆解數(shù)據(jù)，不是被嫌棄小題大做我早知道了就是人家業(yè)務(wù)已經(jīng)把問題處理完了，這邊數(shù)據(jù)分析報(bào)告還沒好呢。
四、為什么永遠(yuǎn)有人糾結(jié)波動(dòng)
小結(jié)一下：想沉著冷靜的應(yīng)對指標(biāo)波動(dòng)，需要的是以下兩點(diǎn)：
▌ 業(yè)務(wù)部門知道自己要做什么：
1、清楚哪些是硬指標(biāo)、軟指標(biāo)，哪些是邊緣指標(biāo)
2、清楚自己的行為能對指標(biāo)影響到什么程度
3、清楚短期、中期、長期自己能干啥
4、清楚自己的短期做的事是否達(dá)成了效果
▌ 數(shù)據(jù)部門，要知道到底發(fā)生了什么：
1、哪些是業(yè)務(wù)主動(dòng)行為，他們想做到多少
2、哪些是規(guī)律性的變化，范圍在什么水平
3、哪些可量化外部因素，到底能帶來多大變化
4、哪些是異常變化，存在于什么位置
▌ 而遺憾的是，現(xiàn)實(shí)的情況常常是：
業(yè)務(wù)部門只會(huì)悶頭干活。對自己要干多少、能干多少、已經(jīng)干了多少，從來沒量化過?？吹揭稽c(diǎn)指標(biāo)波動(dòng)就如驚弓之鳥（如下圖）
數(shù)據(jù)部門一不懂指標(biāo)業(yè)務(wù)含義，二不知業(yè)務(wù)在干什么，三不知規(guī)律如何量化。只會(huì)拿個(gè)指標(biāo)和性別、年齡、地域、渠道等等一通交叉，擺出一堆柱子，哪根短了就大喊：波動(dòng)都是因?yàn)檫@根短了！還美其名曰：多維度拆解法，還寫成文章在網(wǎng)上到處毒害新人……
所謂盲人騎瞎馬，大概就是這個(gè)感覺。至于指望著從頭、騰、阿公司，請一個(gè)高級數(shù)據(jù)科學(xué)家，建立人工智能大數(shù)據(jù)模型，一張嘴就天知地知，則已經(jīng)是病入膏肓指望著救命仙丹的想法了。
1、量化業(yè)務(wù)目標(biāo)與業(yè)務(wù)行為
2、梳理業(yè)務(wù)邏輯并歸納為報(bào)表
3、總結(jié)歷史經(jīng)驗(yàn)與發(fā)展趨勢
4、評估現(xiàn)狀，測算差距
這些基礎(chǔ)、簡單、細(xì)節(jié)的工作，才是應(yīng)對指標(biāo)波動(dòng)焦慮的最好辦法。
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標(biāo)簽： 波動(dòng) 指標(biāo) 硬指標(biāo) 隨筆
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