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多維度數(shù)據(jù)分析是什么?該怎么做?

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多維度數(shù)據(jù)分析是什么?該怎么做?

做數(shù)據(jù)分析的同學(xué)們都遇到過這個問題:從多維度分析問題,提出對業(yè)務(wù)有意義的建議。這個題目看起來很簡單,可很多同學(xué)辛辛苦苦跑了一堆報表,結(jié)果只落得業(yè)務(wù)一堆抱怨:

  • 你這一堆說明了啥!

  • 你的重點在哪里?

  • 你的維度太單一了!

好!冤!枉!

明明出了那么多組數(shù)據(jù),為什么還被說分析維度不夠多?今天我們系統(tǒng)解答一下。問題的本質(zhì)是:業(yè)務(wù)口中的多維度,完全不是你想的那個多維度。

1數(shù)據(jù)分析眼中的多維度

 

對數(shù)據(jù)分析師而言,多維度,往往指的是數(shù)據(jù)指標(biāo)的拆分維度。舉個簡單的例子:3月份銷售額3個億。這就是一個指標(biāo),沒有拆分維度。如果加了分類維度,就是下邊的效果:

多維度數(shù)據(jù)分析是什么?該怎么做?

注意:比起只看總數(shù),用多維度拆解數(shù)據(jù),是能更精確地定位數(shù)據(jù)的。常見的方法有兩種:一、添加過程指標(biāo);二、按業(yè)務(wù)管理方式添加分類維度。比如只看總銷售金額,我們發(fā)現(xiàn)差3000萬達(dá)標(biāo),可我們并不知道為什么不達(dá)標(biāo)。這時候如果拆解細(xì)一點,比如:

1、添加分類維度:看到哪個業(yè)務(wù)線沒做好(如下圖)

多維度數(shù)據(jù)分析是什么?該怎么做?

2、添加過程指標(biāo):看到從用戶意向到付費,哪個環(huán)節(jié)出了問題(如下圖)

多維度數(shù)據(jù)分析是什么?該怎么做?

增加過程指標(biāo)+分類維度,就能更精準(zhǔn)的定位問題。甚至一些簡單的結(jié)論已經(jīng)呼之欲出了。正因如此,很多數(shù)據(jù)分析師把業(yè)務(wù)口中的多維度,直接理解成了維度多。一聽到要做分析,振臂高呼拆!拆!拆!層層疊疊做了一大堆交叉表,把各個分類維度的數(shù)據(jù)都做了出來(如下圖)。

多維度數(shù)據(jù)分析是什么?該怎么做?

然而,僅僅多,就足夠了嗎?

2業(yè)務(wù)眼中的多維度

業(yè)務(wù)口中的多維度,完全不是這個意思。業(yè)務(wù)腦子里裝的是不是數(shù)據(jù)庫里的表結(jié)構(gòu),而是一個個具體的問題。當(dāng)業(yè)務(wù)看到3月份銷售沒有達(dá)標(biāo)腦子里想的多維度是這樣的:

多維度數(shù)據(jù)分析是什么?該怎么做?

是不是看傻眼了。

你會發(fā)現(xiàn),單純地拆解數(shù)據(jù)根本無法回答上邊的問題。是滴,一個都回答不了。甚至單靠看數(shù)據(jù)都沒法回答這些問題。

即使把問題定位到:3月業(yè)績不達(dá)標(biāo)是因為A大區(qū)3個分公司的客戶意向簽約太少,定位到這么細(xì)的程度,也不能回答上邊的問題。

因為到底意向太少,是因為對手發(fā)力了、產(chǎn)品沒做好、活動沒跟上、用戶需求有變化……還是沒解釋清。具體的業(yè)務(wù)問題,一個都沒有回答。自然業(yè)務(wù)看了一臉懵逼了。

3真正的多維度分析,這么做

從本質(zhì)上看,真正的多維度分析,其實考的不是數(shù)據(jù)計算能力,而是策略能力。

具體來說是三個方面:

1、把業(yè)務(wù)上理由,轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)上論證。

2、堵住借口:業(yè)務(wù)不要總試圖甩鍋,集中精力想能干點啥。

3、找到癥結(jié):在一堆影響因素里,找到最關(guān)鍵的那個,集中發(fā)力。

注意,這三件事是有順序的。先把數(shù)據(jù)論證方式列清楚,避免大家放空炮(數(shù)據(jù)不能論證的理由就閉嘴,是個非常好的議事規(guī)則)。之后先堵借口,找借口并不能解決問題,因此先把各種逃跑路線堵上。最后再集中想辦法,想辦法的時候,從大到小,從粗到細(xì),先搞大問題。綜上,這個事可以分六步做。

▌第一步,要先對業(yè)務(wù)明里、暗里提出的說法做分類。

對每一類問題,構(gòu)建分析假設(shè),把業(yè)務(wù)理由轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)邏輯,拿數(shù)據(jù)說話(如下圖)。

多維度數(shù)據(jù)分析是什么?該怎么做?

▌第二步,優(yōu)先排除借口。

往往借口產(chǎn)生于:宏觀因素、外部因素、隊友因素。所以在這里,關(guān)鍵是證偽。只要能推翻他們的逃跑借口就行。證偽最好用的辦法就是舉例法,同樣是下雨,為什么別人就抗得住。同樣是流量難搞,為啥別的業(yè)務(wù)線能持續(xù)增長?(如下圖)。

多維度數(shù)據(jù)分析是什么?該怎么做?

舉例法還有個好處,就是在反駁借口的同時,也指出了解決問題的出路。業(yè)務(wù)最討厭光講問題不講方法的人,因為噴人人人都會,解決問題可就難了。給出具體的學(xué)習(xí)對象,可以極大的激發(fā)業(yè)務(wù)思考對策,從而達(dá)到雙贏的效果。

▌第三步,解決白犀牛,剔除明顯的重大影響。

比如監(jiān)管政策、公司戰(zhàn)略、重大外部環(huán)境等等因素,確實會對企業(yè)經(jīng)營起到重大作用,并且這些因素是普通小員工只能接受,不能改變的。但是!這種重大因素表現(xiàn)在數(shù)據(jù)上,有嚴(yán)格的要求(如下圖)。

多維度數(shù)據(jù)分析是什么?該怎么做?

因此如果有人想推脫給這些因素,要看:

1、事實上有沒有發(fā)生這個事

2、數(shù)據(jù)上符合不合符走勢

以此敲警鐘:不要事事都怪大環(huán)境不好。你丫走到哪里都是大環(huán)境不好,你是影響大環(huán)境的人吶!先排除這種大因素的影響(或干擾)再聚焦看我們能做什么事情。

▌第四步,解決黑天鵝,剔除明顯突發(fā)事件。

如果發(fā)生的真是突發(fā)事件,很容易找到問題源頭

  • 正向的:促銷活動,某群體用戶騷動,新產(chǎn)品上線……

    負(fù)向的:惡劣天氣,突發(fā)事件,系統(tǒng)宕機(jī)……

因此先排除單次突發(fā)問題,找清楚一點原因以后,再追溯之前的情況,就容易說清楚。

多維度數(shù)據(jù)分析是什么?該怎么做?

▌第五步:按分工鎖定問題點再談細(xì)節(jié)。

解決了大問題以后,想討論更細(xì)節(jié)的問題就得鎖定部門,先定人再談計劃。之前已有分享,這里就不贅述了。

多維度數(shù)據(jù)分析是什么?該怎么做?

▌第六步:鎖定細(xì)節(jié)問題。

請注意,即使聚焦到一個部門的一個行動,還是很難扯清楚:到底是什么業(yè)務(wù)上原因?qū)е碌膯栴}。

因為本身業(yè)務(wù)上的事就是各種因素相互交織很難扯清,比如:

  • 內(nèi)容運營:傳播渠道、主題、調(diào)性、風(fēng)格、圖片,發(fā)送時間,差一個都可能撲街

  • 活動運營:目標(biāo)群體、活動門檻、獎勵內(nèi)容、參與規(guī)則,差一個都可能撲街

  • 用戶運營:新人進(jìn)猛做留存就差,留存猛做新人進(jìn)費用就少,兩頭都做兩頭投入都不夠

  • 商品運營:選款時候看100個維度,可一天不上線一天不知道真實表現(xiàn),你上了,他撲了

  • ……

可能做數(shù)據(jù)的同學(xué)本能反應(yīng)是:能做ABtest呀。實際上大部分業(yè)務(wù)是沒有時間、空間做ABtest 的,而且有些東西(比如選品、文案)影響維度太多,得做無數(shù)組ABtest才能測清楚。而且對已經(jīng)發(fā)生的事,也沒法再做ABtest了。所以想?yún)^(qū)分相互交織的因素,還得有更多輔助方法配合。

看完覺得寫得好的,不防打賞一元,以支持藍(lán)海情報網(wǎng)揭秘更多好的項目。

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