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一文看懂“深入的”數據分析:分析方法,MECE,業(yè)務建議

大數據 數據分析
分析方法是相互穿插的。有常見的描述性統(tǒng)計、對比分析,也可以結合預測模型,也可以結合數據測試,判斷方法可行性。做數據分析,從來都不是一條無敵公式打天下,細細梳理業(yè)務,構建邏輯,才體現(xiàn)水平。?

經常有同學抱怨:感覺平時做的都是描述性統(tǒng)計,同比、環(huán)比,深入的數據分析到底怎么做?今天系統(tǒng)地講解一下。話不多說,直接上干貨。

 常見的描述性統(tǒng)計

舉個簡單的例子,讓分析:為啥業(yè)績下降了。很多同學的做法是:

1、拿本月和上月,分產品、地區(qū)、分公司做對比

2、發(fā)現(xiàn),整體下降5%,A產品下降10%,B產品下降6%……

3、把A產品下降10%標紅,然后寫“要搞高”

這么做當然不深入了!單個指標下降只是表象,業(yè)務關心的是:

1、A產品營銷力度不夠?

2、A產品選品失敗了?

3、銷售沒有執(zhí)行到位?

這些問題,指向明確的改進意見:

1、營銷力度不足 → 追加活動投入→ 往哪些地方投活動!

2、新產品表現(xiàn)不好 → 尋找替代產品→哪些產品有潛力!

3、銷售沒執(zhí)行到位 →哪些環(huán)節(jié)要提升→ 提升是否見效!

這才是業(yè)務需要的結論。想做到這一步,需要四步走

改進第一步:建立分析假設

業(yè)務問題,往往不能用一個指標簡單描述,而是需要指標+標簽,從多個角度描述,形成多個分析假設。

比如營銷力度不足,至少可以拆成三個分析假設:

1、活動形式改變(用標簽:形式A、形式B)

2、優(yōu)惠幅度下降(原先打八折、現(xiàn)在打九折)

3、覆蓋產品減少(原先60%產品參加活動,現(xiàn)在40%)

經過梳理,把業(yè)務問題,拆解成可以用數據指標量化的分析假設(如下圖),就能做進一步分析了。

圖片圖片

改進第二步:聚焦重點問題

注意,假設方向不止一個。需要幫大家聚焦到核心問題上。比如給出“營銷力度不足”的結論以后,大家會自然反問:

1、難道只有營銷的問題嗎?

2、難道分公司管理沒有問題嗎?

3、難道產品沒有問題嗎?

此時需要更復雜的論證邏輯。比如我想證明:營銷力度影響,比產品的影響更大。那么我要列舉的假設是:

1、一直無活動的產品,前后變化不大

2、原本有活動,現(xiàn)在沒活動的產品,變化巨大

3、原本有活動,現(xiàn)在力度下降很大的產品,變化巨大

4、原本有活動,現(xiàn)在力度下降很小的產品,變化很小

這樣有了充足的正反例子,能做實:營銷力度就是影響很大,就可以剔除產品的影響了。

圖片圖片

當分析假設很多時,可以用MECE法,把特例的邏輯關系一一梳理出來。(這里不再贅述MECE的構建方式,有興趣的同學看以前的分享:麥肯錫在用的MECE分析法,到底是什么?)。最后效果如下圖:

圖片圖片

這個時候,作為一個分析原因的報告,已經可以交差得七七八八了。但是還可以再多做幾步。

改進第三步:評估未來走勢

注意:降低營銷力度,會影響業(yè)績,這個是不用分析也知道的。反問一句:為什么明知道會有問題,還是會降低力度?才能讓自己分析更深入

比如,降營銷力度,大概率怕費用會超支,可以做如下分析:

1、按目前的投產比+投入力度,下個月還會不會降,能否守住全年目標

2、如果想讓業(yè)績不降,保持之前投入力度,費用會不會爆、啥時候爆

3、如果費用會爆倉,預計超支多少,是否可以忍受

這里需要做一些預測。注意!并不是所有預測都難如登天。這里預計營銷費用與業(yè)績關系,完全可以用簡單的時間序列/線性回歸,給出走勢即可。可以做滾動預測/業(yè)務假設預測,用公式推導(如下圖)。

圖片圖片

預測完了,給出對問題的判斷。這些判斷對業(yè)務是很有用的,可以直接指向落地的業(yè)務行動。比如營銷費用失控問題,可以判斷為:

1、嚴重:預計超支50%,預計提前半年消耗完

2、一般:預計超支20%,預計提前1.5個月消耗完

3、輕松:超不了多少 

這些判斷,對業(yè)務也非常有用,業(yè)務看了,可以:

1、嚴重:立即調投入,砍掉投產比低項目,砍50%以上

2、一般:優(yōu)化做法,再觀察2月看看

3、輕松:小車不倒只管推

有了方向性判斷,再看下一步執(zhí)行細節(jié)分析

 改進第四步:給出建議細節(jié)

有了第三步的支撐,第四步給的建議才會顯得有理有據。比如看完第三步,業(yè)務決定“優(yōu)化做法”那么可以進一步:

1、挑選出對促銷不敏感的商品,砍掉補貼

2、挑選出低毛利的商品,直接砍掉補貼

3、挑選出撤出促銷后波動少的商品,逐步消減補貼

4、找到對價格不敏感的客群,逐步增加他們喜歡的商品,擴大其基數

這里,會延伸出好幾個話題。比如用戶分群,可以做矩陣分析,先鎖定人群,再看其商品愛好(如下圖)。

圖片圖片

比如商品分析,可以先核算成本,再看促銷敏感性(如下圖):

圖片圖片

這樣可以給出消減成本的方向,人、貨、場因素都有了,可執(zhí)行程度也很好。

  小結

綜上過程我們發(fā)現(xiàn):想讓分析有深入,關鍵在于組織分析邏輯。

1、把業(yè)務問題,轉化成數據描述

2、排除小問題,聚焦大問題

3、行動建議要建立在預判之上

5、用細節(jié)數據,支持行動

這樣才可以把分析越做越深,而且能積累對業(yè)務有用的結論。

在這個過程中,分析方法是相互穿插的。有常見的描述性統(tǒng)計、對比分析,也可以結合預測模型,也可以結合數據測試,判斷方法可行性。做數據分析,從來都不是一條無敵公式打天下,細細梳理業(yè)務,構建邏輯,才體現(xiàn)水平。

責任編輯:武曉燕 來源: 接地氣陳老師
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