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BOB平台登录:四步走做有深度的数据分析

2022-09-29 10:39:50 |来源:bobsports 作者:体育彩票bobapp

  最简单的原因分析,就是单维度做个细分对比。比如分析为啥业绩没达标,细分一看,发现 5 个分公司,有 2 家没达标。那么分析结论就是: 因为 2 个分公司没达标,所以业绩没达标 搞掂!

  既然单维度细分可以做,那多维度也能做。常见的,就是拉交叉表。比如业绩为啥没达标?把产品、用户、分公司等维度,都拉出来和业绩目标做个交叉,然后把每个维度有哪些差异一一列出来。很多同学做问题原因分析,其实都在干这个事……

  然而事还没完,我们依然会追问:为啥甲产品会做烂?是这个产品先天性质量不过关,还是后期运营没有做到位?注意!到这一步,问题发生变化。不管是 先天质量不过关 还是 后期运营不到位 ,都没法直接拿一个指标来衡量。此时,我们需要做转化,把语文描述的假设原因,转化成可量化,可验证的指标。

  衡量质量,可以从产品性能、配置等硬件角度(需要二手资料收集),也可以从用户体验、口碑等角度(需要调研 / 舆情数据采集),先把指标定下来。衡量 不行 则得找到参照物,可以参照自己的上一代产品,或竞争对手同期产品进行对比(如下图)

  后期运营不到位 ,也是同理,可以进一步拆分。而且因为运营涉及了推广、促销、商品周转等好几个方面,所以得每个方面单独看数据:

  两边都成立,才能称之为 健壮 ,因此如果只做到 2 级深度,领导经常会反问: 那是不是我换个包装 / 降个价 / 换个文案,它业绩就能好啊 说这话的同时,语气中好充满了不信任。

  此时终结问题的最好办法,就是:真的安排一次测试。哪怕是先小范围的测试,确认能解决问题也行,后续推大规模测试。注意,三个问题里,包装问题相对难改,价格和推广是很容易改的,做测试的时候,一般会选择容易改的下手,尽快获得反馈。

  测试得可控,不能不留后手。比如调价,万一全面降价,商品销量还是没起色,咋办!不留后手,只会逼死自己。

  测试要注意控制其他变量。比如测价格,肯定会通过渠道投广告,那渠道运营就不能太烂,至少拿一些之前表现相对好的渠道来做。不然又扯不清,到底渠道和价格各自影响多少。

  这是企业里做测试,与实验室做测试的最大区别。实验室是封闭环境,可以耐心地做各种精细分组,一个个控制变量做对比。但企业环境下,很多问题前后有牵扯,内外有影响,要往着 出业绩 的方向努力。结果好,一切都好。不然磨磨唧唧试了几次都没提振业绩,估计自己都得滚蛋了。

  做到 3 级深度,很多同学会觉得:这下终于无死角了吧。其实还是有个潜在的问题,就是:短期和长期的矛盾。短期内的重点问题,不代表长期内也是重点问题。比如短期内促销一下就能拉起销量。可长期来看,上的促销越来越多,产品力越来越弱。最后经费烧尽,企业就完蛋了……

  很多同学做不深入,是因为从 2 级深度开始,就不能只指望几个指标 / 维度交叉一下,直接拉出结论来,就得结合业务场景,转化业务假设,然后搜集证据。这要求掌握业务场景、指标、逻辑能力。这些能力需要积累和锻炼才能提升。

  而第 3、4 级深度,又依赖于业务配合。我们经常见到,有些公司的业务遇到问题,不是甩锅,就是粉饰太平,要么就是不分三七二十一搞打折促销,导致很多假设无法被验证,分析经验也无法积累。

  这时候,就要求做数据的同学,自己有总结问题的能力,归纳业务到底干了啥。如果我们发现业务只会 三板斧 ,发现一些持续性问题始终没人管,其实我们的洞察能力已经上了一个台阶。如果我们能再设计实验,验证假设。即使没有真的投产,也是宝贵的分析经验积累。这些经验能让我们在其他更规范的企业,发挥价值。

  接地气的陈老师,微信公众号:接地气学堂,人人都是产品经理专栏作家。资深咨询顾问,在互联网,金融,快消,零售,耐用,美容等 15 个行业有丰富数据相关经验。

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