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如何构建数据分析体系?
2025-01-15 14:15:34

做数据,不见得需要都体系,但想让数据对业务有用,做出有价值的分析,就一定需要一套体系,不能零敲碎打。数据分析体系可以把大家从机械、重复、琐碎的取数中解脱出来,让大家在晋升/面试时拿到更多筹码。

如何构建数据分析体系?全文很长,同学们可以先关注陈老师 or 点个赞,做好记号回来慢慢看。

第一步:分层级的目标

在搭建分析体系的时候,应先明确:

1、本次分析为XX层级服务

2、本次分析聚焦XXX业务

3、本次分析的目标是什么

有了明确的目标,才好开展工作,避免大海捞针。

常见的公司级/部门级/个人任务级目标如下图所示。接受任务时,根据对方的部门+身份等级,初步判断他的目标。

如何构建数据分析体系?

有了目标,才能输出对数据的好坏判断。常见的标准形式有4种(如下图):

如何构建数据分析体系?

 

对待目标态度上,新手和高手有明显区别。

新人:缺少目标意识,甚至认为能有全天下唯一的绝对值

中级:会问业务“目标是啥”,但只被动接受,不会主动引导

高级:主动提示目标可以如何设,提示目标缺失/目标含糊的风险

有些数据部门领导,还会主动从财报/行业报告/同行交流中,收集行业信息,作为本司业务的参考标准。总之,主动出击,才能避免后续工作盲目。

二:有效的指标/维度拆解

目标一般都是业务的结果。仅有结果无法做深入分析,还得补充过程指标和分类维度,便于从细节处挖掘数据含义,这就是搭建数据分析体系第二步。

这里,新手和高手也有明显区别:

新人:只会机械背诵AARRR,RFM,UV*转化率*客单价

中级:会根据具体业务流程定过程指标,但只会用现成的维度

高级:会考虑关联指标,会根据业务需求灵活打标签

比如讨论收入问题,至少有5个关联指标得连起来看,避免虚假繁荣。

如何构建数据分析体系?

还是收入问题,有没有灵活打标能力,差异更明显,如下图:

如何构建数据分析体系?

三:业务举措量化追踪

完成1,2步,可以对业务走势进行监控,下一步是解释指标变动原因,并给出优化建议。这是数据分析从单纯看书到落地的最重要环节。

这里,新手们往往忙于做数字本身拆解(如下图),输出结果虽然名为:归因,实际上只是纯数字计算。

业务想知道的是:

1、到底是内部还是外部问题

2、到底是投入不足还是方法不对

3、到底要继续优化还是换个方法

仅靠拆解数字本身,一个都回答不了。

如何构建数据分析体系?

中级水平,开始有能力按照X→Y的格式,先把可能影响因素列出来,并且特别关注业务能主动采取的行动,这样起码能对“是否业务做了有效”走出判断,从而进一步建议业务,要改进措施,还是保持措施加大力度即可(如下图)。

注意!上图举例的,是典型的单因素判断。多因素重叠时,问题会很复杂。而且,有些大厂分工过度细致,导致每个部门独立负责的改进点非常小。经常出现:单个改进做ABtest,显示有1%的效果,但是上线了10个改进后,发现整体只涨了2%的奇葩问题。若干琐碎的小X,被一个影响更大的X覆盖掉,是很常见的事。

高级水平,核心要构建分析逻辑,处理复杂的假设。并且可以根据管理层的意图,灵活设置分析逻辑。比如同样是面临大环境不好,管理层想搁置争议,团结各部门抵制外部压力;还是想打压内部甩锅的倾向,督促他们反思,需要的分析逻辑是不一样的(如下图)。

如何构建数据分析体系?

这一步需要很长时间积累。对于刚渡过新手期同学,能从业务行为中提炼出X→Y逻辑是关键,之后可以逐步2维度,3维度乃至多维度分析。

四:结果落地与经验积累

输出分析结论后,要跟进落地,这样检验结论正确性,积累经验,形成闭环。但是,在落地问题上,新手常常犯一个错误,就是:认为一定要业务听他的,才算落地。

实际上,正如同做AB测试要通过随机分组构造反事实一样:

你认为A方案正确,业务用了,成功了

你认为B方案不正确,业务用了,失败了

正反两面,都能验证自己的结论。

同样,高手的分析结论,往往是:

1、建议采取A措施,预判结果是……

2、如果不采取任何措施,预判结果是……

3、如果采取B措施,预判是……

只要自己能预判成功,都是经验积累。

某次项目中,陈老师给客户的预判如下图,客户选择了:不做改变,结果不幸被我猜中。有趣的是,客户反而觉得我的判断更准了,信任更高^^

如何构建数据分析体系?

综上,建立数据分析体系,需要四个环节

1、分层级目标管理

2、有效指标/维度拆解

3、业务举措量化跟踪

4、结果落地与经验积累

看似简单,但每个环节,都有新手和高手之分,要努力锻炼才行。有同学会问:目前工作,确实大部分都是跑数,怎么样能提高呢?我把我的知识和经验,总结在了我的知识星球相比于网上免费的学习资源,我们的优势很突出:

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接地气的陈老师
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接地气的陈老师
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