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          六張圖,看懂前瞻性數(shù)據(jù)分析,該如何做

          共 3717字,需瀏覽 8分鐘

           ·

          2021-03-27 17:38

          有同學(xué)問(wèn):領(lǐng)導(dǎo)總讓做“有前瞻性”的分析,不要說(shuō)那些“大家都知道的事”。可到底什么是前瞻性?有時(shí)候明明寫了預(yù)計(jì)未來(lái)情況,可還是被批判為:沒(méi)啥前瞻性。真不知道咋辦了。——今天系統(tǒng)解答一下。


          問(wèn)題場(chǎng)景

          先看看一個(gè)簡(jiǎn)單的例子如下,看圖回答問(wèn)題:6月GMV是多少?

                                  

          有多少同學(xué)是脫口而出:400 的??!!

          常見的問(wèn)題,就從這里開始。


            1   

          沒(méi)有前瞻性的分析,長(zhǎng)這樣


          錯(cuò)誤一:復(fù)讀機(jī)型。


          看到上圖數(shù)據(jù),寫出來(lái)的是:

          ● 月均GMV 720

           最大值1000

           最小值500

           中間值700

           

          這肯定沒(méi)有任何前瞻性哈。這根本就是把圖表又用文字復(fù)讀了一遍,只要業(yè)務(wù)方不是瞎子,能看到數(shù)字,都會(huì)覺得這沒(méi)啥意義。


          錯(cuò)誤二:慣性思維。


          還是上圖數(shù)據(jù),你認(rèn)為6月GMV是多少?

          有多少同學(xué)是脫口而出:400


          這就是典型的慣性思維。其實(shí)只有一年的數(shù)據(jù)完全不說(shuō)明問(wèn)題,但是人們就是會(huì)很慣性的認(rèn)為:過(guò)去跌的就一定跌,過(guò)去漲的就一定漲,特別出現(xiàn)這種5432順序排列的數(shù)據(jù),慣性的就會(huì)認(rèn)為下個(gè)數(shù)字是1……其實(shí)這正是數(shù)據(jù)分析要打倒的大敵。因?yàn)槿绻覀円脒^(guò)往年份數(shù)據(jù),很有可能曲線長(zhǎng)這樣:



          這時(shí)候還有誰(shuí)說(shuō)6月是400的……很有可能1-5月的只是正常的業(yè)績(jī)波動(dòng)而已。所以單純用慣性思維判斷,完全沒(méi)有體現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的價(jià)值,做的結(jié)論還極有可能是錯(cuò)誤的。


          錯(cuò)誤三:習(xí)以為常。


          還是上圖數(shù)據(jù),很多同學(xué)看了三年趨勢(shì),然后脫口而出:因?yàn)檫^(guò)去6月份會(huì)漲,所以今年6月份也會(huì)漲……

           

          這種說(shuō)法,很有可能被業(yè)務(wù)評(píng)價(jià)為:我早知道了!你分析了啥!

           

          因?yàn)闅v史規(guī)律,特別是這種宏觀跡象這么明顯的規(guī)律,是個(gè)人只要不瞎都看得到,說(shuō)出來(lái)當(dāng)然沒(méi)啥意思。況且,誰(shuí)說(shuō)去年漲,今年就一定漲?萬(wàn)一今年漲得少,甚至跌了呢??jī)H憑一根線又怎么判斷呢?


            2   

          真正的前瞻性,是定性預(yù)測(cè)


          本質(zhì)上,所謂的前瞻性,是需要我們做一個(gè)定性預(yù)測(cè)。雖然沒(méi)有精確的數(shù)據(jù)或模型,但是能通過(guò)分析,判斷未來(lái)走勢(shì)(相對(duì)應(yīng)的,建數(shù)據(jù)模型詳細(xì)計(jì)算的是定量預(yù)測(cè))。

           

          做預(yù)測(cè)的關(guān)鍵,是找到影響未來(lái)的因素。這些影響因素,才是支撐指標(biāo)曲線的真正支柱。支柱倒了,指標(biāo)自然下跌;支柱穩(wěn)固,指標(biāo)自然高企。所以,想做好預(yù)測(cè),不能只對(duì)著數(shù)據(jù)本身就數(shù)論數(shù),而是得找到數(shù)據(jù)背后的原因。


          比如上圖中6月,11月大漲,可能有幾個(gè)原因:

          ● 行業(yè)因素:行業(yè)本身就是夏季、冬季前有一波高峰(比如旅游相關(guān)機(jī)票、酒店、住宿,趕在寒暑假前大量預(yù)定)

          ● 促銷因素:618,雙11是主戰(zhàn)場(chǎng),要拼命做大GMV

          ● 產(chǎn)品因素:這個(gè)行業(yè)每年6,11月上新品

          ● 其他因素……

           

          在做預(yù)測(cè)之前,我們要先了解業(yè)務(wù),掌握影響因素。根據(jù)影響因素的可辨識(shí)程度,大致可分成三類,我們一類一類來(lái)看:



          第一類:宏觀事件型

           

          宏觀事件往往備受關(guān)注,媒體會(huì)大量報(bào)道,因此辨識(shí)度很高。但相應(yīng)地,辨識(shí)度越高的東西,講出來(lái)價(jià)值就越低,大家早知道了嘛。因此在做定性預(yù)測(cè)的時(shí)候,提及宏觀事件,是個(gè)必選項(xiàng)。提了,不一定被認(rèn)可。不提,一定被視作“你都不懂業(yè)務(wù)”“這么明顯都看不到!”

           

          有些壞習(xí)慣會(huì)影響做數(shù)據(jù)的同學(xué)關(guān)注到宏觀事件。比如很多做數(shù)據(jù)分析的同學(xué)只看數(shù)據(jù)類文章,公眾號(hào)只關(guān)注《數(shù)據(jù)分析XX》《數(shù)據(jù)挖掘XX》《python XX》反而每天沉迷在數(shù)字和代碼里,對(duì)行業(yè)發(fā)生了什么看都看不到很容易被批了。

           

          需注意,之所以是定性預(yù)測(cè),因?yàn)楹芏嗪暧^因素的影響可能無(wú)法預(yù)測(cè)。循環(huán)出現(xiàn)的,可以看過(guò)往的歷史規(guī)律(比如節(jié)假日影響、行業(yè)周期性波動(dòng))但是個(gè)案出現(xiàn)的,就很難去預(yù)測(cè)。比如突然出臺(tái)新政策,禁掉了某些業(yè)務(wù),出現(xiàn)了疫情等,這種就無(wú)法預(yù)測(cè)效果,只能去研究政策細(xì)節(jié),看看到底影響面有多大,做個(gè)預(yù)警。



          第二類:投入產(chǎn)出型

           

          投入產(chǎn)出型事件,往往是:大家都知道有影響,但具體影響多少不清楚。這時(shí)能體現(xiàn)一定的數(shù)據(jù)價(jià)值。有前瞻性數(shù)據(jù)支持,可以方便業(yè)務(wù)安排活動(dòng),也能準(zhǔn)備相關(guān)人力物力資源(比如做促銷,商品、客服、服務(wù)器流量,有可能都要準(zhǔn)備)。這種前瞻性是非常有幫助的。

           

          計(jì)算投入產(chǎn)出的常用方式有三種(如下圖)



          需注意的是,很多同學(xué)一提“活動(dòng)效果預(yù)測(cè)”,就急匆匆想建模型或者做抽樣,用第二、第三種方法。


          在現(xiàn)實(shí)中,只有封閉了信息渠道的營(yíng)銷活動(dòng)才適合這么干(而且需要余留較多時(shí)間準(zhǔn)備數(shù)據(jù))。很多促銷活動(dòng),比如雙十一大促、周年慶大促,因?yàn)樾麄饕?guī)模太大,會(huì)產(chǎn)生滾雪球效應(yīng)。用看似精準(zhǔn)的方法預(yù)測(cè)的反而會(huì)偏小、失真。


          比如新產(chǎn)品上市,可能在上市前完全保密,也沒(méi)法做太精細(xì)的分組測(cè)試。所以做定性預(yù)測(cè)的時(shí)候,第一種方法用得更多。

           

          投入產(chǎn)出型事件分析還有個(gè)用途,就是前瞻性指出問(wèn)題。我們都知道,業(yè)務(wù)部門干事情不見得是為了效益最大化,很有可能有政治任務(wù)——


          比如:

          ● 老板要大力轉(zhuǎn)型新零售,所以非得強(qiáng)迫客人微信下單

          ● 我們的KPI是抓老用戶,所以效果不好也得強(qiáng)行做

          ● 部門費(fèi)用不夠了,但活動(dòng)還得做,所以券全部面額減半

           

          這時(shí)候,如果有過(guò)往分析經(jīng)驗(yàn)指出以下問(wèn)題,就是有前瞻性的:


          ● 微信下單就是垃圾,影響銷售

          ● 老用戶響應(yīng)率就2%,咋做都是死

          ● 面額減半,響應(yīng)率不是減半而是減3/4

           

          前瞻性指出問(wèn)題,就能提醒業(yè)務(wù)部門注意風(fēng)險(xiǎn)。也不要在事后糾結(jié):“到底是什么原因做的不好呢?”——我們已經(jīng)早早提醒過(guò)了哈。只不過(guò),這種前瞻性雖然有價(jià)值,但不一定受業(yè)務(wù)歡迎(還有可能吃板磚)。大家在實(shí)操中見機(jī)行事,量力而行。


          第三類:內(nèi)部結(jié)構(gòu)型

           

          再深層次地看這個(gè)問(wèn)題,就是:所謂的自然增長(zhǎng)率,根本是不存在的。在數(shù)據(jù)上看,可能指標(biāo)“自然”就會(huì)漲,可在業(yè)務(wù)上看,所有的增長(zhǎng),都是在XX條件下的增長(zhǎng)(如下圖):


          關(guān)于自然增長(zhǎng)率,可以戳《數(shù)據(jù)分析終極一問(wèn):自然增長(zhǎng)率,到底怎么算才合理!》 


          除了宏觀環(huán)境外,產(chǎn)品,促銷,用戶基礎(chǔ),用戶分層這些,就是預(yù)測(cè)需要的XX參數(shù)。參數(shù)的情況直接決定了業(yè)績(jī)的走向。所以當(dāng)內(nèi)部影響因素發(fā)生結(jié)構(gòu)性變化的時(shí)候,自然業(yè)績(jī)會(huì)發(fā)生變化。


          只是很多內(nèi)部結(jié)構(gòu)性變化是慢性的、持續(xù)的、微觀的,所以難以觀察。這就需要深度分析,不止關(guān)注整體趨勢(shì),更關(guān)注構(gòu)成整體的各個(gè)因素的結(jié)構(gòu)。

           

          內(nèi)部結(jié)構(gòu)型問(wèn)題很難前瞻,難在:到底是個(gè)案還是趨勢(shì),很難在一次分析中觀察到。比如我們總是說(shuō):渠道下沉,新生代需求變遷,興趣轉(zhuǎn)移等等概念,可真具體到某一月某一日的數(shù)據(jù)上,你真把特定群體抽出來(lái)看,反而數(shù)據(jù)上差異不大。


          有時(shí)候自以為觀察到一個(gè)變化,可持續(xù)看幾天,丫又消失了……短期內(nèi),永遠(yuǎn)是宏觀事件&投入產(chǎn)出型影響占主導(dǎo)。所以想要觀察到一個(gè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)變遷的影響,需要長(zhǎng)時(shí)間觀察。



            3   

          小結(jié)


          看完三種類型,大家會(huì)發(fā)現(xiàn),領(lǐng)導(dǎo)們想看的,都是第三類問(wèn)題。是滴,通過(guò)細(xì)致的分析,看到深層次問(wèn)題,講出來(lái)沒(méi)人知道的驚天秘密,聽起來(lái)多厲害。


          可實(shí)際上沒(méi)那么理想。業(yè)績(jī)指標(biāo)的波動(dòng),從來(lái)都是多種因素綜合作用的結(jié)果。并非每次變化都一定有深層次的原因,有可能就是自然波動(dòng)、某個(gè)產(chǎn)品/活動(dòng)做爛了、沒(méi)錢還裝逼,道理就這么簡(jiǎn)單。能區(qū)分出來(lái)關(guān)鍵因素,提示問(wèn)題才是重要的。

           

          所以,數(shù)據(jù)分析的價(jià)值,不是神神叨叨地講沒(méi)人知道的秘密。

          ● 了解業(yè)務(wù),區(qū)分事件

          ● 能量化的,量化預(yù)測(cè)

          ● 不能量化,評(píng)估范圍

          ● 做好監(jiān)控,提示問(wèn)題

          以上。都能做到了,就是最好的前瞻性。

           

          當(dāng)然,有同學(xué)會(huì)問(wèn):有定性的預(yù)測(cè),那有定量的預(yù)測(cè)嗎?當(dāng)然有,而且有不止一種做法,不止一種算法。有興趣的話,點(diǎn)擊右下角的“在看”,有60個(gè)在看,我單獨(dú)寫一個(gè)分享。有興趣的小伙伴要努力點(diǎn)起來(lái)哦。

           

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