洞察细节、深究业务——数据分析的进阶

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2021-04-2117:23:18 评论 45 2377字
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在我们的日常工作中, 数据分析在其中起到了很大的作用,比如在业务流程中,不同阶段进行的分析也有所不同,根据重点进行数据的分析与拆解,能够更好的解决问题;本文作者分享了关于数据分析中的洞察细节深究业务,我们一起来了解一下。

从数据分析的入门为契机进行延伸,采用降维的视角,把数据分析中的每一个环节进行彻底解剖;解剖的目的,是显露出更多细节、获得更多信息、洞察一切细节来深究业务。

接下来我们将讨论,如何通过洞察细节来深究业务,而这也是从数据分析入门到进阶的过程!

洞察一切细节深究业务——数据分析的进阶

如果做"数据分析"没有联系和结合具体业务知识的话,那么我们分析的"数据"并不一定是业务人员需要的数据。可以说,这样的"数据"就是一堆数字,没有任何意义的,是不会产生任何价值的。而所谓的数据驱动增长、提高决策效率、降本增效等,就都是空谈!

因为任何业务都有自己的流程,我们了解了关键节点的信息输入和信息输出,把每个环节拆解地更细,把每个信息拆出更多维度;并且通过走访客户,找更多的人,询问更多内容,获取更多信息和数据。

我们可以更加获得业务的第一手资料,更加贴近业务和客户诉求;可以说,越多的信息,就越能解读出更多的细节,而我们利用好这些细节的信息,那么,就一定能找到这些业务细节与数据之间的联系,从而分析出更有价值的结论。

那么,接下来,我们就来探讨一下,如何洞察这些细节探究业务、把每一个环节彻底解剖、暴露出更多细节、获得更多信息呢?

我们可以从三个方面去洞察一切细节,进而深究业务:

  • 通过拆解主要数据指标:把每个环节拆到更细,把每个信息拆出更多维度。
  • 通过调研了解更多业务信息:找更多的人,询问更多内容,获取更多信息和数据。
  • 提出自己对业务的洞察。

01 通过拆解主要数据指标

首先,对于主要的数据指标,层层分解;同时根据分解的细分指标,了解每个业务环节的关键指标。

其次,拆解是在分析时将事物拆分成各个组成成分的过程,拆解方法则是同一维度直接相加、同一流程直接相乘、其他关系理逻辑/找公式。

需要注意的是:

需要拆解的数据指标均处于同一维度,并可以通过相加的方式将其拼起来,例如:

  • 时间维度:新时间、旧时间;
  • 性别维度:男性、女性;
  • 地区维度:东、西、南、北;
  • 位置维度:内部、外部等。

需要拆解的数据指标处于流程的某一环节当中,可通过对流程拆解的方式找到原因。

‍需要梳理清楚数据指标之间的逻辑关系,确认变量之间的公式后再拆解,往往条件和结果之间并非同一维度或同一流程的单一关系。

这里可以使用MECE(Mutually Exclusive Collectively Exhaustive)模型,这个模型名字上的意思是"相互独立,完全穷尽";这是来自于《金字塔原理》这本书中的说法,意思是业务拆解要全面,且相互独立。

这个原则比较好理解,如果拆解的不全面,有遗漏,就可能找不到最终原因;如果拆解的子模块互相影响有交集,就没办法清晰确定是哪个部分的原因;拆解完了之后,定义衡量每个模块的指标以及确定做的好坏的标准。

比如tob 软件的客户成交量拆解:

如收入指标客户成交量可以按照以下的方式进行拆解:客户成交量=客户流量*付费会员转化率*客单价。

洞察细节、深究业务——数据分析的进阶

完成了拆解,还远未结束,我们需要了解每个环节对应的执行目标和相应的数据指标,来衡量环每个环节的完成效果和质量。

对于产品而言,需要优化产品来提高各环节的转化率;对于内容运营而言,需要丰富有趣以及干货的内容来提升文章阅读量;对于渠道运营,需要筛选优质渠道来增加更多流量;对于产品运营,需要思考如何定价来提高付费用户数和订单数,等等。

通过不断的数据指标拆解、数据验证的过程,找到业务模式背后的逻辑,从而更深入的了解业务。

02 通过调研了解更多业务信息

要对业务有深入的了解,除了数据洞察以外,还需要用通过各种渠道去补齐信息,比如阅读行业书籍、实地走访、与用户沟通、分析数据等方式;其次是学会分析行业或者公司内数据;最后是用户调研和实地走访!

对于行业方面的书籍,常用的渠道有:《全球财富》、《战略与风险管理》等。

对于实地走访,常用的渠道有:随机走访、有针对性的走访等方式。

对于常用的数据方面的资源,常用的渠道有:国研网数据库、国家统计局、中经网、艾瑞网、中国经济信息网数据库等。

事实上,调研的方式千万中,可供调研的渠道也有千万条,朋友们可以通过平时的观察和思考,搜集最适合自己使用的渠道,并进行相应的储备和使用。

03 提出自己对业务的洞察

理解业务,更多是理解了业务决策背后的原因、理解了某个业务线各个角色的诉求和痛点、理解了自己做的产品和项目对业务的价值和影响等。

这个业务的用户是谁?这个业务解决了什么痛点?流量如何来的?内容如何来的?生态情况怎么样?如何商业化的?

再走到宏观上去,看看行业情况怎么样,竞争对手怎么样,最后回到数据分析,这个业务哪个环节出现问题,主要对业务人员诉求又是什么。

最后,提出目前业务遇到的瓶颈,困难、出路等。

04 总结

以上是如何洞察一切细节深究业务相关内容,然而,深究业务的本质其实就是客户和利润,详细来说业务是以客户为中心,通过各种运营的手段,将产品和服务提供给客户,同时获取利润。

什么是用户?

产品对应的目标群体和受众,即目标用户,目标用户分为实际用户和潜在用户;基于假设的目标用户做需求分析,做产品功能设计与开发,通过用户分析重新定义目标用户,基于更加精确的目标用户需求迭代产品功能。

产品/服务的核心和特点是什么?

产品/服务的核心:解决需求,产品和服务是满足用户需求的一种形式。

产品/服务的特点:核心需求稳定、迭代的成本周期高,产品/服务是相对标准化的,可复用。

什么是运营?

运营是为了帮助产品与用户之间更好的建立和维系关系。

运营的特点:运营的种类非常丰富,可根据指标表现不断迅速调整动作。

运营包含用户运营、内容运营、社群运营、渠道运营等。

什么是利润?

利润等于总收入减去总成本的差额。

综述,什么是懂业务,初级数据分人员能够识别出该业务模式中四个要素分别是什么,高级数据分析人员能在具体的业务模式中能够理解这四要素之间的关系是什么。

洞察一切细节深究业务即是数据分析的进阶!

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