如何提高数据敏感度?

林骥
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2021-08-0610:59:43 评论 85 1781字
摘要

有位读者问:如何提高数据敏感度? 我们从一个故事说起。

 

0. 序言

 

有位读者问:如何提高数据敏感度?

 

我们从一个故事说起。

 

1. 知道数据背后的信息

 

有位卖煎饼的大妈,与顾客争执时说了一句:"我月入 3 万,怎么会少你一个鸡蛋?!"

 

 

看到这句话,对数据比较敏感的人,可能会想,煎饼大妈月入 3 万,真的有这么多吗?假设煎饼平均 6 块钱一个,那么一个月要卖 5000 个,按 30 天计算,平均每天要卖出 167 个,再假设流量转化率为 1.67%,那么平均每天经过摊位的人流量大约是 10000 人,经过观察测算,在人流量大的地铁口,平均每天经过摊位的人估计是能够达到 10000 人的。

 

我们说一个人的数据敏感度高,通常是指这个人能够快速地知道数据背后的信息。

 

2. 对业务有深刻的理解

 

从一个数据出发,引申出来一连串的数据,其中隐含了很多种假设,这需要对业务有深刻的理解,才能做出合理的判断。

 

对于一个外行来讲,恐怕很难判断假设数据的合理性。

 

比如说,一个对煎饼行业完全陌生的人,不知道煎饼的价格,也不知道各个地区的价格差异,更不知道流量转化率是多少,数据敏感度也就无从谈起。

 

不要以为业务很简单,其实真正的业务数据分析有很高的门槛,这个门槛并不是分析工具的使用,而是对业务的深刻理解。

 

还是以卖煎饼为例,如果你从「人、货、场」等角度去理解这个业务:煎饼的消费人群主要有哪些?煎饼的原材料的成本是多少?原材料从哪里采购更实惠?煎饼销售的价格是否合适?煎饼口味的欢迎程度如何?在什么地段卖煎饼的生意更好?竞争对手的情况是怎样的?……

 

当你对业务的关键信息都很熟悉以后,看到一个相关数据,自然而然就会产生一些想法和见解,相应地,对数据也就会更加敏感。

 

3. 发现关键指标的异常

 

我在知乎上看到一篇文章,其中关于零售管理的指标有 109 个,面对这么多指标,你没有必要全部记住,只需要记住关键的几个指标即可。

 

比如说,销售收入 = 人流量 * 转化率 * 客单价,其中转化率是一个关键指标,一般都在 1% 到 3% 之间,但某一天的转化率为 10%,那么这就属于异常数据,需要快速识别出来,并分析产生异常的原因。

 

通过加深对业务的理解,不断积累经验,知道关键指标的正常范围,以及关键指标之间的相互关系,这将有助于提高数据度。

 

 

4. 追问数据的本质

 

丰田汽车公司有一种「5 why 分析法」,就是对一个问题点,连续用 5 个「为什么」来追问,以找到问题的根本原因。

 

举个例子:

 

★ 问题一:为什么煎饼大妈月入 3 万?
 
答案一:因为煎饼大妈一个月能卖 5000 个煎饼。
 
★ 问题二:为什么煎饼大妈一个月能卖 5000 个煎饼
 
答案二:因为平均每天能卖出 167 个煎饼。
 
★ 问题三:为什么平均每天能卖出 167 个煎饼
 
答案三:因为平均每天经过摊位的人流量大约有 10000 人
 
★ 问题四:为什么平均每天经过摊位的人流量大约有 10000 人
 
答案四:因为摊位摆在人流量大的地铁口。
 
★ 问题五:为什么把摊位摆在人流量大的地铁口
 
答案五:因为人流量大的地铁口来来往往的人多,生意才能好。
 
经过连续五次不停地问「为什么」,知道生意的本质是流量。

 

5. 预测数据的趋势

 

根据历史的数据,预测未来数据变化的趋势,这是一件很有价值的事,也是提高数据敏感度的一个有效方法。

 

比如说,你可以尝试预测下个月的销售收入,等到下个月结束时,再分析对比你的预测值与实际值的差异情况,找出差异的原因,想办法让自己的预测的准确率越来越高。

 

在预测和分析复盘的过程中,你可能会发现,一些促销活动对销售收入的影响。

 

比如说,煎饼大妈有一天搞促销活动,买一个煎饼,送一瓶豆奶,结果当天销售收入比平时增加 10%,但是当活动结束后,销售收入又恢复到了正常水平。

 

经过总结,你得出经验:短期的促销活动一般不会带来长期趋势的改变。

 

从此以后,当你看到某个指标具有长期趋势的时候,就不会把原因简单地归为某个短期的促销活动,这也是对数据敏感的一种体现。

 

6. 小结

 

本文从煎饼大妈月入 3 万的故事说起,介绍了提高数据敏感度的 5 种方法,希望能够对你有所启发。

 

如何提高数据敏感度?

End.

爱数据网专栏作者:林骥

作者介绍:数据赋能者,专注数据分析 10 多年。

个人公众号:林骥(linjiwx)

本文为挖数网专栏作者原创文章,未经允许禁止转载,需要转载请微信联系授权(微信号:lovedata0520)

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