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從0到1,搭建決策分析模型

大數據 數據分析
不要一腳踩進爛泥坑里。和決策有關的因素那么多,指望一個神威無敵大將軍公式全部計算清楚,是不可能的。想腳踏實地的解決問題,最好的辦法就是:從最簡單的地方開始,一步步做。

本文轉載自微信公眾號「接地氣學堂」,作者接地氣的陳老師。轉載本文請聯系接地氣學堂公眾號。

數據分析要驅動決策!這個道理人人都知道,可實操起來,到底咋驅動法?很多同學見都沒見過,偶爾寫幾句分析建議,還被噴回來……咋整?今天系統分享一下。

破局的關鍵在于:不要一腳踩進爛泥坑里。和決策有關的因素那么多,指望一個神威無敵大將軍公式全部計算清楚,是不可能的。想腳踏實地的解決問題,最好的辦法就是:從最簡單的地方開始,一步步做。

困難度0級決策

設想一個最簡單的場景:賣盒飯。一個盒飯成本5元,如何決策?

  • 如果賣10元,誒,有得賺,可以搞
  •  如果賣5元,誒!我干這干啥……

你看,多簡單,搞掂。

問題是現實沒這么簡單,要升級難度的話,第一順位考慮的是:成本并非只有可變成本,還有固定成本。

困難度1級決策

設想一個簡單的場景:開個店,請倆伙計賣盒飯。

  • 前期投入:開店需頂手費、裝修、設備,假設一筆2萬元
  • 固定成本:店租3000元,倆伙計工資6000元
  • 可變成本:每個料理包5元

其他細項先不考慮:

這樣得先考慮,前期投入用多久收回,假設需要10個月,則分攤到每個月需2000元,加上店租、工資,一個月成本就去到11000元,每個盒飯還賣10元,則每個月得2200個盒飯才能回本,賣到3000個才有點賺的……

不過這么看起來還是簡單,再升級難度的話,就得直面“你怎么知道,每個月能賣3000個以上盒飯?”這個問題。

困難度2級決策

想知道每個月能賣多少盒飯,最簡單的方法就是:我以前做到過。我有成功經驗想復制一份,這是最靠譜的理由了。但是要注意一個細節,就是這個3000個盒飯,可能只是個平均數,很少有業務是均勻發生的,一般都會有淡旺季(如下圖)。

不過,此時決策還是很簡單,就是:

  • 新開店,避開淡季。
  • 老店,在淡季前預留資金,避免缺錢。

就差不多了。

再升級難度,問一個問題:憑什么,它一開店就有3000盒?

困難度3級決策

開店肯定有成有敗,最直接的因素就是:位置。位置不好會撲街,道理就這么簡單。

好在,位置相對容易量化,通過打標簽的方式,能大差不差地描述出來(如下圖)。

量化完以后,雖然不是100%準確,但是至少有一定概率,能發現,XX類位置成功率高,差不多搞掂。

不過并非所有問題都這么容易量化,再升級難度,會面對更多難量化問題。

困難度4級決策

一個典型的難量化問題:店長。店長肯定會影響業績,但是到底咋影響?量化起來相當有難度(如下表)。

難量化的背后,是因為影響邏輯本身很復雜。同一個人,可能因為狀態不好而表現失常,可能換個地方就水土不服,和下級搞不好關系。因此雖然我們可以同樣用概率來解釋,比如A類店長成功率60%,但是這個60%,已經包含了很多未知成份(玄學內容),決策開始變得難以把握。

不過這才4級難度呢,更難搞的在后邊。

困難度5級決策

誰說的一個店賣3000個盒飯,一定是一直3000,很有可能如下圖所示,是個持續增長過程。比如我主營外賣渠道,我在外賣平臺投入運營力量越大,賣的盒飯越多,此時就會走出下圖走勢。

很多同學會本能地說:

  • 這樣可以算投入產出比
  • 可以擬合增長趨勢
  • 可以計算邊際收益

以上都對,并且可以用數據公式擬合出來

但是!真遇到這種曲線,人們真正擔心的是:拐點在哪里?頂點在哪里?啥時候會觸頂。而且更糟心的是,可能影響拐點的因素,根本不在自己企業之內。

比如:

  • 行業整體不景氣(P)
  • 大量競爭對手加入(E)
  • 潛力用戶已耗盡(S)
  • 新技術帶來新產品(T)

這些都會導致拐點的到來,并且通過內部數據完全擬合不了。

更更糟糕的是,這四個因素都很難量化,并且充滿不確定性。如果一定要排序的話,P>E>S>T。

估計到這里已經把很多同學糾結得頭暈腦漲,不過別著急,這還沒到頭呢,更糾結的在后邊。

困難度6級決策

前邊五個等級,都假設:我們有一次的成功經驗,所以可以總結規律,探索影響因素。更糾結的問題是:如果我們沒有呢?

比如我們只做到過2500盒,可現在偏偏領導要定個3000+的目標……

此時要把之前的所有假設全部推翻!因為:

  1. 成本變化:量上去了,伙計/門面/廚房都得擴
  2. 因素變化:每個3000+需要特別能干的店長,雜魚干不來
  3. 環境變化:有沒有這么多顧客吃料理包呀!不確定……

并且,在沒有測試的情況下,即使以上三點都論證是OK的,也有翻車風險。因為紙上談兵始終有問題,得測試過才知道。可測試本身又會影響業務:如果單獨測每一項,單體之和不等于整體。如果測整體,那么就相當于我們得做成一個MVP,才能證明價值。想想都難。

不過,很快你會驚恐地發現:其他假設也有被推翻的可能。比如:說過投了固定成本,就一定有產出?

困難度7級決策

如果是生產線投入,遇到投錢打水漂問題相對較少。但是在研發、品牌宣傳、用戶運營上投錢,很有可能一去不復返。

  • 研發的新功能用戶不喜歡
  • 品宣很熱鬧可用戶不掏錢
  • 燒錢效果好可錢停用戶走

此時,不但需要和難度7一樣做測試,而且得觀察的是增量效果。即”我疊了BUFF以后,有沒有額外帶來收入”。

啥?你說還有更難的?是滴,有!

困難度8級決策

最難的是啥?當然是以上各種情況全部揉在一起。

因為有各種風險,所以劃分了現金流業務,基建業務,創新業務……

因為有不確定性,所以每一類業務有輕重緩急,有成功概率

這樣理論上,能做出如圖決策路徑,但是里邊每一個參數,都是需要前邊7個等級的分析支持,且不同業務之間相互牽扯,分析起來非常困難。

小結

實際上,難度0到難度8,是決策五個層次(下圖建議保存并背誦,面對復雜問題時拿出來看看,到底現在糾結的是哪層的問題)

而數據之所以難以驅動決策,就是很多公司,直接把困難8級扔給分析人員。沒有對0~7級問題做深入研究,更沒有清晰每個決策的階段和目標。導致每一次決策,都得從0到7搞一遍,ppt拖得很長,看似科學,實則是填字游戲,堆砌文字。

特別是,很多業務部門剛愎自用,單獨講每一條因素,他都說:“我早知道了,你不用算”,可各種因素組合起來,到底每個業務面臨的問題是啥,量化以后風險大小如何,從來沒有認真計算過。至于業務部門為了自己的績效,估計扭曲數據,粉飾太平,更是不在話下。

所以,如果同學們覺得沒見過數據驅動決策,這也很正常,并非每個公司都這么規范認真,我們要做的是0級~7級的基礎積累,積累越多,我們自己掌握的本事就越大,也越有機會到真正優秀的公司實踐。

責任編輯:武曉燕 來源: 接地氣學堂
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