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聊聊數(shù)據(jù)分析的價值是什么?

大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)分析
如果真拿這個需求來做,那鐵定做不出來。為啥?因為商品銷量、用戶流失、用戶需求,這些都是經(jīng)過業(yè)務(wù)手段影響后的綜合性結(jié)果。比如用戶本來不想買,結(jié)果業(yè)務(wù)派了券,用戶想買了。此時得先知道:業(yè)務(wù)會不會派券,會派多大額度的券,才能預(yù)測結(jié)果。

經(jīng)常有同學(xué)在工作中抱怨,感覺“做的分析沒有啥業(yè)務(wù)價值,報表丟出去了也沒回應(yīng)”。到底怎么做才能讓數(shù)據(jù)分析體現(xiàn)價值,今天結(jié)合一個具體場景,詳細講解一下。

問題場景

某同學(xué)入職一個公司會員中心,雄心勃勃地想建立“數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)”機制,為此,規(guī)劃了一堆:

  • 建立全鏈路數(shù)據(jù)指標體系,反應(yīng)運營情況
  • 建設(shè)3000個會員標簽,豐富會員畫像
  • 建立RFM模型,對會員分層
  • 建立預(yù)測模型,針對會員購買行為進行預(yù)測
  • 建議推薦模型,針對會員購買商品進行推薦

規(guī)劃交上去,卻被領(lǐng)導(dǎo)一頓批斗:“你這做的有啥業(yè)務(wù)價值?!”該同學(xué)非常不理解,不是一提及用戶分析,就是用戶畫像、RFM、分層、推薦,難道還有啥神秘力量我不知道?為啥這些東西會被噴“沒價值”呢????

從“什么算價值”說起

這個問題,得從“什么算數(shù)據(jù)分析的價值”說起。如果我們是乙方公司,是數(shù)據(jù)產(chǎn)品、咨詢公司,那么我們可以提前做一堆工具,比如BI、數(shù)據(jù)模型、CDP等等,然后賣給甲方。這個算是數(shù)據(jù)分析價值的直接體現(xiàn)了。

但換個場景,我們現(xiàn)在是甲方公司的,數(shù)據(jù)是直接服務(wù)業(yè)務(wù)的。此時數(shù)據(jù)分析的價值,就是由“到底幫助了業(yè)務(wù)多少”來定義的。如果:

  • 我們給的數(shù)據(jù),業(yè)務(wù)已經(jīng)看得到了
  • 我們做的預(yù)測,業(yè)務(wù)根本不需要
  • 我們做的分類,業(yè)務(wù)壓根看不懂
  • 我們做的畫像,業(yè)務(wù)找不到地方用

那就是沒價值呀。這個和“大家做的都是這些分析”一點關(guān)系沒有,只要我們公司的業(yè)務(wù)用不上,丫就是不會被認可。

因此,想要提升數(shù)據(jù)分析的價值感,就不能“拿著錘子找釘子”,先輪出一堆“用戶畫像、RFM、關(guān)聯(lián)推薦、行為預(yù)測”的大錘,然后看哪里能錘一下,而是看:“到底我們的業(yè)務(wù)需要什么”。

圖片

注意!業(yè)務(wù)需要什么,也不是直接問問了事,因為很有可能:他們需要你算命。

拆解業(yè)務(wù)問題

如果你直接去問業(yè)務(wù):“你想要什么”,很有可能你會聽到:

  • 我想100%精確預(yù)測下個月商品銷量
  • 我想100%準確知道用戶流失原因
  • 我想100%準確預(yù)測活動參與人數(shù)
  • 我想100%準確判斷用戶想要什么最后還有可能跟你客氣一句:“100%做不到,98%也行,咱不糾結(jié)”。

如果真拿這個需求來做,那鐵定做不出來。為啥?因為商品銷量、用戶流失、用戶需求,這些都是經(jīng)過業(yè)務(wù)手段影響后的綜合性結(jié)果。比如用戶本來不想買,結(jié)果業(yè)務(wù)派了券,用戶想買了。此時得先知道:業(yè)務(wù)會不會派券,會派多大額度的券,才能預(yù)測結(jié)果。

這意味著即使可以建模預(yù)測,也得先知道:“業(yè)務(wù)手段是什么”。這顯然和業(yè)務(wù)需求不符,這幫人還等著我們100%精準預(yù)測出來,然后看著預(yù)測結(jié)果做行動呢。所以不要直接生吞業(yè)務(wù)需求,而是拆解業(yè)務(wù)需求,找到可以做的發(fā)力點。

比如“100%準確知道用戶流失原因”,多問一句:知道以后又能如何?

  • 有些用戶貢獻很低,他流失了,真的值得挽回嗎?
  • 有些用戶對我司產(chǎn)品沒需求了,我們真的會改進產(chǎn)品嗎?
  • 有些用戶需求和我司存量用戶相沖,我們真的要討好這些人?
  • 有些用戶就是來薅羊毛的,我們真的要無節(jié)制滿足他們?5、……

結(jié)合業(yè)務(wù)場景,往下拆解需求。就會發(fā)現(xiàn):大部分情況下,業(yè)務(wù)能做的事情是非常有限的。特別是短期內(nèi)拉升某些指標,可能可用的手段,就是派券/發(fā)信息,沒了。而長期內(nèi)的改進,又是和業(yè)務(wù)整體規(guī)劃密切相關(guān)的。因此聚焦到業(yè)務(wù)可以做的事情上,就能保證數(shù)據(jù)一定能被業(yè)務(wù)用起來。

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這里有個常見的務(wù)求,就是拆解需求,不按業(yè)務(wù)可做的事拆解。而是單純在數(shù)據(jù)層面繞來繞去。比如分析用戶流失情況,就把所有的流失用戶名單撈出來,然后丟一大堆性別、年齡、過往消費……等等描述性統(tǒng)計結(jié)果。這樣看似給的數(shù)據(jù)多,可依然和業(yè)務(wù)行動是脫節(jié)的,業(yè)務(wù)看完依然很迷茫,依然會反問“所以呢?所以我能做什么?”

尋找業(yè)務(wù)盲點

拆解完問題后,可以進一步尋找業(yè)務(wù)盲區(qū)。找到業(yè)務(wù)盲區(qū),對提升數(shù)據(jù)分析的價值感非常有用。因為業(yè)務(wù)并非對數(shù)據(jù)一竅不通,特別是和他們KPI相關(guān)的數(shù)據(jù),一般盯得非常緊。如果丟出來的數(shù)據(jù)是他們早就知道的,那鐵定落得一句:“我早知道了,你分析的有啥用”的吐槽。

所以:

  • 業(yè)務(wù)不知道什么
  • 業(yè)務(wù)不確定什么
  • 業(yè)務(wù)想測試什么是最能體現(xiàn)數(shù)據(jù)分析價值的地方

比如流失用戶問題,很有可能業(yè)務(wù)方每個月在固定投優(yōu)惠券,然后已經(jīng)掌握了很多基礎(chǔ)數(shù)據(jù),比如:

  • 每月有多少用戶處于流失狀態(tài)
  • 每月派多少召回用戶的券
  • 每月從多少渠道發(fā)推送
  • 每個渠道轉(zhuǎn)化率,召回率

這時候,如果再把這些數(shù)據(jù)講一遍,哪怕打著“建立完善指標體系”的旗號,依然會被噴“我早知道了”。所以基于現(xiàn)有數(shù)據(jù),可以往下切:哪些是大家額外想知道的。

在這里,是否修改現(xiàn)有規(guī)則,是個關(guān)鍵問題。如果不修改,就基于現(xiàn)有的推送渠道,推送文案,推送券類型,做排列組合。找到轉(zhuǎn)化率最高的方式。如果要修改規(guī)則,就看業(yè)務(wù)上能做的事情是啥?比如提高面額,修改推送信息時間點,修改推送方式(比如基于用戶裂變),更換推送內(nèi)容(比如不推券,推個爆款)。

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是否要修改,是和業(yè)務(wù)緊密有關(guān)的。因為很多時候業(yè)務(wù)是沒有權(quán)限動策略的,策略是老板已經(jīng)定死了的,只能做小修小補。而有時候,業(yè)務(wù)又很想修改策略,這時候就需要大量數(shù)據(jù)支持,需要先了解:業(yè)務(wù)想往哪個方向改。

比如業(yè)務(wù)方很想往:加大券力度方向調(diào)整。此時數(shù)據(jù)分析的思路,就是:1、找到哪些人群容易被券召回2、區(qū)分出這些人群中有價值的部分3、核算過往人群消費,給券力度提建議原則上,有消費力的人才值得大力度召回,這些細分數(shù)據(jù),是業(yè)務(wù)方向老板要資源的時候需要特別強調(diào),以打消老板顧慮的。給到這個級別的數(shù)據(jù),就能極大支持業(yè)務(wù)動作,體現(xiàn)數(shù)據(jù)價值。

注意,這里做的分析內(nèi)容,還是:

  • 區(qū)分用戶過往消費,核算用戶價值
  • 區(qū)分用戶對抵用券領(lǐng)取/使用敏感性,打“抵用券偏好”標簽
  • 區(qū)分用戶對推送信息響應(yīng)率,找高響應(yīng)群體

但是清晰了:“這是業(yè)務(wù)特別需要的數(shù)據(jù)”以后,這些數(shù)據(jù)給出去,就能得到大家的認可。而不是不分青紅皂白,先做個RFM(分段規(guī)則還沒和業(yè)務(wù)確認)然后扔出去,業(yè)務(wù)看得一臉懵逼:所以呢?所以我可以干啥???做好經(jīng)驗積累

還有一個很重要的,數(shù)據(jù)分析可以主動做的事,就是圍繞目標,積累經(jīng)驗。業(yè)務(wù)部門處于本位考慮,經(jīng)常是各自為各自項目搖旗吶喊,容易忽視不同項目之間交叉作用。比如用戶流失問題,很有可能流失的用戶本身是某些商品的粉絲,本身是季節(jié)性購物需求,他不會響應(yīng)會員中心盲目派的券,而會響應(yīng)商品部門推送的活動。

此時數(shù)據(jù)部門,可以主動收集各部門活動,以用戶為單位,展示各類活動影響用戶全景,這種全景式的數(shù)據(jù),業(yè)務(wù)站在自己部門很少看得到,很容易引發(fā)業(yè)務(wù)思考。因此特別建議數(shù)據(jù)部門,主動收集各類業(yè)務(wù)動作,圍繞同一個業(yè)務(wù)目標綜合起來。這也是體現(xiàn)價值的方法。

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小結(jié)

綜上可見,數(shù)據(jù)分析要基于業(yè)務(wù),為業(yè)務(wù)服務(wù),并不是一句空話,而是結(jié)合具體的業(yè)務(wù)場景與業(yè)務(wù)需求,具體討論業(yè)務(wù)可行范圍,拆解業(yè)務(wù)問題,逐一解答才能實現(xiàn)。

責任編輯:武曉燕 來源: 接地氣的陳老師
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