CDA持證人簡(jiǎn)介

程靖 CDA會(huì)員大咖，暢銷書(shū)《小白學(xué)產(chǎn)品》作者，13年頂級(jí)互聯(lián)網(wǎng)公司產(chǎn)品經(jīng)理相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，曾在百度、美團(tuán)、阿里等大廠擔(dān)任產(chǎn)品經(jīng)理。

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一、為什么要做數(shù)據(jù)分析？

數(shù)據(jù)分析和策略制定不僅僅是冰冷的數(shù)字，它們背后代表的是人，是那些被影響的人。

我曾在百度、360、美團(tuán)、阿里等公司工作過(guò)，參與過(guò)多個(gè)有趣的數(shù)據(jù)產(chǎn)品項(xiàng)目。產(chǎn)品經(jīng)理和數(shù)據(jù)分析并不僅僅是一個(gè)數(shù)字游戲，而是能對(duì)社會(huì)產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響的。

在美團(tuán)外賣(mài)工作時(shí)，我負(fù)責(zé)了一個(gè)分單策略項(xiàng)目，通過(guò)優(yōu)化訂單分配，使騎手每天平均多送一單。起初，我認(rèn)為這一改進(jìn)微不足道，但一位騎手告訴我，這多出的一單讓他每天能多掙五塊錢(qián)，一個(gè)月下來(lái)就有150塊錢(qián)的額外收入，足夠?yàn)榕畠嘿I(mǎi)一份貴重的生日禮物。

這讓我深刻意識(shí)到，數(shù)據(jù)分析和策略優(yōu)化不僅能提升效率，還能實(shí)實(shí)在在地改善人們的生活。

數(shù)據(jù)分析的重要性不言而喻，它不僅能增強(qiáng)個(gè)人的說(shuō)服力，還能提升產(chǎn)品效率、項(xiàng)目成功率，推動(dòng)方案實(shí)施，并在出現(xiàn)異常時(shí)發(fā)出警報(bào)。

數(shù)據(jù)分析在決策中的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)

1.消除理解差異

不同的人對(duì)同一事物的理解可能存在差異，但數(shù)據(jù)能夠提供客觀、量化的依據(jù)，消除這種差異。比如，通過(guò)數(shù)據(jù)明確項(xiàng)目每月為公司帶來(lái)的收入，避免因主觀理解不同而產(chǎn)生的分歧。

2.建立共識(shí)

數(shù)據(jù)分析可以幫助團(tuán)隊(duì)建立共識(shí)。當(dāng)團(tuán)隊(duì)成員對(duì)項(xiàng)目的價(jià)值存在分歧時(shí)，通過(guò)數(shù)據(jù)進(jìn)行小流量測(cè)試，以實(shí)際效果說(shuō)服對(duì)方。如果對(duì)方認(rèn)為項(xiàng)目不值得投入，可以通過(guò)小流量測(cè)試來(lái)驗(yàn)證項(xiàng)目的潛力。如果測(cè)試結(jié)果達(dá)到預(yù)期，說(shuō)明項(xiàng)目有前景；反之，則說(shuō)明項(xiàng)目可能需要重新評(píng)估。

3.提升決策效率

決策往往是一個(gè)復(fù)雜且困難的過(guò)程，但數(shù)據(jù)能夠提供明確的依據(jù)，幫助決策者快速判斷。比如，通過(guò)分析市場(chǎng)趨勢(shì)數(shù)據(jù)，決策者可以迅速判斷市場(chǎng)是增長(zhǎng)還是下降，從而做出更合理的決策。

二、如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析提升說(shuō)服力？

在百度工作時(shí)，我聽(tīng)到了一個(gè)非常有啟發(fā)性的案例，這個(gè)案例深刻地展示了數(shù)據(jù)分析在提升說(shuō)服力方面的重要性。

百度計(jì)劃提拔3名員工，他們都參與了一個(gè)名為“數(shù)字化考勤”的項(xiàng)目，該項(xiàng)目旨在統(tǒng)計(jì)員工的出勤情況，包括遲到、早退和工作時(shí)長(zhǎng)等信息。

這位聯(lián)合創(chuàng)始人分別描述了這三名候選人如何匯報(bào)他們的項(xiàng)目成果。候選人的匯報(bào)方式如下：

• 候選人A：強(qiáng)調(diào)的是客戶的感受，這種匯報(bào)方式主要依賴于客戶的主觀感受，而感受是難以量化的，不同的人對(duì)同一事物的感受可能截然不同。因此，這種匯報(bào)方式的說(shuō)服力相對(duì)較弱。
• 候選人B：提供了一個(gè)具體的案例。這種匯報(bào)方式提供了一個(gè)具體的案例，但“大量的人力成本”和“許多客戶”這些表述仍然較為模糊，缺乏具體的量化數(shù)據(jù)，說(shuō)服力有限。
• 候選人C：匯報(bào)非常數(shù)據(jù)化，這種匯報(bào)方式通過(guò)具體的數(shù)據(jù)和潛在的市場(chǎng)機(jī)會(huì)，提供了清晰、量化的成果，具有很強(qiáng)的說(shuō)服力。

由此可見(jiàn)，具體的數(shù)據(jù)不僅能夠直觀地展示項(xiàng)目的成效，還能為決策者提供明確的參考依據(jù)。

三、實(shí)戰(zhàn)案例分享

案例1：運(yùn)營(yíng)決策——美團(tuán)外賣(mài)

數(shù)據(jù)在企業(yè)運(yùn)營(yíng)中起著至關(guān)重要的作用，以美團(tuán)外賣(mài)為例，其訂單規(guī)模龐大，每天需要處理海量數(shù)據(jù)。

美團(tuán)外賣(mài)通過(guò)兩種方式處理這些數(shù)據(jù)：

• 放權(quán)給地方站長(zhǎng)：美團(tuán)將部分決策權(quán)下放給各地的站長(zhǎng)，讓他們根據(jù)當(dāng)?shù)厍闆r靈活處理訂單。這種方式依賴于地方站長(zhǎng)的經(jīng)驗(yàn)和判斷，但缺乏統(tǒng)一的優(yōu)化和監(jiān)控。
• 數(shù)據(jù)分析與優(yōu)化：美團(tuán)通過(guò)數(shù)據(jù)分析掌握每個(gè)訂單的狀態(tài)，并不斷優(yōu)化配送路線。這種方式通過(guò)細(xì)化訂單任務(wù)，將大規(guī)模的訂單分解為小任務(wù)，分配給每個(gè)騎手。

通過(guò)數(shù)據(jù)，美團(tuán)外賣(mài)能夠確保從公司高層到基層騎手的目標(biāo)一致性。這種明確的目標(biāo)設(shè)定使得每個(gè)騎手和公司管理層都能朝著同一目標(biāo)努力，從而提高整體運(yùn)營(yíng)效率。

案例2：項(xiàng)目決策——騰訊QQ秀

在騰訊的發(fā)展歷程中，QQ秀項(xiàng)目是一個(gè)極具代表性的案例，它生動(dòng)地展示了數(shù)據(jù)在項(xiàng)目決策中的關(guān)鍵作用。QQ秀曾是騰訊的明星項(xiàng)目，尤其在公司最困難時(shí)期，為騰訊提供了大量資金支持。然而，該項(xiàng)目在初期并不順利，甚至差點(diǎn)被砍掉。

許良是當(dāng)時(shí)騰訊的一名普通員工，堅(jiān)信QQ秀項(xiàng)目具有巨大潛力。他多次嘗試向上級(jí)反饋，甚至撰寫(xiě)郵件、尋找高管溝通，但都未能引起重視。

在項(xiàng)目陷入僵局時(shí)，許良找到了騰訊老員工王遠(yuǎn)。王遠(yuǎn)建議他進(jìn)行市場(chǎng)調(diào)研，收集數(shù)據(jù)，并制作PPT匯報(bào)。許良接受了建議，他發(fā)現(xiàn)韓國(guó)有一個(gè)類似QQ秀的虛擬形象網(wǎng)站，并收集了大量數(shù)據(jù)和截圖，展示了該項(xiàng)目的成功案例。

通過(guò)這些數(shù)據(jù)，許良制作了一份詳細(xì)的PPT，并成功引起了高管的關(guān)注。當(dāng)時(shí)騰訊的高管普遍年紀(jì)較大，與年輕用戶群體距離較遠(yuǎn)，難以理解為何小學(xué)生和中學(xué)生會(huì)喜歡虛擬形象。但數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)改變了這一切，高管們看到了項(xiàng)目的盈利潛力。

許良的PPT中詳細(xì)列出了項(xiàng)目的發(fā)展趨勢(shì)、市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)以及競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的數(shù)據(jù)。他預(yù)測(cè)項(xiàng)目在第六個(gè)月就能實(shí)現(xiàn)盈利，投入300多萬(wàn)即可營(yíng)收1000多萬(wàn)。

QQ秀最終成為騰訊當(dāng)年最成功的產(chǎn)品之一，為公司賺取了大量資金，幫助騰訊渡過(guò)難關(guān)，直至游戲業(yè)務(wù)爆發(fā)。這一案例充分證明了數(shù)據(jù)在項(xiàng)目決策中的關(guān)鍵作用。

案例3：商業(yè)決策——百麗國(guó)際、Google

在百麗國(guó)際的案例中，數(shù)據(jù)分析幫助揭示了試穿率高但購(gòu)買(mǎi)率低的異?，F(xiàn)象。通過(guò)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，百麗某款鞋子試穿率高，但購(gòu)買(mǎi)率低。進(jìn)一步的線下調(diào)研揭示了原因：鞋子雖然外觀漂亮，但實(shí)際穿著時(shí)帶子過(guò)長(zhǎng)，容易脫落。所以，百利優(yōu)化了鞋帶設(shè)計(jì)，提高了購(gòu)買(mǎi)率。

另外還有個(gè)案例 ，Google員工安娜貝爾通過(guò)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)應(yīng)用的下載量與用戶評(píng)論密切相關(guān)。她推動(dòng)團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)功能，鼓勵(lì)用戶在使用應(yīng)用時(shí)給予好評(píng)。

這一策略在短時(shí)間內(nèi)積累了大量好評(píng)，顯著提升了應(yīng)用的下載量和業(yè)績(jī)。安娜貝爾從普通員工晉升為高管，這充分說(shuō)明了數(shù)據(jù)分析在提升個(gè)人影響力方面的重要作用。

總的來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)分析在決策中的作用包括：

• 揭示異?，F(xiàn)象：通過(guò)數(shù)據(jù)分析，可以揭示隱藏在數(shù)據(jù)背后的異?，F(xiàn)象，如百麗國(guó)際的鞋子問(wèn)題。
• 提升決策效率：數(shù)據(jù)分析提供客觀、量化的依據(jù)，幫助決策者快速做出準(zhǔn)確的決策。
• 建立共識(shí)：數(shù)據(jù)分析能夠幫助團(tuán)隊(duì)建立共識(shí)，減少因主觀理解不同而產(chǎn)生的分歧。
• 提升項(xiàng)目成功率：通過(guò)數(shù)據(jù)分析，可以優(yōu)化項(xiàng)目策略，提高項(xiàng)目成功率。例如，美團(tuán)通過(guò)數(shù)據(jù)分析優(yōu)化廣告投放渠道，提升了項(xiàng)目的成功率。

業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是CDA數(shù)據(jù)分析師一級(jí)的重要考點(diǎn)。

如何結(jié)合AI進(jìn)行數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析與AI的結(jié)合能夠顯著提升數(shù)據(jù)處理的效率和準(zhǔn)確性。AI在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在：

• 直接得出結(jié)論：例如，通過(guò)AI模型可以判斷數(shù)據(jù)是否符合既定的規(guī)律或目標(biāo)。
• 提供提升方向：例如，通過(guò)AI分析可以確定影響業(yè)務(wù)指標(biāo)的關(guān)鍵因素，從而為改進(jìn)措施提供依據(jù)。
• 快速建立數(shù)據(jù)看板：例如，AI工具可以快速生成數(shù)據(jù)看板，篩選出關(guān)鍵數(shù)據(jù)，幫助分析師更高效地進(jìn)行數(shù)據(jù)監(jiān)控和分析。
• 減少人為錯(cuò)誤：例如，將所有商品數(shù)據(jù)交給AI處理，AI可以快速篩選出價(jià)格高于100元的商品，效率遠(yuǎn)高于人工篩選。

數(shù)據(jù)分析通常有以下幾種常見(jiàn)方法：

（1）看變化：

• （1）選擇合適周期：不同產(chǎn)品需要選擇不同的統(tǒng)計(jì)周期。

例如，用戶購(gòu)買(mǎi)機(jī)票的周期可能是一個(gè)月或兩個(gè)月一次，而微信用戶可能每周都會(huì)登錄一次。因此，選擇合適的統(tǒng)計(jì)周期對(duì)于準(zhǔn)確分析數(shù)據(jù)至關(guān)重要。

• （2）同比：比較相似時(shí)間段的數(shù)據(jù)變化。

• （3）環(huán)比：比較相鄰時(shí)間段的數(shù)據(jù)變化。

2.做比較：

• （1）初創(chuàng)階段：企業(yè)應(yīng)主要關(guān)注自身的發(fā)展，通過(guò)與自身歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行比較來(lái)評(píng)估進(jìn)步。
• （2）競(jìng)爭(zhēng)階段：當(dāng)企業(yè)進(jìn)入競(jìng)爭(zhēng)階段后，需要與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手進(jìn)行比較，以確保自己在市場(chǎng)中的競(jìng)爭(zhēng)力。
• （3）市場(chǎng)引領(lǐng)階段：當(dāng)企業(yè)成為市場(chǎng)引領(lǐng)者后，應(yīng)與整個(gè)市場(chǎng)進(jìn)行比較，以評(píng)估自己在市場(chǎng)中的地位。

3.做拆分：

• 找原因：通過(guò)拆分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)找出問(wèn)題的根本原因。

例如，美團(tuán)外賣(mài)的超時(shí)率突然上升，可以通過(guò)地域、菜品、騎手類型等維度進(jìn)行拆分，以確定問(wèn)題的具體原因。例如，通過(guò)地域拆分發(fā)現(xiàn)北方的超時(shí)率上升，而南方保持不變，進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)是由于北方下大雪導(dǎo)致的。

4.看轉(zhuǎn)化：

• 用戶旅程與漏斗分析:通過(guò)結(jié)合用戶旅程和漏斗分析，我們可以更清晰地看到用戶在不同環(huán)節(jié)的情緒變化。

例如，用戶在打開(kāi)APP時(shí)相對(duì)平靜，但在選擇商品時(shí)可能會(huì)感到焦慮，導(dǎo)致轉(zhuǎn)化率下降。通過(guò)結(jié)合用戶旅程和漏斗分析，我們可以更有效地優(yōu)化用戶體驗(yàn)，提高轉(zhuǎn)化率。

5.找異常：

• 建立報(bào)警機(jī)制：尋找異常數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)分析中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。

例如，騰訊曾經(jīng)歷過(guò)服務(wù)器故障，如果沒(méi)有建立及時(shí)的報(bào)警機(jī)制，可能很長(zhǎng)時(shí)間都不會(huì)發(fā)現(xiàn)這一異常情況。通過(guò)建立有效的監(jiān)控和報(bào)警機(jī)制，我們可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)，從而快速采取措施解決問(wèn)題，避免潛在風(fēng)險(xiǎn)。

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