CDA持證人簡介

程靖 CDA會員大咖，暢銷書《小白學(xué)產(chǎn)品》作者，13年頂級互聯(lián)網(wǎng)公司產(chǎn)品經(jīng)理相關(guān)經(jīng)驗，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，參與過多個有趣的數(shù)據(jù)產(chǎn)品項目。產(chǎn)品經(jīng)理和數(shù)據(jù)分析并不僅僅是一個數(shù)字游戲，而是能對社會產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響的。

在美團(tuán)外賣工作時，我負(fù)責(zé)了一個分單策略項目，通過優(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，一個月下來就有150塊錢的額外收入，足夠為女兒買一份貴重的生日禮物。

這讓我深刻意識到，數(shù)據(jù)分析和策略優(yōu)化不僅能提升效率，還能實實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)個人的說服力，還能提升產(chǎn)品效率、項目成功率，推動方案實施，并在出現(xiàn)異常時發(fā)出警報。

數(shù)據(jù)分析在決策中的獨特優(yōu)勢

1.消除理解差異

不同的人對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，通過數(shù)據(jù)明確項目每月為公司帶來的收入，避免因主觀理解不同而產(chǎn)生的分歧。

2.建立共識

數(shù)據(jù)分析可以幫助團(tuán)隊建立共識。當(dāng)團(tuán)隊成員對項目的價值存在分歧時，通過數(shù)據(jù)進(jìn)行小流量測試，以實際效果說服對方。如果對方認(rèn)為項目不值得投入，可以通過小流量測試來驗證項目的潛力。如果測試結(jié)果達(dá)到預(yù)期，說明項目有前景；反之，則說明項目可能需要重新評估。

3.提升決策效率

決策往往是一個復(fù)雜且困難的過程，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，通過分析市場趨勢數(shù)據(jù)，決策者可以迅速判斷市場是增長還是下降，從而做出更合理的決策。

二、如何通過數(shù)據(jù)分析提升說服力？

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

百度計劃提拔3名員工，他們都參與了一個名為“數(shù)字化考勤”的項目，該項目旨在統(tǒng)計員工的出勤情況，包括遲到、早退和工作時長等信息。

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

• 候選人A：強(qiáng)調(diào)的是客戶的感受，這種匯報方式主要依賴于客戶的主觀感受，而感受是難以量化的，不同的人對同一事物的感受可能截然不同。因此，這種匯報方式的說服力相對較弱。
• 候選人B：提供了一個具體的案例。這種匯報方式提供了一個具體的案例，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)，說服力有限。
• 候選人C：匯報非常數(shù)據(jù)化，這種匯報方式通過具體的數(shù)據(jù)和潛在的市場機(jī)會，提供了清晰、量化的成果，具有很強(qiáng)的說服力。

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

三、實戰(zhàn)案例分享

案例1：運(yùn)營決策——美團(tuán)外賣

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

美團(tuán)外賣通過兩種方式處理這些數(shù)據(jù)：

• 放權(quán)給地方站長：美團(tuán)將部分決策權(quán)下放給各地的站長，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的經(jīng)驗和判斷，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)通過數(shù)據(jù)分析掌握每個訂單的狀態(tài)，并不斷優(yōu)化配送路線。這種方式通過細(xì)化訂單任務(wù)，將大規(guī)模的訂單分解為小任務(wù)，分配給每個騎手。

通過數(shù)據(jù)，美團(tuán)外賣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)營效率。

案例2：項目決策——騰訊QQ秀

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

許良是當(dāng)時騰訊的一名普通員工，堅信QQ秀項目具有巨大潛力。他多次嘗試向上級反饋，甚至撰寫郵件、尋找高管溝通，但都未能引起重視。

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

通過這些數(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，高管們看到了項目的盈利潛力。

許良的PPT中詳細(xì)列出了項目的發(fā)展趨勢、市場需求預(yù)測以及競爭對手的數(shù)據(jù)。他預(yù)測項目在第六個月就能實現(xiàn)盈利，投入300多萬即可營收1000多萬。

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)在項目決策中的關(guān)鍵作用。

案例3：商業(yè)決策——百麗國際、Google

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

另外還有個案例 ，Google員工安娜貝爾通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)應(yīng)用的下載量與用戶評論密切相關(guān)。她推動團(tuán)隊開發(fā)功能，鼓勵用戶在使用應(yīng)用時給予好評。

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

總的來說，數(shù)據(jù)分析在決策中的作用包括：

• 揭示異?，F(xiàn)象：通過數(shù)據(jù)分析，可以揭示隱藏在數(shù)據(jù)背后的異常現(xiàn)象，如百麗國際的鞋子問題。
• 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：數(shù)據(jù)分析能夠幫助團(tuán)隊建立共識，減少因主觀理解不同而產(chǎn)生的分歧。
• 提升項目成功率：通過數(shù)據(jù)分析，可以優(yōu)化項目策略，提高項目成功率。例如，美團(tuán)通過數(shù)據(jù)分析優(yōu)化廣告投放渠道，提升了項目的成功率。

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

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)計周期。

例如，用戶購買機(jī)票的周期可能是一個月或兩個月一次，而微信用戶可能每周都會登錄一次。因此，選擇合適的統(tǒng)計周期對于準(zhǔn)確分析數(shù)據(jù)至關(guān)重要。

• （2）同比：比較相似時間段的數(shù)據(jù)變化。

• （3）環(huán)比：比較相鄰時間段的數(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，通過與自身歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行比較來評估進(jìn)步。
• （2）競爭階段：當(dāng)企業(yè)進(jìn)入競爭階段后，需要與競爭對手進(jìn)行比較，以確保自己在市場中的競爭力。
• （3）市場引領(lǐng)階段：當(dāng)企業(yè)成為市場引領(lǐng)者后，應(yīng)與整個市場進(jìn)行比較，以評估自己在市場中的地位。

3.做拆分：

• 找原因：通過拆分?jǐn)?shù)據(jù)來找出問題的根本原因。

例如，美團(tuán)外賣的超時率突然上升，可以通過地域、菜品、騎手類型等維度進(jìn)行拆分，以確定問題的具體原因。例如，通過地域拆分發(fā)現(xiàn)北方的超時率上升，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APP時相對平靜，但在選擇商品時可能會感到焦慮，導(dǎo)致轉(zhuǎn)化率下降。通過結(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，提高轉(zhuǎn)化率。

5.找異常：

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

例如，騰訊曾經(jīng)歷過服務(wù)器故障，如果沒有建立及時的報警機(jī)制，可能很長時間都不會發(fā)現(xiàn)這一異常情況。通過建立有效的監(jiān)控和報警機(jī)制，我們可以及時發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)，從而快速采取措施解決問題，避免潛在風(fēng)險。

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