數(shù)據(jù)分析師：數(shù)據(jù)變現(xiàn)三步曲

最近數(shù)據(jù)挖掘與分析討論比較熱的話題是“數(shù)據(jù)變現(xiàn)”，也就是所謂的數(shù)據(jù)挖掘在業(yè)務(wù)中進(jìn)行了應(yīng)用，并確實(shí)給業(yè)務(wù)帶來更大的業(yè)務(wù)績效收益。很多朋友都知道，有技術(shù)、熟悉業(yè)務(wù)是前提，但有了前提，也常常困惑于各種迷惑，數(shù)據(jù)到底被業(yè)務(wù)用了么，業(yè)務(wù)用了效果不好的話，問題出在哪里？
　　本文打算通過一些經(jīng)驗(yàn)之談，闡述“數(shù)據(jù)變現(xiàn)”基本準(zhǔn)則（個人推薦），希望拋磚引玉，能引起更多人思考、討論。
　　數(shù)據(jù)變現(xiàn)前提準(zhǔn)備
　　數(shù)據(jù)變現(xiàn)首先得有清洗、整理、及時(shí)、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，以及科學(xué)的數(shù)據(jù)分析方法和手段；然后得有業(yè)務(wù)的熟悉程度，包括業(yè)務(wù)流程、業(yè)務(wù)運(yùn)作方法和運(yùn)營難點(diǎn)、業(yè)務(wù)解決方案等等。有了前提，再說如何把數(shù)據(jù)變現(xiàn)為價(jià)值。
　　數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備、分析方法自不用多說，大家已經(jīng)討論N多遍了。這里主要討論對業(yè)務(wù)的熟悉程度，我們常常提到的業(yè)務(wù)熟悉，往往只是停留在業(yè)務(wù)流程、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流的熟悉。例如訂單流程，數(shù)據(jù)流到某個狀態(tài)才轉(zhuǎn)ERP讓物流揀貨。直到現(xiàn)在，很多數(shù)據(jù)分析人還是認(rèn)為這樣的就叫熟悉業(yè)務(wù)了。
　　我曾經(jīng)做過的大促分析，經(jīng)過當(dāng)天每小時(shí)流量、訂單、庫存，結(jié)合商品分布、用戶分布，準(zhǔn)確診斷大促不足的地方、大促高價(jià)值的地方，然后再一次促銷中，將數(shù)據(jù)洞察轉(zhuǎn)換為行動方案。這是因?yàn)槲沂熘獦I(yè)務(wù)部門要行動，他們需要了解到底哪些地方要如何改進(jìn)，改進(jìn)多少？例如商品部門，你說準(zhǔn)備庫存結(jié)構(gòu)不合理，那你告訴我到底各SKU準(zhǔn)備多少，為什么這樣準(zhǔn)備？客戶部門，你說老客戶活躍度激活不夠，你告訴我如何做的更好，憑什么說這樣才能更好？這些大家覺得僅僅熟悉流程，能給答案推動數(shù)據(jù)變現(xiàn)么？
　　充分地洞察和分析
　　數(shù)據(jù)要能說話，前提它要能成為說話的“證據(jù)”，例如銷售增速同比下滑50%，你憑什么說是老客戶維護(hù)是主要問題，而不是網(wǎng)站產(chǎn)品或者價(jià)格問題？
　　我個人以為這是一個數(shù)據(jù)分析、洞察融入業(yè)務(wù)邏輯的推理過程，寫出來的分析報(bào)告邏輯嚴(yán)密，才能讓業(yè)務(wù)部門信服、使用數(shù)據(jù)結(jié)論和建議。
　　上一個博文提到的：假設(shè)訂單轉(zhuǎn)換率由3%下降到1.5%，那么從業(yè)務(wù)角度，會有哪些可能性？
　　1、導(dǎo)流出了問題，新的流量來源僵尸用戶多？（用戶訪問習(xí)慣性行為判斷）
　　2、推廣出了問題，很多用戶誤點(diǎn)廣告（由退出率判斷）？
　　3、網(wǎng)站是否改版，降低了客戶體驗(yàn)？（用戶行為路徑判斷）？
　　4、網(wǎng)站其他問題，例如某些功能比較難用，網(wǎng)站變慢等（用戶行為訪問節(jié)點(diǎn)分析判斷）？
　　5、是否商品突然沒有了吸引力，例如商品之前還是大量5-6折的商品引流，現(xiàn)在變成8折為引流了？（通過商品訪問深度、商品訪問比較分析）
　　我們每一種可能，都要有“對應(yīng)”的數(shù)據(jù)來說明，讓業(yè)務(wù)部門關(guān)注或者不關(guān)注這個因素，而不是看來數(shù)據(jù)就算了。你說通過某廣告來源來的流量，馬上就退出的情況，這不是點(diǎn)錯廣告，是什么呢？這就是邏輯推理！
　　和業(yè)務(wù)充分溝通
　　這點(diǎn)很重要，也有挑戰(zhàn)性，不同公司的企業(yè)文化，決定了你溝通的技巧需要有對應(yīng)，所以你在某企業(yè)有沉淀，有人脈了，才更容易溝通，更容易交心。
　　根據(jù)原則，就是首先你的數(shù)據(jù)分析是來幫助他們的，而不是讓他們幫你做數(shù)據(jù)試驗(yàn)；其次你的業(yè)務(wù)邏輯非常清晰，讓業(yè)務(wù)覺得和你交流有共同語言，值得交流；最后你確實(shí)有成功案例，讓業(yè)務(wù)有動力與你傾力合作。
　　推動數(shù)據(jù)驅(qū)動執(zhí)行
　　交心的溝通后，業(yè)務(wù)部門甚至可能讓你參與業(yè)務(wù)會議、請你幫忙提業(yè)務(wù)運(yùn)作建議。但如果你還沒與業(yè)務(wù)部門達(dá)成如此默契，就需要主動看執(zhí)行結(jié)果，如果不夠理想，請主動思考什么原因，與業(yè)務(wù)部門咨詢是否有什么困難，缺乏什么條件。
　　總結(jié)
　　數(shù)據(jù)驅(qū)動失敗，可能業(yè)務(wù)用戶執(zhí)行不到位，但也可能是數(shù)據(jù)分析漏了什么業(yè)務(wù)因素，或者數(shù)據(jù)挖掘算法不夠合理，所以BI部門需要多審視自己，而且即便是業(yè)務(wù)執(zhí)行不到位所致，請多關(guān)注對方是否有不得已的原因，而不是埋怨業(yè)務(wù)部門不給力，在未來合作中，數(shù)據(jù)才能更主動發(fā)揮價(jià)值。