
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(lái)更大的業(yè)務(wù)績(jī)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(wèn)題出在哪里?
本文打算通過(guò)一些經(jīng)驗(yàn)之談,闡述“數(shù)據(jù)變現(xiàn)”基本準(zhǔn)則(個(gè)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(yíng)難點(diǎn)、業(yè)務(wù)解決方案等等。有了前提,再說(shuō)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(shuō),大家已經(jīng)討論N多遍了。這里主要討論對(duì)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(gè)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(guò)的大促分析,經(jīng)過(guò)當(dāng)天每小時(shí)流量、訂單、庫(kù)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(xiāo)中,將數(shù)據(jù)洞察轉(zhuǎn)換為行動(dòng)方案。這是因?yàn)槲沂熘獦I(yè)務(wù)部門(mén)要行動(dòng),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(mén),你說(shuō)準(zhǔn)備庫(kù)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(mén),你說(shuō)老客戶活躍度激活不夠,你告訴我如何做的更好,憑什么說(shuō)這樣才能更好?這些大家覺(jué)得僅僅熟悉流程,能給答案推動(dòng)數(shù)據(jù)變現(xiàn)么?
充分地洞察和分析
數(shù)據(jù)要能說(shuō)話,前提它要能成為說(shuō)話的“證據(jù)”,例如銷(xiāo)售增速同比下滑50%,你憑什么說(shuō)是老客戶維護(hù)是主要問(wèn)題,而不是網(wǎng)站產(chǎn)品或者價(jià)格問(wèn)題?
我個(gè)人以為這是一個(gè)數(shù)據(jù)分析、洞察融入業(yè)務(wù)邏輯的推理過(guò)程,寫(xiě)出來(lái)的分析報(bào)告邏輯嚴(yán)密,才能讓業(yè)務(wù)部門(mén)信服、使用數(shù)據(jù)結(jié)論和建議。
上一個(gè)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(huì)有哪些可能性?
1、導(dǎo)流出了問(wèn)題,新的流量來(lái)源僵尸用戶多?(用戶訪問(wèn)習(xí)慣性行為判斷)
2、推廣出了問(wèn)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(wèn)題,例如某些功能比較難用,網(wǎng)站變慢等(用戶行為訪問(wèn)節(jié)點(diǎn)分析判斷)?
5、是否商品突然沒(méi)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(guò)商品訪問(wèn)深度、商品訪問(wèn)比較分析)
我們每一種可能,都要有“對(duì)應(yīng)”的數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)明,讓業(yè)務(wù)部門(mén)關(guān)注或者不關(guān)注這個(gè)因素,而不是看來(lái)數(shù)據(jù)就算了。你說(shuō)通過(guò)某廣告來(lái)源來(lái)的流量,馬上就退出的情況,這不是點(diǎn)錯(cuò)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(duì)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(lái)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(jué)得和你交流有共同語(yǔ)言,值得交流;最后你確實(shí)有成功案例,讓業(yè)務(wù)有動(dòng)力與你傾力合作。
推動(dòng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)執(zhí)行
交心的溝通后,業(yè)務(wù)部門(mén)甚至可能讓你參與業(yè)務(wù)會(huì)議、請(qǐng)你幫忙提業(yè)務(wù)運(yùn)作建議。但如果你還沒(méi)與業(yè)務(wù)部門(mén)達(dá)成如此默契,就需要主動(dòng)看執(zhí)行結(jié)果,如果不夠理想,請(qǐng)主動(dòng)思考什么原因,與業(yè)務(wù)部門(mén)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(dòng)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(mén)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(qǐng)多關(guān)注對(duì)方是否有不得已的原因,而不是埋怨業(yè)務(wù)部門(mén)不給力,在未來(lái)合作中,數(shù)據(jù)才能更主動(dòng)發(fā)揮價(jià)值。
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