關(guān)注 “人人都懂?dāng)?shù)字營銷” ，一起分享產(chǎn)品、營銷、數(shù)據(jù)分析、項(xiàng)目管理干貨！
原文鏈接：數(shù)據(jù)分析的核心思路
不管你是產(chǎn)品、運(yùn)營、還是市場，是否經(jīng)常遇到以下幾種情況：
上線某個新產(chǎn)品、新功能，要監(jiān)測該產(chǎn)品/功能的效果，既要看總體表現(xiàn)，又要看細(xì)分維度
策劃某個營銷活動，要明確活動的目標(biāo)用戶群體、用哪種方案能夠帶來最優(yōu)的活動效果
投放某個渠道，渠道 ROI 又出現(xiàn)了較大的波動，需要找出數(shù)據(jù)波動的原因..
針對一個又一個問題，如果沒有清晰的問題分析思路，即使解決了當(dāng)前的問題，等你遇到新的問題感覺又無所適從。那么數(shù)據(jù)分析這件事情，不管是放在產(chǎn)品、運(yùn)營、還是市場，都是一門必修課。從本質(zhì)上，數(shù)據(jù)分析最終目的就是解決問題。有可能你做的項(xiàng)目沒有一個專門的數(shù)據(jù)分析平臺，沒有數(shù)據(jù)后臺，但我覺得這并不妨礙你去思考這個數(shù)據(jù)表現(xiàn)出來的問題該如何解決（可能 Excel 就可以解決很多你遇到的問題了）
今天要分享的，就是當(dāng)你在工作中遇到了某個數(shù)據(jù)出現(xiàn)問題的時候，怎么去分析某個數(shù)據(jù)問題的思路。
既然是解決問題，那么就會涉及到之前提到的解決問題的思路：【項(xiàng)目管理之6步問題解決工具】
結(jié)合問題解決工具和數(shù)據(jù)分析的常用流程，可以提煉出數(shù)據(jù)分析的核心思路：
1. 發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)問題后，定義 X 問題
【XY 問題：你想解決問題 X，但覺得 Y 可能是解決 X 問題的方法，但是你不知道 Y 應(yīng)該怎么做，于是你去問身邊的人 Y 應(yīng)該怎么做；但是 Y 不一定是 X 的解決方法，通俗地講叫作 “過早下結(jié)論”】
(https://en.wikipedia.org/wiki/XY_problem)
所有分析的源頭，必須是要先識別要解決的重要問題是什么，為什么是最重要的。當(dāng)你確定了是什么，和為什么重要，那么也就逐漸明確了數(shù)據(jù)分析的目的。
【定義 X 問題技巧】
可以根據(jù)不同類型的問題，用一個包含”如何、是否、原因是什么”問句來描述，比如：
驗(yàn)證類?—— 有了假設(shè)和多個可能解決的方案，驗(yàn)證結(jié)果：”策略A，B，C哪種方法可以提升轉(zhuǎn)化率”；”策略A是否可以提升轉(zhuǎn)化率”
找原因類?—— 某個數(shù)據(jù)出現(xiàn)了劇烈波動，尋找背后原因以及解決方法： “導(dǎo)致轉(zhuǎn)化率急劇下跌的原因是什么”
預(yù)測類?—— 尋找事物發(fā)生的規(guī)律，來預(yù)測接下來即將發(fā)生的事件，比如 “學(xué)生放假對課程銷售轉(zhuǎn)化率是否有影響”
問題具體化，不可太過于寬泛，否則數(shù)據(jù)收集會變得很困難，比如某個產(chǎn)品數(shù)據(jù)有沒有變好？
2. 定位問題，識別根本原因
那么經(jīng)過定義 X 問題，明確了數(shù)據(jù)分析的目的后，就需要開始找問題出在哪兒。那么就有幾個數(shù)據(jù)分析的方法了，給大家分享幾個常見的分析方法：
· 全鏈路分析
對整個環(huán)節(jié)的每個節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分析，比如大家熟知的漏斗模型，AARRR 模型，都是典型的全鏈路分析；以及業(yè)務(wù)模型中的用戶生命周期、產(chǎn)品生命周期等，針對產(chǎn)品，或者運(yùn)營整體的每個節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分析。
【全鏈路分析的核心步驟】
梳理鏈路關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，確定關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)指標(biāo)。
針對每個關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)洞察，查看問題點(diǎn)和增長點(diǎn)
· 組成因子分析
把整體目標(biāo)按照某種分類標(biāo)準(zhǔn)，分解成不同的組成因子。因?yàn)檎w目標(biāo)只能看到目標(biāo)達(dá)成的結(jié)果，不知道是如何達(dá)成的，執(zhí)行細(xì)節(jié)是如何。
【組成因子拆解的技巧】
嘗試多種方式、不同維度
優(yōu)先考慮項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)習(xí)慣的拆解思路
· 影響因子分析
很多時候，因子對結(jié)果的影響是定性的，而不是像組成因子一樣是定量的，所以并不能完全把結(jié)果拆成多個因子相加。那這個時候可以用影響因子分析，列出對結(jié)果有影響的因子逐個分析。
比如說銷售額，影響因子有商品、會員、客服、流量、活動等，但你不能說銷售額=商品+會員+客服+流量+活動，對吧？
· 枚舉法
簡單粗暴地列舉出所有可能影響這個數(shù)據(jù)的因素。枚舉法大概會有以下 3 大步驟：
在列舉的時候，也可以用到親和圖，分類別列舉。
并且一定要有排序思維（將某個指標(biāo)降序或者升序排列）比如說在分析某個競爭對手的自然搜索關(guān)鍵詞的時候，面對大量的數(shù)據(jù)，先確定關(guān)注哪一部分?jǐn)?shù)據(jù)能帶來最大的收益：
比如我在分析競品 Google Organic Search 關(guān)鍵詞流量的時候：
分類枚舉不同的關(guān)鍵詞（非品牌詞有哪些、品牌詞有哪些）
對不同類別的詞的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序：
將非品牌詞的 Search Volume 降序排列：看看哪些詞匯用戶搜的最多
將品牌詞的 Traffic（%）降序排列：看看哪些品牌詞帶來的流量占比最大
3. 提煉出有效的、明確的數(shù)據(jù)結(jié)論
優(yōu)秀的數(shù)據(jù)結(jié)論，并不是得到一堆圖表，它是有價值的結(jié)論。培養(yǎng)一種 “以終為始” 的思維，從最終結(jié)果出發(fā)，反向分析過程或者原因，尋找關(guān)鍵要素，采取相應(yīng)的策略，從而達(dá)成結(jié)果并且解決問題。
那么怎么樣得到有價值的數(shù)據(jù)結(jié)論呢？一般有這么幾個步驟
明確業(yè)務(wù)目標(biāo)
“增減” 分析：增加收益、減少損失：
增加收益：增加收入、提升轉(zhuǎn)化率、優(yōu)化體驗(yàn)、增加用戶參與度等
減少損失：減少失敗率、流失率等
對業(yè)務(wù)進(jìn)行分析（步驟2：定位問題、識別根本原因）
為自己的結(jié)論給出數(shù)據(jù)支撐
參考資料：
PMBok 6.0
