如何建立數(shù)據(jù)分析的思維框架


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          7年前


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          來源丨秦路

          作者丨秦路



          曾經(jīng)有人問過我,什么是數(shù)據(jù)分析思維?如果分析思維是一種結(jié)構(gòu)化的體現(xiàn),那么數(shù)據(jù)分析思維在它的基礎(chǔ)上再加一個準則:


          不是我覺得,而是數(shù)據(jù)證明


          這是一道分水嶺,“我覺得”是一種直覺化經(jīng)驗化的思維,工作不可能處處依賴自己的直覺,公司發(fā)展更不可能依賴于此。數(shù)據(jù)證明則是數(shù)據(jù)分析的最直接體現(xiàn),它依托于數(shù)據(jù)導向型的思維,而不是技巧,前者是指導,后者只是應(yīng)用。


          作為個人,應(yīng)該如何建立數(shù)據(jù)分析思維呢?


          建立你的指標體系


          在我們談?wù)撝笜酥埃葘r間倒推幾十年,現(xiàn)代管理學之父彼得·德魯克說過一句很經(jīng)典的話:


          如果你不能衡量它,那么你就不能有效增長它。


          所謂衡量,就是需要統(tǒng)一標準來定義和評價業(yè)務(wù)。這個標準就是指標。假設(shè)隔壁老王開了一家水果鋪子,你問他每天生意怎么樣,他可以回答賣的不錯,很好,最近不景氣。這些都是很虛的詞,因為他認為賣的不錯也許是賣了50個,而你認為的賣的不錯,是賣了100。


          這就是“我覺得”造成的認知陷阱。將案例放到公司時,會遇到更多的問題:若有一位運營和你說,產(chǎn)品表現(xiàn)不錯,因為每天都有很多人評價和稱贊,還給你看了幾個截圖。而另外一位運營說,產(chǎn)品有些問題,推的活動商品賣的不好,你應(yīng)該相信誰呢?


          其實誰都很難相信,這些眾口異詞的判斷都是因為缺乏數(shù)據(jù)分析思維造成的。


          老王想要描述生意,他應(yīng)該使用銷量,這就是他的指標,互聯(lián)網(wǎng)想要描述產(chǎn)品,也應(yīng)該使用活躍率、使用率、轉(zhuǎn)化率等指標。


          如果你不能用指標描述業(yè)務(wù),那么你就不能有效增長它。


          了解和使用指標是數(shù)據(jù)分析思維的第一步,接下來你需要建立指標體系,孤立的指標發(fā)揮不出數(shù)據(jù)的價值。和分析思維一樣,指標也能結(jié)構(gòu)化,也應(yīng)該用結(jié)構(gòu)化。


          我們看一下互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)品,一個用戶從開始使用到離開,都會經(jīng)歷這些環(huán)節(jié)步驟。電商APP還是內(nèi)容平臺,都是雷同的。想一想,你會需要用到哪些指標?


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          而下面這張圖,解釋了什么是指標化,這就是有無數(shù)據(jù)分析思維的差異,也是典型的數(shù)據(jù)化運營,有空可以再深入講這塊。


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          指標體系沒有放之四海而皆準的模板,不同業(yè)務(wù)形態(tài)有不同的指標體系。移動APP和網(wǎng)站不一樣,SaaS和電子商務(wù)不一樣,低頻消費和高頻消費不一樣。好比一款婚慶相關(guān)的APP,不需要考慮復購率指標;互聯(lián)網(wǎng)金融,必須要風控指標;電子商務(wù),賣家和買家的指標各不一樣。


          這些需要不同行業(yè)經(jīng)驗和業(yè)務(wù)知識去學習掌握,那有沒有通用的技巧和注意事項呢?


          好指標與壞指標


          不是所有的指標都是好的。這是初出茅廬者常犯的錯誤。我們繼續(xù)回到老王的水果鋪子,來思考一下,銷量這個指標究竟是不是好的?


          最近物價上漲,老王順應(yīng)調(diào)高了水果價格,又不敢漲的提高,雖然水果銷量沒有大變化,但老王發(fā)現(xiàn)一個月下來沒賺多少,私房錢都不夠存。


          老王這個月的各類水果銷量有2000,但最后還是虧本了,仔細研究后發(fā)現(xiàn),雖然銷量高,但是水果庫存也高,每個月都有幾百單位的水果滯銷最后過期虧本。


          這兩個例子都能說明只看銷量是一件多不靠譜的事情。銷量是一個衡量指標,但不是好指標。老王這種個體經(jīng)營戶,應(yīng)該以水果鋪子的利潤為核心要素。


          好指標應(yīng)該是核心驅(qū)動指標。雖然指標很重要,但是有些指標需要更重要。就像銷量和利潤,用戶數(shù)和活躍用戶數(shù),后者都比前者重要。


          核心指標不只是寫在周報的數(shù)字,而是整個運營團隊、產(chǎn)品團隊乃至研發(fā)團隊都統(tǒng)一努力的目標。


          核心驅(qū)動指標和公司發(fā)展關(guān)聯(lián),是公司在一個階段內(nèi)的重點方向。記住是一個階段,不同時期的核心驅(qū)動指標不一樣。不同業(yè)務(wù)的核心驅(qū)動指標也不一樣。


          互聯(lián)網(wǎng)公司常見的核心指標是用戶數(shù)和活躍率,用戶數(shù)代表市場的體量和占有,活躍率代表產(chǎn)品的健康度,但這是發(fā)展階段的核心指標。在產(chǎn)品1.0期間,我們應(yīng)把注意力放到打磨產(chǎn)品上,在大推廣前提高產(chǎn)品質(zhì)量,這時留存率是一個核心指標。而在有一定用戶基數(shù)的產(chǎn)品后期,商業(yè)化比活躍重要,我們會關(guān)注錢相關(guān)的指標,比如廣告點擊率、利潤率等。


          核心驅(qū)動指標一般是公司整體的目標,若從個人的崗位職責看,也可以找到自己的核心指標。比如內(nèi)容運營可以關(guān)注閱讀數(shù)和閱讀時長。


          核心驅(qū)動指標一定能給公司和個人帶來最大優(yōu)勢和利益,記得二八法則么?20%的指標一定能帶來80%的效果,這20%的指標就是核心。


          另外一方面,好的指標還有一個特性,它應(yīng)該是比率或者比例。


          拿活躍用戶數(shù)說明就懂了,我們活躍用戶有10萬,這能說明什么呢?這說明不了什么。如果產(chǎn)品本身有千萬級別的注冊用戶,那么10萬用戶說明非常不健康,產(chǎn)品在衰退期。如果產(chǎn)品只擁有四五十萬用戶,那么說明產(chǎn)品的粘性很高。


          正因為單純的活躍用戶數(shù)沒有多大意義,所以運營和產(chǎn)品會更關(guān)注活躍率。這個指標就是一個比率,將活躍用戶數(shù)除以總用戶數(shù)所得。所以在設(shè)立指標時,我們都盡量想它能不能是比率。


          壞指標有哪些呢?


          其一是虛榮指標,它沒有任何的實際意義。


          產(chǎn)品在應(yīng)用商店有幾十萬的曝光量,有意義嗎?沒有,我需要的是實際下載。下載了意義大嗎?也不大,我希望用戶注冊成功。曝光量和下載量都是虛榮指標,只是虛榮程度不一樣。


          新媒體都追求微信公眾號閱讀數(shù),如果靠閱讀數(shù)做廣告,那么閱讀數(shù)有意義,如果靠圖文賣商品,那么更應(yīng)該關(guān)注轉(zhuǎn)化率和商品銷量,畢竟一個夸張的標題就能帶來很高的閱讀量,此時的閱讀量是虛榮指標。可惜很多老板還是孜孜不倦的追求10W+,哪怕刷量。


          虛榮指標是沒有意義的指標,往往它會很好看,能夠粉飾運營和產(chǎn)品的工作績效,但我們要避免使用。


          第二個壞指標是后驗性指標,它往往只能反應(yīng)已經(jīng)發(fā)生的事情。


          比如我有一個流失用戶的定義:三個月沒有打開APP就算做流失。那么運營每天統(tǒng)計的流失用戶數(shù),都是很久沒有打開過的,以時效性看,已經(jīng)發(fā)生很久了,也很難通過措施挽回。我知道曾經(jīng)因為某個不好的運營手段傷害了用戶,可是還有用嗎?


          活動運營的ROI(投資回報率)也是后驗性指標,一個活動付出成本后才能知道其收益。可是成本已經(jīng)支出,活動的好與壞也注定了。活動周期長,還能有調(diào)整余地。活動短期的話,這指標只能用作復盤,但不能驅(qū)動業(yè)務(wù)。


          第三個壞指標是復雜性指標,它將數(shù)據(jù)分析陷于一堆指標造成的陷阱中。


          指標能細分和拆解,比如活躍率可以細分成日活躍率、周活躍率、月活躍率、老用戶活躍率等。數(shù)據(jù)分析應(yīng)該根據(jù)具體的情況選擇指標,如果是天氣類工具,可以選擇日活躍率,如果是社交APP,可以選擇周活躍率,更低頻的產(chǎn)品則是月活躍率。


          每個產(chǎn)品都有適合它的幾個指標,不要一股腦的裝一堆指標上去,當你準備了二三十個指標用于分析,會發(fā)現(xiàn)無從下手。


          指標結(jié)構(gòu)


          既然指標太多太復雜不好,那么應(yīng)該如何正確的選擇指標呢?


          和分析思維的金字塔結(jié)構(gòu)一樣,指標也有固有結(jié)構(gòu),呈現(xiàn)樹狀。指標結(jié)構(gòu)的構(gòu)建核心是以業(yè)務(wù)流程為思路,以結(jié)構(gòu)為導向。


          假設(shè)你是內(nèi)容運營,需要對現(xiàn)有的業(yè)務(wù)做一個分析,提高內(nèi)容相關(guān)數(shù)據(jù),你會怎么做呢?


          我們把金字塔思維轉(zhuǎn)換一下,就成了數(shù)據(jù)分析方法了。


          從內(nèi)容運營的流程開始,它是:內(nèi)容收集—內(nèi)容編輯發(fā)布—用戶瀏覽—用戶點擊—用戶閱讀—用戶評論或轉(zhuǎn)發(fā)—繼續(xù)下一篇瀏覽。


          這是一個標準的流程,每個流程都有指標可以建立。內(nèi)容收集可以建立熱點指數(shù),看哪一篇內(nèi)容比較火。用戶瀏覽用戶點擊則是標準的PV和UV統(tǒng)計,用戶閱讀是閱讀時長。


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          從流程的角度搭建指標框架,可以全面的囊括用戶相關(guān)數(shù)據(jù),無有遺漏。


          這套框架列舉的指標,依舊要遵循指標原則:需要有核心驅(qū)動指標。移除虛榮指標,適當?shù)倪M行刪減,不要為添加指標而添加指標。


          維度分析法


          當你有了指標,可以著手進行分析,數(shù)據(jù)分析大體可以分三類,第一類是利用維度分析數(shù)據(jù),第二類是使用統(tǒng)計學知識如數(shù)據(jù)分布假設(shè)檢驗,最后一類是使用機器學習。我們先了解一下維度分析法。


          維度是描述對象的參數(shù),在具體分析中,我們可以把它認為是分析事物的角度。銷量是一種角度、活躍率是一種角度,時間也是一種角度,所以它們都能算維度。


          當我們有了維度后,就能夠通過不同的維度組合,形成數(shù)據(jù)模型。數(shù)據(jù)模型不是一個高深的概念,它就是一個數(shù)據(jù)立方體。


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          上圖就是三個維度組成的數(shù)據(jù)模型/數(shù)據(jù)立方體。分別是產(chǎn)品類型、時間、地區(qū)。我們既能獲得電子產(chǎn)品在上海地區(qū)的2010二季度的銷量,也能知道書籍在江蘇地區(qū)的2010一季度銷量。


          數(shù)據(jù)模型將復雜的數(shù)據(jù)以結(jié)構(gòu)化的形式有序的組織起來。我們之前談到的指標,都可以作為維度使用。下面是范例:


          將用戶類型、活躍度、時間三個維度組合,觀察不同用戶群體在產(chǎn)品上的使用情況,是否A群體使用的時長更明顯?


          將商品類型、訂單金額、地區(qū)三個維度組合,觀察不同地區(qū)的不同商品是否存在銷量差異?


          數(shù)據(jù)模型可以從不同的角度和層面來觀察數(shù)據(jù),這樣提高了分析的靈活性,滿足不同的分析需求、這個過程叫做OLAP(聯(lián)機分析處理)。當然它涉及到更復雜的數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)倉庫等,我們不用詳細知道。


          數(shù)據(jù)模型還有幾種常見的技巧、叫做鉆取、上卷、切片。


          選取就是將維度繼續(xù)細分。比如浙江省細分成杭州市、溫州市、寧波市等,2010年一季度變成1月、2月、3月。上卷則是鉆取的相反概念,將維度聚合,比如浙江、上海、江蘇聚合成浙江滬維度。切片是選中特定的維度,比如只選上海維度、或者只選2010年一季度維度。因為數(shù)據(jù)立方體是多維的,但我們觀察和比較數(shù)據(jù)只能在二維、即表格中進行。


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          上圖的樹狀結(jié)構(gòu)代表鉆取(source和time的細分),然后通過對Route的air切片獲得具體數(shù)據(jù)。


          聰明的你可能已經(jīng)想到,我們常用的數(shù)據(jù)透視表就是一種維度分析,將需要分析的維度放到行列組合進行求和、計數(shù)、平均值等計算。放一張曾經(jīng)用到的案例圖片:用城市維度和工作年限維度,計算平均工資。


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          除了Excel、BI、R、Python都能用維度分析法。BI是相對最簡便的。


          談到維度法,想要強調(diào)的是分析的核心思維之一:對比,不同維度的對比,這大概是對新人快速提高的最佳捷徑之一。比如過去和現(xiàn)在的時間趨勢對比,比如不同地區(qū)維度的對比,比如產(chǎn)品類型的區(qū)別對比,比如不同用戶的群體對比。單一的數(shù)據(jù)沒有分析意義,只有多個數(shù)據(jù)組合才能發(fā)揮出數(shù)據(jù)的最大價值。


          我想要分析公司的利潤,利潤 = 銷售額 - 成本。那么找出銷售額涉及的指標/維度,比如產(chǎn)品類型、地區(qū)、用戶群體等,通過不斷的組合和拆解,找出有問題或者表現(xiàn)良好的原因。成本也是同理。

           

          這就是正確的數(shù)據(jù)分析思維。總結(jié)一下吧:我們通過業(yè)務(wù)建立和篩選出指標,將指標作為維度,利用維度進行分析。


          很多人會問,指標和維度有什么區(qū)別?


          維度是說明和觀察事物的角度,指標是衡量數(shù)據(jù)的標準。維度是一個更大的范圍,不只是數(shù)據(jù),比如時間維度和城市維度,我們就無法用指標表示,而指標(留存率、跳出率、瀏覽時間等)卻可以成為維度。通俗理解:維度>指標。


          到這里,大家已經(jīng)有一個數(shù)據(jù)分析的思維框架了。之所以是框架,因為還缺少具體的技巧,比如如何驗證某一個維度是影響數(shù)據(jù)的關(guān)鍵,比如如何用機器學習提高業(yè)務(wù),這些涉及到數(shù)據(jù)和統(tǒng)計學知識,以后再講解。


          這里我想強調(diào),數(shù)據(jù)分析并不是一個結(jié)果,只是過程。還記得“如果你不能衡量它,那么你就不能有效增長它”這句話嗎?數(shù)據(jù)分析的最終目的就是增長業(yè)務(wù)。如果數(shù)據(jù)分析需要績效指標,一定不會是分析的對錯,而是最終數(shù)據(jù)提升的結(jié)果。


          數(shù)據(jù)分析是需要反饋的,當我分析出某項要素左右業(yè)務(wù)結(jié)果,那么就去驗證它。告訴運營和產(chǎn)品人員,看看改進后的數(shù)據(jù)怎么樣,一切以結(jié)果為準。如果結(jié)果并沒有改善,那么就應(yīng)該反思分析過程了。


          這也是數(shù)據(jù)分析的要素,結(jié)果作導向。分析若只是當一份報告呈現(xiàn)上去,后續(xù)沒有任何跟進、改進的措施,那么數(shù)據(jù)分析等與零。


          業(yè)務(wù)指導數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)。這才是不二法門。


          解答上篇文章的思考題,可能大家等急了。


          你是淘寶的數(shù)據(jù)分析師,現(xiàn)在需要你預估雙十一的銷量,你不能獲得雙十一當天和之前的所有數(shù)據(jù)。只能獲得11月12日開始的數(shù)據(jù),你應(yīng)該如何預估?


          因為是開放題,所以沒有固定答案。


          大家的回答分為兩類:


          一類是通過后續(xù)雙十一的銷量,判斷16年,缺點是需要等一年,優(yōu)點是簡單到不像話。


          二類是通過11月12日之后的銷量數(shù)據(jù),往前預估,期間會考慮一些權(quán)重。缺點是雙十一屬于波峰,預估難道大,優(yōu)點是可操作性好。


          因為題目主要看的是分析思維,目的是找出可能的思路,所以有沒有其他的方法呢?


          我們嘗試把思維放開,因為銷量能反應(yīng)商品,有沒有其他維度?我們可能會想到:退換貨率、和商品評價率。因為雙十一的商品只能在12日后退換貨和收貨后評價,我們就能根據(jù)這兩個指標平日的平均比率,以及雙十一商品的后續(xù)退換和評價總數(shù),預估賣出總量。退換貨率肯定會虛高一些(畢竟雙十一退貨不少),那么商品評價率更準確。


          還有其他方法么?當然有,比如會有不少人用螞蟻花唄支付雙十一,那么后續(xù)還款的比率能不能預估?


          如果再將思路放開呢?雖然我不知道淘寶當天的數(shù)據(jù),但是可以尋求外部數(shù)據(jù),比如京東,京東的雙十一銷量是多少,是平時的多少倍,那么就用這個倍數(shù)去預估淘寶的。


          整體的分析結(jié)構(gòu)就分為:

          外部數(shù)據(jù):

          京東等其他平臺雙十一銷量

          內(nèi)部數(shù)據(jù):

          商品數(shù)據(jù):商品評價率、退換貨率、商品銷量

          支付數(shù)據(jù):螞蟻花唄支付比率等



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