數據分析之業務思維邏輯

(一) 業務思維

我們經常說’’ 數據分析要懂業務’’,但是很少有人知道什麼纔是真正的業務思維.

其實業務思維的內容只有兩點:

• 把業務需求當做數據分析的七點
• 分析過程中關注業務環境和邏輯

舉個簡單例子,如果某個電商網站的日貨出現明顯的下降趨勢,如果你不懂業務,你可能把PV,UV等數據作同比,環比

最後提出加大廣告投入的結論,但是對於業務人員來說根本就是廢話.

1. 如果你擁有業務思維,你應該首先了解業務需求的關注點究竟是什麼,是讓你單純的分析流量嗎?肯定不是,業務最關心的問題的可能是成交用戶的數量,也有可能是銷售量,也有可能是轉化率

   也就是說,我們要先了解業務想通過數據實現什麼需求,再對照需求分析數據的來源,口徑等,評估數據和分析目的是否匹配.

2. 瞭解業務需求才能對症下藥,這時候很多人就會直接套用各種分析方法和模型,比如漏斗模型,RFM模型,矩陣模型,但是卻忘記了考慮業務模式

   也就是說在分析過程中,你既要關注數據,也要關注外部環境,不能僅僅盯着數據模型和方法不放,也要去關注業務的需求變化和邏輯,這樣才能讓業務肯定你的工作.

怎麼結合業務思維進行分析?

業務分析的流程一般是這樣的:

吃透業務的分許需求,系統性的引導業務分析

建立分析體系,不完整的地方,有業務幫忙補充

瞭解業務邏輯和模式,補充業務知識

分析結論和成果要有明確的業務指向

1. 吃透業務分析需求

   1. 所謂吃透分析需求,就是對業務的需求進行深入理解,一方面看需求是否合理,另一方面是對需求的全面思考
   2. 先想清楚,業務的需求真的需要解決嗎? 真的重要? 是否有價值?所以要對業務提出進行深度挖掘,知道需求有價值
   3. 其次,業務的需求往往是某個具體問題,零散而片面,所以我們要進行系統化的,全面的需求分析,從全局角度引導業務分析的需求

2. 建立分析體系

   1. 過程如下:

      1. 確定分析指標,首先是指標先行,梳理出你需要的指標,建立起指標庫,原則是要確定核心指標,剔除虛榮指標,竟可能簡化指標

      2. 生成需求指標,很多指標可能並不直接就有的,比如重度訪問用戶的佔比,就需要組合訪問時長和UV兩個指標,形成一個新指標

         建立分析框架:原則是要從指標的角度出發,從業務的角度出發,從流程的角度出發

3. 瞭解業務邏輯

   ​ 把分析體系搭建起來後,與業務部分一碰撞,發現還是不能滿足需求,這種問題,本質上業務邏輯,卻是有三部分組成:

   1. 假設: 業務放對問題的猜想
   2. 證據:能支撐猜想的論據,包括數據,事實,邏輯推理等等
   3. 結論: 基於假設+證據 論證產生業務結論

   當明確了分析什麼樣的指標、滿足業務什麼樣的需求後，我們就要考慮整個業務的模式和邏輯，要關注用戶角色、運營角色、信息、渠道等，以及他們之間的流轉關係，以求用最高效的方式滿足戶需求。比如微信解決用戶的社交需求，其產品定位是社交APP ，所以在它的產品形態上主頁即是與好友的消息列表,可以方便地與好友進行互動。

4. 分析結論和成果要有明確的業務指向

   ​ 業務人員看你的分析結論,是要能夠馬上採取行動的.這纔是數據分析的根本目的,因此你的分析結論切勿羅列數據結果,一定要有明確的指向性.

   ​ 就拿報表需求來說,你的報表需求分析沒有任何的邏輯,沒有回答業務的疑問,沒有加入業務的思考,就完全是一張廢紙而已,業務想要的其實只有一句話:‘我該怎麼辦?’

   ​ 所以做數據分析,要從具體問題出發,到一個指向業務的行動結束,想要超出業務期望,當然需要了解具業務期望是什麼,解答他們的問題,幫他們發現更深層的問題.

所以做數據分析,要從具體問題出發,到一個指向業務的行動結束,想要超出業務期望,當然需要了解具業務期望是什麼,解答他們的問題,幫他們發現更深層的問題.