数据分析之业务思维逻辑

(一) 业务思维

我们经常说’’ 数据分析要懂业务’’,但是很少有人知道什么才是真正的业务思维.

其实业务思维的内容只有两点:

• 把业务需求当做数据分析的七点
• 分析过程中关注业务环境和逻辑

举个简单例子,如果某个电商网站的日货出现明显的下降趋势,如果你不懂业务,你可能把PV,UV等数据作同比,环比

最后提出加大广告投入的结论,但是对于业务人员来说根本就是废话.

1. 如果你拥有业务思维,你应该首先了解业务需求的关注点究竟是什么,是让你单纯的分析流量吗?肯定不是,业务最关心的问题的可能是成交用户的数量,也有可能是销售量,也有可能是转化率

   也就是说,我们要先了解业务想通过数据实现什么需求,再对照需求分析数据的来源,口径等,评估数据和分析目的是否匹配.

2. 了解业务需求才能对症下药,这时候很多人就会直接套用各种分析方法和模型,比如漏斗模型,RFM模型,矩阵模型,但是却忘记了考虑业务模式

   也就是说在分析过程中,你既要关注数据,也要关注外部环境,不能仅仅盯着数据模型和方法不放,也要去关注业务的需求变化和逻辑,这样才能让业务肯定你的工作.

怎么结合业务思维进行分析?

业务分析的流程一般是这样的:

吃透业务的分许需求,系统性的引导业务分析

建立分析体系,不完整的地方,有业务帮忙补充

了解业务逻辑和模式,补充业务知识

分析结论和成果要有明确的业务指向

1. 吃透业务分析需求

   1. 所谓吃透分析需求,就是对业务的需求进行深入理解,一方面看需求是否合理,另一方面是对需求的全面思考
   2. 先想清楚,业务的需求真的需要解决吗? 真的重要? 是否有价值?所以要对业务提出进行深度挖掘,知道需求有价值
   3. 其次,业务的需求往往是某个具体问题,零散而片面,所以我们要进行系统化的,全面的需求分析,从全局角度引导业务分析的需求

2. 建立分析体系

   1. 过程如下:

      1. 确定分析指标,首先是指标先行,梳理出你需要的指标,建立起指标库,原则是要确定核心指标,剔除虚荣指标,竟可能简化指标

      2. 生成需求指标,很多指标可能并不直接就有的,比如重度访问用户的占比,就需要组合访问时长和UV两个指标,形成一个新指标

         建立分析框架:原则是要从指标的角度出发,从业务的角度出发,从流程的角度出发

3. 了解业务逻辑

   ​ 把分析体系搭建起来后,与业务部分一碰撞,发现还是不能满足需求,这种问题,本质上业务逻辑,却是有三部分组成:

   1. 假设: 业务放对问题的猜想
   2. 证据:能支撑猜想的论据,包括数据,事实,逻辑推理等等
   3. 结论: 基于假设+证据 论证产生业务结论

   当明确了分析什么样的指标、满足业务什么样的需求后，我们就要考虑整个业务的模式和逻辑，要关注用户角色、运营角色、信息、渠道等，以及他们之间的流转关系，以求用最高效的方式满足户需求。比如微信解决用户的社交需求，其产品定位是社交APP ，所以在它的产品形态上主页即是与好友的消息列表,可以方便地与好友进行互动。

4. 分析结论和成果要有明确的业务指向

   ​ 业务人员看你的分析结论,是要能够马上采取行动的.这才是数据分析的根本目的,因此你的分析结论切勿罗列数据结果,一定要有明确的指向性.

   ​ 就拿报表需求来说,你的报表需求分析没有任何的逻辑,没有回答业务的疑问,没有加入业务的思考,就完全是一张废纸而已,业务想要的其实只有一句话:‘我该怎么办?’

   ​ 所以做数据分析,要从具体问题出发,到一个指向业务的行动结束,想要超出业务期望,当然需要了解具业务期望是什么,解答他们的问题,帮他们发现更深层的问题.

所以做数据分析,要从具体问题出发,到一个指向业务的行动结束,想要超出业务期望,当然需要了解具业务期望是什么,解答他们的问题,帮他们发现更深层的问题.