数据分析，如何诊断业务问题
发布时间：2022-08-25 11:26:51 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：诊断业务问题，是很多企业对数据分析师的基础要求，也是数据分析驱动业务的三大基础方法之一。在数据分析方法里，业务问题诊断，是典型的一看就会，一做就错。 很多同学很苦恼：为啥我做的问题分析，业务方不认可呢?今天系统地解答一下。 一、常见做法 业务
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诊断业务问题，是很多企业对数据分析师的基础要求，也是数据分析驱动业务的三大基础方法之一。在数据分析方法里，业务问题诊断，是典型的“一看就会，一做就错”。 很多同学很苦恼：“为啥我做的问题分析，业务方不认可呢?”今天系统地解答一下。 一、常见做法 业务诊断有标准的流程： 第一步：建立监控指标 第二步：树立判断标准 第三步：发现异常情况 第四步：细分问题来源 第五步：给出诊断建议 举个简单的例子：某公司有4条销售业务线，定了目标是月销1个亿，实际达成9500万，不达标。四条线表现如下图。则可以轻松看出，是A渠道出了问题（如下图）。 如果销售是线上销售，还能进一步看到转化流程，从而诊断出是哪个环节出了问题（如下图）。 于是，常见的诊断建议，就是：“发现A业务线出了问题，投放转化率太低，建议搞高”。 常规的做法即是如此。问题是，相当多的同学这么干完，会得到一句：“你说的都是废话！”的评论。感觉好冤枉。然而问题出在哪里呢？ 二、常见问题 常规做法的问题，来自于：就数论数，浮于表面。这么做，就好比病人去看医生，医生说：“你的体温38度，建议搞低。”一样。你是病人，你也会拍案而起：“我TM早知道我发烧了呀！到底咋办呀！”。 单纯地罗列数据，不是问题诊断，充其量算是问题发现。 业务方期待听到的问题诊断，要指向一个具体业务行动。还拿A公司举例子，业务方期望听到的，是如下诊断结果（如下图）。 很多做数据的同学，看到这里会脑瓜子“嗡！”的一声。这些东西太感性了，怎么和DAU、转化率、活跃率、消费金额这些指标关联起来呢？ 三、解题关键 用数据驱动业务，最怕业务方说：“你行你上呀，不行别BB”。特别是用数据提出问题的时候，业务方会本能地进行反击。不是甩锅给大环境、上下游部门，就是伸手要资源，要么就祭出终极杀器：“你说的我都知道，我干过了，不行，不信你来干”。如果业务方下决心跟数据分析抬杠的话，数据分析师是非常弱势的，一定吵不赢。 因此在本质上，诊断问题，诊断的是业务方的心病。只有区分清楚谁真正愿意改进问题，才能对症下药。 区分的关键点，有四个： 1.是否真的清楚现状 2.是否已经采取行动 3.是否已有行动计划 4.是否打算申请资源 这四个关键点，能区分出业务方是否真想解决问题，以及业务方企图解决问题的方向。 在诊断业务问题的时候，可以先考虑常见做法里的结果之后，再对这四个关键点逐一确认，逐步导出诊断结果。 第一步：区分是否真清楚现状 很有可能，业务方只知道整体情况不好，并不知道具体在哪个部分出了问题。并且业务方的本能反应，也是基于整体认知给的。因此先呈现常见做法的内容，让业务方看清问题点。 如果业务方事先没有看过细节，则可能在看到细节后有解决问题的想法。基础的策略有2种（如下图），数据分析师可以补上对应的参考数据，辅助判断。到这一步，就完成了诊断。 也有可能，业务方已知晓细节，那就进入下一步。 第二步：区分是否已采取行动 注意，已采取行动但没见效，和没采取行动，完全是两个状态。如果业务方还没有采取行动，就值得怀疑：“为啥明明看到问题，却不行动？？？” 很有可能，业务方认为问题不重要，到时候就自然消失了。 很有可能，业务方已有安排，认为到时候能一举扭转乾坤。 此时，可以对历史数据进行复盘，找类似场景，有复盘结论后，再针对当前情况下判断（如下图）。 这种情况尚且容易处理，因为业务方没有计划的时候，对其他人的提醒/建议不会很激烈反对，真正难处理的是：已采取行动但没见效的场合。 此时，提给业务方的诊断结论，最好是他们从来没听过且非常有效的，不然铁定被人按着头怼：“你这说的都有啥用！老子刚试过了呀！”这时候下结论要特别小心。 （编辑：惠州站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
