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聯(lián)系“鳥哥筆記小喬”
六張圖,看懂前瞻性數(shù)據(jù)分析,該如何做
2021-03-29 12:06:46

有同學問:領導總讓做“有前瞻性”的分析,不要說那些“大家都知道的事”??傻降资裁词乔罢靶??有時候明明寫了預計未來情況,可還是被批判為:沒啥前瞻性。真不知道咋辦了?!裉煜到y(tǒng)解答一下。

問題場景

先看看一個簡單的例子如下,看圖回答問題:6月GMV是多少???

有多少同學是脫口而出:400 的??!!

常見的問題,就從這里開始。

01 沒有前瞻性的分析,長這樣

▌錯誤一:復讀機型。

看到上圖數(shù)據(jù),寫出來的是:

● 月均GMV 720

● 最大值1000

● 最小值500

● 中間值700

這肯定沒有任何前瞻性哈。這根本就是把圖表又用文字復讀了一遍,只要業(yè)務方不是瞎子,能看到數(shù)字,都會覺得這沒啥意義。

▌錯誤二:慣性思維。

還是上圖數(shù)據(jù),你認為6月GMV是多少?

有多少同學是脫口而出:400

這就是典型的慣性思維。其實只有一年的數(shù)據(jù)完全不說明問題,但是人們就是會很慣性的認為:過去跌的就一定跌,過去漲的就一定漲,特別出現(xiàn)這種5432順序排列的數(shù)據(jù),慣性的就會認為下個數(shù)字是1……其實這正是數(shù)據(jù)分析要打倒的大敵。因為如果我們引入過往年份數(shù)據(jù),很有可能曲線長這樣:

這時候還有誰說6月是400的……很有可能1-5月的只是正常的業(yè)績波動而已。所以單純用慣性思維判斷,完全沒有體現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的價值,做的結論還極有可能是錯誤的。

▌錯誤三:習以為常。

還是上圖數(shù)據(jù),很多同學看了三年趨勢,然后脫口而出:因為過去6月份會漲,所以今年6月份也會漲……

這種說法,很有可能被業(yè)務評價為:我早知道了!你分析了啥!

因為歷史規(guī)律,特別是這種宏觀跡象這么明顯的規(guī)律,是個人只要不瞎都看得到,說出來當然沒啥意思。況且,誰說去年漲,今年就一定漲?萬一今年漲得少,甚至跌了呢?僅憑一根線又怎么判斷呢?

02 真正的前瞻性,是定性預測

本質上,所謂的前瞻性,是需要我們做一個定性預測。雖然沒有精確的數(shù)據(jù)或模型,但是能通過分析,判斷未來走勢(相對應的,建數(shù)據(jù)模型詳細計算的是定量預測)。 

做預測的關鍵,是找到影響未來的因素。這些影響因素,才是支撐指標曲線的真正支柱。支柱倒了,指標自然下跌;支柱穩(wěn)固,指標自然高企。所以,想做好預測,不能只對著數(shù)據(jù)本身就數(shù)論數(shù),而是得找到數(shù)據(jù)背后的原因。

比如上圖中6月,11月大漲,可能有幾個原因:

● 行業(yè)因素:行業(yè)本身就是夏季、冬季前有一波高峰(比如旅游相關機票、酒店、住宿,趕在寒暑假前大量預定)

● 促銷因素:618,雙11是主戰(zhàn)場,要拼命做大GMV

● 產品因素:這個行業(yè)每年6,11月上新品

● 其他因素……

在做預測之前,我們要先了解業(yè)務,掌握影響因素。根據(jù)影響因素的可辨識程度,大致可分成三類,我們一類一類來看:

▌第一類:宏觀事件型

宏觀事件往往備受關注,媒體會大量報道,因此辨識度很高。但相應地,辨識度越高的東西,講出來價值就越低,大家早知道了嘛。因此在做定性預測的時候,提及宏觀事件,是個必選項。提了,不一定被認可。不提,一定被視作“你都不懂業(yè)務”“這么明顯都看不到!”

有些壞習慣會影響做數(shù)據(jù)的同學關注到宏觀事件。比如很多做數(shù)據(jù)分析的同學只看數(shù)據(jù)類文章,公眾號只關注《數(shù)據(jù)分析XX》《數(shù)據(jù)挖掘XX》《python XX》反而每天沉迷在數(shù)字和代碼里,對行業(yè)發(fā)生了什么看都看不到很容易被批了。 

需注意,之所以是定性預測,因為很多宏觀因素的影響可能無法預測。循環(huán)出現(xiàn)的,可以看過往的歷史規(guī)律(比如節(jié)假日影響、行業(yè)周期性波動)但是個案出現(xiàn)的,就很難去預測。比如突然出臺新政策,禁掉了某些業(yè)務,出現(xiàn)了疫情等,這種就無法預測效果,只能去研究政策細節(jié),看看到底影響面有多大,做個預警。

▌第二類:投入產出型

投入產出型事件,往往是:大家都知道有影響,但具體影響多少不清楚。這時能體現(xiàn)一定的數(shù)據(jù)價值。有前瞻性數(shù)據(jù)支持,可以方便業(yè)務安排活動,也能準備相關人力物力資源(比如做促銷,商品、客服、服務器流量,有可能都要準備)。這種前瞻性是非常有幫助的。

計算投入產出的常用方式有三種(如下圖)

需注意的是,很多同學一提“活動效果預測”,就急匆匆想建模型或者做抽樣,用第二、第三種方法。

在現(xiàn)實中,只有封閉了信息渠道的營銷活動才適合這么干(而且需要余留較多時間準備數(shù)據(jù))。很多促銷活動,比如雙十一大促、周年慶大促,因為宣傳規(guī)模太大,會產生滾雪球效應。用看似精準的方法預測的反而會偏小、失真。

比如新產品上市,可能在上市前完全保密,也沒法做太精細的分組測試。所以做定性預測的時候,第一種方法用得更多。 

投入產出型事件分析還有個用途,就是前瞻性指出問題。我們都知道,業(yè)務部門干事情不見得是為了效益最大化,很有可能有政治任務——

比如:

● 老板要大力轉型新零售,所以非得強迫客人微信下單

● 我們的KPI是抓老用戶,所以效果不好也得強行做

● 部門費用不夠了,但活動還得做,所以券全部面額減半 

這時候,如果有過往分析經(jīng)驗指出以下問題,就是有前瞻性的:

● 微信下單就是垃圾,影響銷售

● 老用戶響應率就2%,咋做都是死

● 面額減半,響應率不是減半而是減3/4 

前瞻性指出問題,就能提醒業(yè)務部門注意風險。也不要在事后糾結:“到底是什么原因做的不好呢?”——我們已經(jīng)早早提醒過了哈。只不過,這種前瞻性雖然有價值,但不一定受業(yè)務歡迎(還有可能吃板磚)。大家在實操中見機行事,量力而行。

▌第三類:內部結構型

再深層次地看這個問題,就是:所謂的自然增長率,根本是不存在的。在數(shù)據(jù)上看,可能指標“自然”就會漲,可在業(yè)務上看,所有的增長,都是在XX條件下的增長(如下圖):

除了宏觀環(huán)境外,產品,促銷,用戶基礎,用戶分層這些,就是預測需要的XX參數(shù)。參數(shù)的情況直接決定了業(yè)績的走向。所以當內部影響因素發(fā)生結構性變化的時候,自然業(yè)績會發(fā)生變化。

只是很多內部結構性變化是慢性的、持續(xù)的、微觀的,所以難以觀察。這就需要深度分析,不止關注整體趨勢,更關注構成整體的各個因素的結構。

內部結構型問題很難前瞻,難在:到底是個案還是趨勢,很難在一次分析中觀察到。比如我們總是說:渠道下沉,新生代需求變遷,興趣轉移等等概念,可真具體到某一月某一日的數(shù)據(jù)上,你真把特定群體抽出來看,反而數(shù)據(jù)上差異不大。

有時候自以為觀察到一個變化,可持續(xù)看幾天,丫又消失了……短期內,永遠是宏觀事件&投入產出型影響占主導。所以想要觀察到一個內部結構變遷的影響,需要長時間觀察。

03 小結

看完三種類型,大家會發(fā)現(xiàn),領導們想看的,都是第三類問題。是滴,通過細致的分析,看到深層次問題,講出來沒人知道的驚天秘密,聽起來多厲害。

可實際上沒那么理想。業(yè)績指標的波動,從來都是多種因素綜合作用的結果。并非每次變化都一定有深層次的原因,有可能就是自然波動、某個產品/活動做爛了、沒錢還裝逼,道理就這么簡單。能區(qū)分出來關鍵因素,提示問題才是重要的。

所以,數(shù)據(jù)分析的價值,不是神神叨叨地講沒人知道的秘密。

● 了解業(yè)務,區(qū)分事件

● 能量化的,量化預測

● 不能量化,評估范圍

● 做好監(jiān)控,提示問題

以上。都能做到了,就是最好的前瞻性。

當然,有同學會問:有定性的預測,那有定量的預測嗎?當然有,而且有不止一種做法,不止一種算法。

-END-

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