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商业体运营数据分析(企业管理者如何做好商业数据分析?)
2022-11-22 17:17:38

企业管理者如何做好商业数据分析?

商业体运营数据分析(企业管理者如何做好商业数据分析?)

首先要明确一点:想解决商业问题,数据分析师一定是和业务部门紧密协作,并肩战斗的。绝不是靠一个神乎其技的模型掐指一算,或者一套阿尔法大犀牛系统一跑就有结论。



一个例子带大家感受下真实的商业分析是怎么做的,让还在负责基础取数工作的员工看一下进步方向。比如某天,一个互联网金融公司的运营总监和手下几个经理开会,提出来一个问题:“我们最近用户流失比较厉害,想办法挽回一下”。这就是个典型的商业问题了。要怎么分析呢?其实完全可以不用分析!因为运营部门如果做的很无脑的话,完全可以套路了事。

比如流失挽留,完全可以看一下哪些用户180天未登陆然后发各种优惠信息勾引他,拍脑袋也知道可以花一些优惠券、小礼品收买用户。这种时候是不需要做任何分析的。搞,就是了!

然而,无脑做活动的结果,往往是烧的钱越来越多,活动效果越来越差,活动效果的持续性越来越短。用户的口味都被养叼了,就等着你发优惠呢,谁还正价买东西。最后薅羊毛的用户越来越多,费用却捉襟见肘,崩盘也是势不可挡的。所以,就需要分析出场,提升运营效率。

作为分析师,第一步工作,就是不讲“那啥啥不就这样吗!”这种粗话。面对这种主动提问的问题,第一步工作,搞清楚:到底老板说的是什么。至少要梳理以下三点:有些同学会好奇,为什么第三点也要确认?第一点,第二点是在确认指标统计口径与判断标准,这是数据敏感性的体现。可第三点呢?这个似乎和数据分析没关系啊。恰恰相反,第三点才是经常和业务打交道的,做商业问题分析的同学最必须的素质。

因为不是人人都有数据思维。相当多的业务部门的同学没有看到真实的数据就开始喊了。比如,昨天晚上领导听老婆说,她好多朋友都卸载互金的APP了;比如早上搓手机,看到朋友圈一篇《震惊!马云刚刚宣布!80%的互联网金融公司即将倒闭!》;比如上午开会,收到大区域经理们的一致抱怨:顾客流失太严重啦!都可能导致业务部门产生:“我们的用户流失严重”的感觉。

这时候就得数据说话,用清晰的数据来源、统计口径、判断标准,代替模糊的、感性的、口语化的问题。这才是后续所有分析的起点。业务部门如果有能力做到这一步最好,如果没有能力做,就得我们数据分析师来理清问题。虽然枯燥无味,却是所有商业分析的根基。根基不牢,地动山摇。

第二步明确领导期望目标。用户流失是不可避免的,到底挽回到什么程度才算满意?挽回用户,只考虑用户数量,还是连用户的资金一起考虑?因为站在业务的角度思考,那些只投资几千块的小散户和投资100万的大户肯定需求不同。随便做个“老客户领红包”就能吸引不少喜欢蝇头小利的散户。但100万的大户可不是送个几十块钱能搞掂的,真的就需要大客户经理们想办法,如何改进产品,提供更好的服务。目标不同,直接导致了工作方向的差别,当然会引发分析的不同。

如何引发分析的不同?因为不同的目标,决定不同的分群方式与分析方向。如果只考虑最大数量的挽回用户,那肯定优先找和我们有互动的人。有互动我们发的信息他才能收到,才容易被挽留,那么就得按互动行为分群。如果联合考虑用户价值,那么就得看用户最大投资金额,最近一次投资金额等指标,先捞到大户。后续的展开思路也会有差异。

商业体运营数据分析(企业管理者如何做好商业数据分析?)

有些人可能会叹口气,说:我们业务部门从来想不到这么深,怎么办。这也是真实商业分析中很常见的问题。因为业务部门的能力却有可能参差不齐。这时候,作为数据分析师,体现专业性的时候就到了。我们可以先做描述性统计,把这些可以预见的状况呈现给他们,启发他们思考,一步步引导他们走向结论。这不正是很多做数据分析的同学梦寐以求的状态吗:做业务部门的军师,不做一个跑数的。

第三步:梳理可做工作内容。要注意审题,老板问的是:“想办法挽回一下”,那就直接切入如何挽回。既然要谈如何挽回,就得先看有哪几种手段,这个需要对业务的理解。作为数据分析师,我们可以收集历史上常见的相关手段,比如发券挽回,短信通知,爆款产品吸引等等,对比一下这些活动的效果供业务方参考,让他们帮我们圈出一个范围来。

为什么要这么做?是因为数据本身不能代替业务。比如我们想挽留一个理财产品的客户,最后还是得提供一个产品让人家买。当然我们提供的产品年化收益率越高越能吸引人。这就像士兵上了战场,瞄准的再精确,最后打击敌人也得靠一发子弹,如果敌人躲在坦克里就得上火箭筒,反坦克炮,轰战机,而不是指望手撕鬼子一样。

有可能业务部门在这一步卡壳,思路枯竭。比如老板觉得之前做的太套路了,想创新。比如各种方法ROI都很低。这个时候,作为数据分析师可以提供一些外部的资料和内部深度洞察。比如我们可以收集其他平台产品购买评价,来帮助业务部门了解竞品信息;我们可以收集媒体口碑,帮业务部门了解用户心思;我们可以洞察用户行为,把用户流失与投诉、优惠活动、使用频率等联系起来,找到一些可以改进的原因。从多个角度帮助他们思考。

第四步:探索方案可行性。当业务部门已经有了相对清晰的方案的时候,数据分析师可以深入做分析。比如业务方已经有了初步改进计划(比如优化服务条款,允许更宽的投诉处理权限,提供更高价值的产品),我们可以根据用户画像,评估进计划可能影响的用户范围。比如业务方已经有了产品备选框,我们可以根据用户投资行为分析产品吸引力,优选产品。比如业务方把产品和方案都定了,我们可以做挽留模型,通过逻辑回归预测用户响应情况,预计效果,优化方案。总之,业务方方案越具体,分析也可以深入的越具体。

纵观整个过程,大家可以看到:商业分析是个不断循环迭代的过程。通过量化的分析,不断的缩小问题范围,不断的聚焦讨论内容,剥丝抽茧,得到答案。这个过程可能很长,可能需要数个小的分析过程拼接起来。这才是数据指导业务的真实过程,因为业务本身就需要进化、思考、尝试、复盘。商业发展本身就是个不断聚焦,不断尝试、不断演化的过程。

然而,做基层数据分析的管理者往往很难理解这个过程。因为大家平时处理的都是取数表,往往以为业务也是一张表内的事。取数做多了,就觉得取数很简单,就想着要是有个模型就显得牛逼了。可实际上,好的模型效果,一定是聚焦了业务场景,积累了大量强特征的前提下做出来的。

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