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很多做数据的同学,光看着自己写报告,看不到自己的建议被落地,常心怀缺憾。觉得不能像产品/运营那样,打造一个数据分析的闭环,能力也没法提升。其实这是一种误解。今天结合一个具体案例,看看数据分析的闭环,究竟如何打造。
某餐厅,其所在的商场原本可免费停车,从本月起改为收费停车,而且停车费相当贵。餐厅店长纠结:停车费是否会影响收入。问:该如何做分析?
这里最容易范的错误,就是列了一堆数据
昨天收入10000
前天收入12000
环比增长20%
……
这是不及格的回答。仅仅罗列了数字,没有任何结论。因为问题是:“停车费是否会影响收入”。所以分析的最终结论,至少应该是:“会/不会”。
注意,只回答会/不会,仍不是完整的答案。
如果是会影响,那到底是影响一点点,还是能直接把店干垮了?
如果是不会影响,那为什么停车场收费以后“感觉”客人少了?
这些疑问需要进一步的回答。一个完整的分析,不应该只陈述结论,而且应该附上数据论证过程。这是数据方法与其他方法的最大区别。
即使不做数据分析,大家也能随口而出:
“开车的才几个人,没啥影响”
“开车人的人好多,好大影响”
那么需要证据如下:
2、收费前/后收入结构没有变化(并非某些人少了,某些多了,总和不变)
3、收费后的波动,是非停车场因素导致的(比如自然波动、促销影响)
4、其他影响消失后,收费后波动也消失,和收费前一致
这四条是可以通过统计下面信息来验证的:
总收入数据
会员/非会员贡献收入比例
剔除下雨/促销等异常日期后剩余日期收入
该咋办呢?可能有完全不同四种声音:
A说:找物业协调一些免费停车票不就好了,谁停车给谁
B说:老会员跑了,新会员补上不就好了,该给新会员补贴
C说:老会员跑了就该捞老会员,该给老会员补贴
很多人喜欢事后诸葛亮,说:我早就料到了。如果:
1、在事前没有预判字据,只有事后嘴炮
2、结果的发生逻辑,和预判逻辑不同
1、用数据量化问题
2、形成分析假设
3、落实业务行动
5、总结分析经验
-END-
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2)求推荐算命看相大师;
3)针对具体风水等问题进行求助或咨询;
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