數據分析,到底要懂多少業務

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編輯導語:在數據分析過程中,若想基于數據對業務進行判斷處理,就需要對業務場景、業務玩法、目標現狀及業務流程等環節進行一定了解。本篇文章里,作者針對數據分析所要懂得的業務進行了總結分析,一起來看一下吧。

同學們經常聽到:數據分析要懂業務,到底懂多少才算懂業務?還有新手同學很困惑,說:“我就不懂,又能咋樣!”今天系統講解下。

問題場景:

小明去面試數據分析師,面試官問:“滿減促銷活動怎么分析?”

小明答:“促銷分析,無非就是對比。作對比,無非就是ABtest,分為促銷組,非促銷組,搞掂!”

小明掛……

問題出在哪里???

一、懂業務,從業務場景開始

小明掛在沒有考慮業務場景上。但凡留個心眼,都會多問一句:什么場景的促銷?

是不是所有場景都能上ABtest?當然不是!

所有線下場景,都無法ABtest:不可能一個客人進來有優惠,另一個沒有。線下場景這么搞,輕則被客人大腦門店,重則被舉報到工商局,一查一個準。

線上的大促場景,無法ABtest:促銷分大促和精準兩種,如果為了沖業績、甩庫存、上新品,是不需要做ABtest的。因為這時候就是All In,就是希望人越多越好。為什么要分B組!媽的A組還嫌人不夠呢。

懂業務的第一層含義,就是懂業務場景。不同場景下,業務有自己本身的運行規律,強行違反規律辦事會引發各種問題。不同場景下,能采集的數據、能使用的運營手段也不同,因此必須細致考慮。

二、懂業務,要懂業務基本玩法

注意,即使是線上場景,這個問題里也不會用ABtest。因為“滿減”指的是滿50減10元,滿100減20這種活動。做滿減的目的是為了鼓勵用戶多消費,一般和優質產品捆綁(廢話,垃圾產品誰肯買那么多呀,一般垃圾產品都是做折扣)。此時內在的業務邏輯就是要多人知道,因此不需要區分B組。

這里有一個知識點,就是不同商品生命周期中運營手段。如果把商品銷量,從上市到退市做生命周期圖,可以看到經常有如下規律(如下圖)。

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在不同階段,價格運營的手段是不一樣的(如下圖)。

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因此當涉及價格促銷的時候,優先問清楚:是什么商品,多大價格力度的促銷。商品的價格促銷能力,和商品的利潤&用戶需求剛性兩方面有關。

如果促銷的商品,本身利潤空間薄,則大幅度的價格促銷只會是為了鋪貨(新品擴大知名度)或者甩貨(減少庫存成本);如果促銷的商品用戶沒有剛需,則價格促銷也注定不能起到效果。

所以懂業務的第二步,就是了解基本玩法。這些基本玩法,和第三步有重要關系。

三、懂業務,要懂業務目標與現狀

懂業務的第三步就是懂業務目標。數據分析要輸出結論,就一定得了解判斷標準是啥。

判斷標準+數據=結論。判斷標準是根據業務需要得出的,如果不利于當前業務發展,那再合理的標準也不好使。

有些新手會說:業務目標無非就是賺錢/或者業務目標無非就是AARRR。這樣太膚淺了。以商品管理為例,不同品類的目標本身就不同,并非所有產品都得賺錢(如下圖)。

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綜上,在遇到具體問題的時候,要了解清楚:

  • 業務模式:toB/toC;
  • 業務場景:線上/線下;
  • 業務玩法:具體做的是XX事情;
  • 業務目標:想達成的目的是……

當然,如果是面試這種場景,是可以直接問面試官的:“有沒有具體分析場景”。如果面試官說有,就按面試官的分析。如果面試官沒說,可以引用一個自己剛剛參加過的/剛剛見過的活動舉例子。

而本案例場景里,如果多問一句,會發現面試官是有具體場景的:線下門店,6月中旬至7月上旬,少兒圖書、玩具,會員專享,滿200元9折,300元8折,500元7折……

這個背景交代已經很詳細了。線下門店6月下旬開始沖少兒圖書/玩具,顯然是為了蹭一波假期消費的熱度,但是還是少了目標。

因為背景里有“會員”二字,所以還是得確認下,到底這么做是為了提升會員指標,還是商品指標。

如果是提升會員指標,是為了通過給一個很大力度的優惠,提升新會員注冊率,還是拉升老會員消費。

注意:就算有目標,還不能直接完事,因為業務現狀不一樣,直接導致目標達成難度不同(如下圖)。

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目標脫離現狀,會失??;目標有機會達成,但缺少配套支持,也會失敗。這些分析必須結合當前實際情況進行,因此清理現狀非常重要。

四、懂業務,懂業務流程與業務套路

很有可能目標一樣,做法一樣,但具體操作流程不同,導致的效果完全不同。

比如同樣是會員辦卡,就有三種常見形式:

  1. 不需要預充,通過報手機號辦卡;
  2. 不需要預充,通過掃碼微信卡包/下載APP注冊;
  3. 需要預充,比如:預充200/300/500成為銀卡/金卡/白金卡會員。

如果有預充,且預充金額與活動可疊加,則能極大拉升新會員注冊動力。

如果有預充,但預充特權不與活動重疊,則會形成相互抵消的作用?;顒釉O計不合理,未與現有權益形成合力,也是活動失敗的重要原因。

如果有微信卡包/APP則可以在CRM系統做領券減。

如果在CRM系統做先領券再減,就可以給各個門店分配專屬二維碼,從而掌握有多少用戶掃碼參與,從而推斷出:如果參與人數不足,到底是某個店沒有做好,還是海報做的太爛了(如下圖)。

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如果只有手機號預留的會員卡,則可以根據手機號到店頻率,區分輕中重用戶,對于重度且未到店用戶主動短信提醒、外呼,從而提升效果。

如果發現有的萊昂的重度會員到店且消費臨近門檻未達標,那就是店員沒有做好培訓,連引導都做不好。操作流程的差異、執行力度高低、直接導致了不同的效果。

而不同操作流程,留下的數據形式也不同,如何從分析中,解讀出原因的方法也不同。因此了解操作細節,不但對推導分析結論很重要,而且對于下一次開展業務也有指導意義。選擇數字化方法,加強數字化能力,本身就意味著向高效率執行落地靠攏。

五、懂業務,懂業務的好處

當我們懂了業務以后,即使看到同樣的數據,也能做出不同解讀。我們給到的分析結論,能非常地豐富。比如通過回顧目標,發現活動最終未達標,那么給出來的解讀,就可以是:

  • 因為消費門檻設得太高;
  • 因為沒有與現有預充權益結合;
  • 因為門店執行沒有做到位;
  • 因為沒有通知到老會員。

而不是簡簡單單一句:“因為參與活動人數太少,建議搞多”。

這只是一個很簡單的小例子,但同學們能看到:數字是業務的反映,數據產生于業務流程之中。

想基于數據對業務做出判斷,就得深入了解業務。不只是一句簡單的:“問問業務在干啥”而是深入細致的,從業務場景,到業務目標、業務現狀、業務流程,再到數據采集,這些部分分屬不同的人,因此要充分得與各方溝通,做好前期分析才行(如下圖)。

數據分析,到底要懂多少業務

當然本篇信息量非常巨大,可能同學們需要一點時間消化,因此可以先記得:不要遇事說“無非”,多了解具體情況,具體問題具體分析哈。

#專欄作家#

接地氣的陳老師,微信公眾號:接地氣學堂,人人都是產品經理專欄作家。資深咨詢顧問,在互聯網,金融,快消,零售,耐用,美容等15個行業有豐富數據相關經驗。

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題圖來自Unsplash,基于CC0協議。

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