数据分析业务框架(问题解决)


一、发现问题

被动发现:问题来自业务方

主动发现:指标监控发现波动

二、定义问题

原则:从定性到定量,时间范围、空间范围、类别范围,统计口径

举个例子,老板让你分析下某社区附近的自家生鲜超市销量为什么最近有所下滑。很多时候老板/业务方的需求描述都是这样,问题比较模糊。这时候你就需要去进一步定义问题:

销量是指什么的销量,整个超市的销量吗?(空间范围)

最近具体所指代的时间范围?有所下滑是和哪个时间比较?(时间范围)

下滑是指降低多少?(定性到定量)

再次确认:分析某社区附近的自家生鲜超市2月份水果品类销量同1月份比较为什么下滑了10%?

三、 原因分析

1. 统计出错,数据不准确?

2. 规律性、周期性变化?

3. 行业共性、区域共性(PEST分析)?

4. 业务拆解

层层排查,提出假设-验证

4.1 初步分析

用户分新老/会员非会员?

品牌?

地区?

渠道?

品类?

4.2 追本溯源

产品侧:功能调整?

技术侧:卡顿、系统故障?

运营侧:运营策略、投放推广、运营活动、推送效果?

4.3 杜邦分析法

5、竞争对手(SWOT分析、波特五力)

5.1 SWOT

5.2 波特五力

四、提出解决方案

分析出来是哪个模块做的差,以及做的差的原因之后,接下来就要去思考解决方案了。在寻找原因环节中,提到要往可运营的方向上拆解,也是为现在这一步做的准备,如果拆解的方向没有办法可以运营,即使找到了原因,也解决不了。

这个环节要注意的是解决方案要接地气可执行、执行成本可以接受。

五、执行-复盘

有了解决方案之后,就需要去跟业务方沟通,用逻辑和数据去说服他们信任你的结论,以及采用你的解决方案。

这个环节可能会被不断的挑战和校准。挑战你论证的逻辑,所以在去沟通之前,要前后都想清楚,是不是每个环节的数据都足以支撑结论。解决方案也可能不断的被校准,以适应实际的情况。

所以往往第一次沟通之后,分析师还需要再去做补充,多次沟通,直到双方都觉得OK。所以这也是我为什么觉得商业分析师最重要的两个能力是:专业能力和影响能力。只有专业才能严谨的分析出来结论,只有能影响业务方,方案才会被采纳执行

那接下来就是去落地解决方案了,期间不断关注模块指标是否提升变好,同时业务的指标也在同步提升。一段时间之后,复盘方案执行的效果。有效的话就更全力的推进。如果无效,就需要去迭代,从以下几个方向思考方案问题:

是不是落地的问题:执行的不到位

是不是运营方案的问题:运营方案没办法改善该模块

是不是方向的问题:本身数据论证的结论方向有问题


参考;https://mp.weixin.qq.com/s/LcKv490vcCeosKzjSgiNzQ

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