当指标下跌,该如何进行分析?

来源:接地气的陈老师 接地气学堂 日期:2021-05-12

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这个问题是一个面试时经常遇到的问题,也是日常工作中很常见的一个问题。可同学们在回答的时候,经常丢三落四,似乎不管怎么讲都讲不全。在日常工作中,也经常被业务方纠缠。屁大一点波动也让你分析一下,分析完了又嫌弃:“我早知道了!”。今天我们系统性讲解一下,该如何应对这个问题。

1解读指标波动的大原则

首先要明白一点:单纯靠数据分析,不可能100%理清所有原因。真实的原因往往需要数据分析+市场调查+一线走访+行业研究共同努力才能锁定的。数据分析在解析原因上,更大的作用是定位问题而不是解答问题。想要解答问题背后的业务逻辑,市场调查要有用得多。

其次,业务出现波动是很正常的事,哪天不动了才是见鬼了。所以日常会经常碰到类似问题。第一顺位要解决的是判定问题的轻重缓急。这样才能在时间和精力都有限的情况下,选择合适的方法。如果每一个问题都要深入彻底分析,就会浪费大量人力精力,耽搁其他工作。数据分析工作也要讲投入产出比的。

最后,很多时候其实真实的原因很难100%解析出来,但对业务来说,也不需要100%解析原因才能行动。对业务方而言,在特定的时间内,可以调整指标的方法是非常有限的,只要信息量足够支持行动就行了。

以销售指标波动为例,影响销售指标的原因有一大堆(见下图)

其中:顾客态度非常难量化,需要调研支持;外部竞争,行业景气这些需要行业研究。而产品卖得不好,到底有百分之多少归罪于用户,百分之多少归罪于销售,百分之多少归罪于营销,很难完全剥离清楚。可能还得上个ABtest测试一下。如果每一次波动都这么折腾去找原因,公司就可以关门了。

与此同时,改善指标的方法却非常有限的:

  • 如果时间是一天,只够在门店做个商品堆头
  • 如果时间是一周,可以做业务员话术培训
  • 如果时间是一月,才考虑拉动销量的活动
  • 如果时间是季度,才足够调整产品线布局
  • 如果时间是一年,才能策划新产品

所以判定了问题的轻重缓急之后,在有限的时间内帮业务部门找到应对策略,改善局面才是最重要的。指标能改善回来才是终极目标,探索宇宙真理不是终极目标。这是企业里做分析和大学里做研究的根本区别。

分析指标下跌的时候,本着:清晰情况 + 突出重点 + 够用就行的三原则,就能应付实际工作中各种场景。分析指标下跌并不是下钻得越多越好,并不是找的指标越多越好,并不是事事都得上ABtest。

在能满足业务需求的情况,尽量依靠日报、周报、月报等固定报表解决战斗。尽量把专题分析留给真正有意义的话题,而不是每天对着这钻来钻去。

2判断指标下跌的轻重缓急

第一步:确认数据没有异常。实际上因为数据源出问题,导致的指标异常非常非常多,具体的可以参见做埋点、ETL、数仓的同学们的各种吐槽。所以遇到问题第一顺位先确认数据没有错,不要报假警。

第二步:确认指标波动幅度。这是确认问题的轻重。常见的指标,比如销售额/新用户数/活跃率等等,其波动是有一定范围的,根据历史经验可以划分为轻中重。在数据真实的情况下,一般重度波动都是有明显迹象的。比如受政策影响要停止某些业务,公司主动关停业务,春节/十一等假日因素。所以对于重大变化,事先要设好预期值,这样看数据的时候,就不会一惊一乍。对于严重超出预料的情况才做重点跟进。

第三步:确认指标波动持续时间。这是确认问题的缓急。

指标下跌/上升,通常有三种形态:

  • 一次性变化:只在某个时间点发生波动。一次性变化背后的一般都是短期/突发事件,比如系统down掉导致无法交易,比如某一天突然下大雨,比如某天上大促销等等。
  • 周期性变化:会周期性发生,比如每周的工作日和周末。一般业务开展都有周期性,比如零售行业,就是以周为单位循环。工作日和周末就是有明显波动。
  • 持续性变化:从XX时间开始,一直出现上升/下降趋势。持续性变化背后往往是有深层次的原因,比如用户需求转移,行业繁荣/枯萎,渠道形态变迁等等。这些都是单一企业很难低档,只能跟着走的力量,所以才会显示出持续变化。

这三种形态本身意味着问题的严重性不同。如果是指标下跌的话,持续性下跌≥一次性下跌≥周期性下跌。如果是周期性下跌,一般都不需要大惊小怪。如果是一次性下跌,往往来得猛去得也快,要关注事件持续性。持续性下跌,特别是不见好转,一路大牛市的下跌,持续的时间越长问题越严重。

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