解读数据的七步标准,讲得太明白了

2024-04-17 查看(795)

第1步:看数字

这是最基础的,同比,环比,绝对值,涨了、跌了……日常报告都是这些东西。但是这些东西不招人待见。一来,只要是个人看一眼就知道情况了,没啥写的必要;二来,这些玩意没业务含义,讲了跟没讲一样,所以必须深入一步。

第2步:找规律

想深入一步,可以把数据时间拖长一点,看看有没有自然规律。这一步没有任何技术含量,直接把日报表连起来看即可,但是非常管用!因为很多常规数据波动,就是有周期性规律的。掌握了规律,可以避免大惊小怪,误报错报。还能敏锐地观察到真正的问题。

第3步:立标准

想再深入一些,就得找判断标准。数据 + 标准=判断,有了好坏判断,才能继续往下思考:为啥好/为啥坏。最好的标准,就是有个KPI值压在头上,这样直接对比KPI完成率就有结论。

但有些非核心指标,没有KPI要求,这时候就得找其他标准。比如用场景拆解法,把非核心指标与KPI指标的关系,KPI达标时候非核心指标的数值范围找出来,这样也能形成判断标准,做出判断。

第4步:看结构

有了好坏判断,可以进一步思考原因。但在思考原因之前,最好先看下指标内部结构,找到影响指标的大头。这样重点清晰,更容易看出问题所在。

比如看销售情况,销售讲究人、货、场,先从用户、商品、渠道三个维度,单独看内部结构,看哪个类型的占比高,哪个类型在当前表现好/差。这样分清重点,容易形成思路。比如看成本情况,区分可变成本、固定成本,可变成本区分商品成本、营销成本。固定成本里区分前台、后台成本。这样更容易看出哪一块是波动来源。

第5步:列假设

这里有两个简单的办法:

1、从最近发生的事件入手。

2、从业务可能采取的行动入手。

从最近发生的事情入手,能快速找到解释问题来源的假设。我们可以先收集最近发生的正向/负向的事件,然后逐一看:

理论上:这个事件对哪些指标有影响

实际上:这个事件的发生程度,相对应数据变化

这样逐一排查,找出问题来源。

从业务可能采取的行动入手,则能快速找到业务应对手段的假设。比如面对业绩下降,短期内业务就三板斧:

1、上促销,派一堆优惠券

2、搞培训,抓几个典型示范

3、改文案,把推广链接换换


那么,我们可列假设:

1、按过往投入产出比,促销可以拉升业绩

2、人员是参差不齐的,有标杆可以参照

3、推广是参差不齐的,有标杆可以参照

之后逐一检验即可。

第6步:验真伪

有了假设可以验证。注意,很多日常数据波动,是没资源给我们一一做ABtest来验证的。因此这里说的验证,更多是找证据。找到足够多的、明显的、数据上的证据,来证实观点。


比如我收到最近商品调价信息,那么理论上,如果是畅销品,快供不应求调价,是会提升收入的,而普通商品被逼无奈地调价只会伤害销量。那么验证的思路就是:

1、调价商品过往销售、库存数据如何(判断类型)

2、调价商品从哪一天开始调的,调完了销售有啥变化

3、调价商品影响面有多大,剔除这个商品,其他还有问题不

这样综合利用数据,就能下判断。

第7步:得结论

到这一步我们已经做了充足的功课,交作业的时候,可以做非常详尽的汇报:

1、现状很好/很差,表现为……(第123步的结论)

2、现状好,是因为……(第4步的结论)

3、更深层的原因是……(第5步的结论)

4、这种好预计是可以持续/不可持续的,因为……(第6步结论)

5、因此,建议……(继续观察/采取措施/集体研讨更进一步方案)

附件里,附上详细的数据过程,就显得既全面,又有深度了。


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