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如何基于数据分析给出运营建议?

2020-02-14

有同学问:“如何基于数据分析提出运营建议”,今天我们拿个简单的题目来举例。这个题目陈老师之前讲过,有印象的同学应该还记得。再举一次,是因为每到招聘季都有人把它搬出来,而且有关它的大部分讲解,都是错的。

已知,下图是某个电商一周销售金额走势(具体数据都差不多,总之曲线长这样),问:数据反映什么问题,怎么提运营建议?


很多同学一看这个数据,本能的回答就是:最后两天低了,要搞高

问题就从这里开始……

为什么不能写要搞高?

因为如果面试官多问一句:你准备搞到多高?就能把“要搞高”三个字干废了,无论怎么后续怎么解释都解释不清(如下图)。


这就是:“说话的一张嘴,做事的跑断腿”的直观体验。

“要搞高”三个字说起来轻松,可做起来一堆问题:

  • 为什么非要搞高?
  • 要搞到多高才算高?
  • 市场搞高还是销售搞高?
  • 用什么型号的产品搞高?
  • 啥时候开始搞到啥时候?

所以说做数据分析的,要对业务常存敬畏之心,不然光空口白话,会被人笑话的。


真要提建议,当然得从第一个问题开始——为什么非要搞高是最初的判断,也是最重要的判断。判断错误会把整个方向带歪,搞得大家兴师动众劳而无功,所以一定要慎重。

第一个建议是要不要搞

为什么不是低了要搞高?

是因为很多业务都是周期性波动的,比如休闲类消费就是周末高,平时低;B2B交易就是工作日高,节假日低。

碰上小长假之类的,除了吃喝玩乐大部分其他交易都会停。所以得多看几周数据,看过往趋势

有些商品交易有明显生命周期性,比如手机都是新上市的卖的好,过一段时间性能落后淘汰了就自然会差。

题目仅给了一张图什么条件都没说,所以有可能这是某个(或者某些类)商品的生命周期末尾,因此还得看具体品类

我们还不知道,到底这一周交易的目标是多少,如果目标已达成,那即使低一点又有啥问题,所以还得看任务目标

综上,想说:要搞高,前提是先判定这个数是低。这样就得先找标准。我们得综合趋势、品类生命周期、任务目标,综合下结论(如下图)


很多同学说,这一步看起来很简单呀,不就是把曲线拉长吗。实际上情况可能很复杂。请注意,简单是建立在:

  1. 销售金额是个很直观的、数值型的、结果性指标,高就是好,低就是不好。
  2. 上边举例的三种情况,都是严格符合趋势,且前后走势一致。

如果情况1不成立:比如是阅读量、用户数这种过程指标,判定就变得复杂。

你得看这些过程指标的涨跌,和销售金额、毛利这种结果指标间有没有直接关系。如果是转化率这种比率型指标,就得先看是分子小了还是分母小了。

如果情况2不成立:往往意味着一种特定的业务行为。比如下边两种很常见的场景,在整体达标的前提下,内部结构发生了有趣的变化,这种变化到底是好还是坏,会不会眼前看着达标,后边几期数据就不达标,都有可能,这时候就得更深入的分析。


第二个建议是要搞多高

如果经过判断有问题,真的要搞高,那第二步的判断就是:要搞多高?

很多人会说:不是越高越好吗?

显然不是!

应该是:在投入一定的情况下,越高越好。