編輯導(dǎo)語：在進(jìn)行一項(xiàng)業(yè)務(wù)時(shí)，數(shù)據(jù)分析往往是很重要的，業(yè)務(wù)人員會(huì)提出比較多的分析需求，這時(shí)數(shù)據(jù)分析師需要進(jìn)行分類和分析；本文作者根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)，整理了一套定義問題的方法，希望對(duì)你有幫助。

一、現(xiàn)實(shí)與Kaggle的區(qū)別

現(xiàn)實(shí)環(huán)境的數(shù)據(jù)分析工作和Kaggle題目之間，最大的區(qū)別在于Kaggle上的問題往往非常清晰。

預(yù)測(cè)類問題，你只需要把預(yù)測(cè)做的足夠準(zhǔn)確就能拿高分。

但在實(shí)際的業(yè)務(wù)環(huán)境中，你做了一個(gè)很牛逼的預(yù)測(cè)模型，換回來的只是業(yè)務(wù)方一句“這個(gè)有什么用？”

有時(shí)候業(yè)務(wù)方提出的問題也很不靠譜，提需求的時(shí)候說是要分析一個(gè)問題的原因，結(jié)果實(shí)際上問題根本就不存在，只是對(duì)方的感覺。

所以如果你在Kaggle上可以混的風(fēng)生水起，那么只能說你對(duì)于確定性問題的解題方法掌握比較好。

但到了實(shí)際業(yè)務(wù)環(huán)境下，識(shí)別問題成了一個(gè)更重要的能力。

業(yè)務(wù)人員提的數(shù)據(jù)分析需求往往很雜，各種千奇百怪的“是不是、有多少、為什么、能不能、會(huì)不會(huì)，怎么辦”等問題層出不窮。

到底哪些問題可以歸為一類？這類問題又該如何分析？這是每個(gè)數(shù)據(jù)分析師都想知道的。

我根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)和理解，整理了一套定義問題的方法，分享給大家。

二、一個(gè)業(yè)務(wù)分析需求的必備要素有哪些？

一個(gè)業(yè)務(wù)分析需求，必備的要素有哪些？

上一篇提到了一個(gè)思考框架，業(yè)務(wù)流、管理流與數(shù)據(jù)流。

這里簡(jiǎn)單復(fù)習(xí)一下，一般常見的分析流程：

1. 是什么

用數(shù)據(jù)流反應(yīng)管理流，解決“是什么”的問題。留存率是多少，算高算低？如果留存率低的話是哪類用戶低？

我一般把常見的細(xì)分分析得出的結(jié)論，都?xì)w納成“是什么”。

“為什么購買轉(zhuǎn)化率低？”，“因?yàn)槁涞仨摰霓D(zhuǎn)化率低”。

類似這樣的回答，其實(shí)只是對(duì)轉(zhuǎn)化率做了細(xì)分，本質(zhì)上還是“是什么”。

真正的“為什么”是“為什么落地頁的轉(zhuǎn)化率低？用戶到底在想什么？需求是什么？”

2. 為什么

用數(shù)據(jù)流反應(yīng)業(yè)務(wù)流，解決“為什么”的問題。

什么原因造成一部分用戶的留存率低？是因?yàn)樾枨鬅o法滿足？還是非目標(biāo)用戶群體？

如果是落地頁轉(zhuǎn)化問題，那么現(xiàn)在落地頁上的問題是什么？哪些元素降低了轉(zhuǎn)化率？

這類問題的答案要落實(shí)到具體的用戶需求上。

有時(shí)候數(shù)據(jù)可以反應(yīng)用戶的實(shí)際使用情況，比如用戶在落地頁上停留較長(zhǎng)，也愿意查看活動(dòng)規(guī)則，但是轉(zhuǎn)化率很低。

那么這種情況大概率是用戶被賣點(diǎn)吸引，但是看不懂規(guī)則，或者實(shí)際活動(dòng)與他的理解不一致。

很多情況下，數(shù)據(jù)沒法直接反應(yīng)用戶遇到的問題，必須通過用戶調(diào)研實(shí)現(xiàn)。

3. 怎么辦

在管理流中找對(duì)策解決業(yè)務(wù)流的問題，解決“怎么辦”的問題。

如果是需求無法滿足這部分用戶，那么我們可以怎么解決這個(gè)問題？增加功能還是優(yōu)化現(xiàn)有功能的體驗(yàn)？

有時(shí)候，這一步并不一定是數(shù)據(jù)分析師來做的，甚至不是從數(shù)據(jù)上推導(dǎo)的；上一步的“為什么”如果已經(jīng)找到非常具體的原因，比如“A類用戶流失主要是由于會(huì)員到期”，那業(yè)務(wù)方圍繞著如何促進(jìn)續(xù)費(fèi)就能改善這一狀況。

4. 目的

除了分析的常見流程，還有一個(gè)分析的前提——這次分析的目的是什么。

這個(gè)目的往往是改善某一個(gè)具體的指標(biāo)。

我雖然經(jīng)常吐槽業(yè)務(wù)人員沒有數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的思維，但是在KPI問題上，業(yè)務(wù)人員對(duì)數(shù)據(jù)思維往往非常好；如果做的事情沒辦法用數(shù)據(jù)衡量，對(duì)業(yè)務(wù)人員來說價(jià)值不大。

所以，一般來說，一個(gè)數(shù)據(jù)分析需求一共要經(jīng)過四個(gè)階段：

• 目的：確定分析的目的，優(yōu)化什么指標(biāo)。
• 是什么：確認(rèn)現(xiàn)在的指標(biāo)情況“是什么”，問題集中在哪個(gè)部分？
• 為什么：現(xiàn)狀為什么是這樣，用戶的需求是什么？
• 怎么辦：制定什么樣的對(duì)策來優(yōu)化指標(biāo)。

三、常規(guī)的數(shù)據(jù)分析問題類型

最常規(guī)的問題類型，是業(yè)務(wù)方知道前面N個(gè)環(huán)節(jié)，需要分析后面的環(huán)節(jié)。

比如最常規(guī)的，只知道目的，后續(xù)都需要分析。

用戶運(yùn)營(yíng)找到數(shù)據(jù)分析師，想要做一個(gè)專題分析，主題是如何提升用戶的活躍率。

這個(gè)問題的目的很明確——“提升用戶活躍率”。

但是后面的部分就沒那么清楚了，數(shù)據(jù)分析師可以按照之前提到的四個(gè)步驟一步一步地向后推進(jìn)。

首先要做的是“是什么”，把現(xiàn)有的用戶活躍率的數(shù)據(jù)提取出來，看一下目前的數(shù)據(jù)表現(xiàn)如何。

如果數(shù)據(jù)表現(xiàn)確實(shí)不太理想，那么再看看到底是整體都低，還是有部分群體特別低。

之后是“為什么”的階段。如果有部分群體活躍率特別低，那么這部分用戶為什么活躍率低？他們的需求是什么？

最后，針對(duì)新用戶的問題，制定對(duì)應(yīng)的業(yè)務(wù)動(dòng)作；如果發(fā)現(xiàn)這部分群體只使用一些基礎(chǔ)功能，那么如何引導(dǎo)他們使用高級(jí)的功能？

這樣一個(gè)完整的分析基本就完成了。

其中的具體分析細(xì)節(jié)本篇暫時(shí)不討論，放到下一篇再講，這篇主要講一下整個(gè)分析思路的框架。

這類問題是知道前面N個(gè)環(huán)節(jié)，分析過程都是類似的，向后分析即可。

四、驗(yàn)證猜想型需求

其他的數(shù)據(jù)分析問題，可以用一個(gè)表來歸納。

大體分為兩類，一類是有目標(biāo)的，一類是沒目標(biāo)的。

有目標(biāo)的，一般是驗(yàn)證猜想。

比如，知道“目的”和“為什么”。

業(yè)務(wù)方想提升新功能的使用率，提出一個(gè)猜想。

新上的功能對(duì)于新用戶來說理解成本比較高，想做一些優(yōu)化。

但這只是一個(gè)猜想，甚至連問題本身是否存在都不確定。

這類問題需要把缺失的“是什么”補(bǔ)上，

1）是什么：用數(shù)據(jù)證明新用戶現(xiàn)有的使用率怎么樣，如果新用戶使用率已經(jīng)較高，那么這個(gè)猜想的基礎(chǔ)就不存在了。

如果新用戶使用率確實(shí)比較低，那么再驗(yàn)證新功能是不是理解成本太高。

2）怎么辦：驗(yàn)證了猜想，再思考怎么辦。

還有知道“目的”和“怎么辦”的。

業(yè)務(wù)方想要提升用戶數(shù)量，然后看到拼多多的微信裂變拉新搞的很成功，我們拉新是不是也可以微信裂變提升新用戶數(shù)呢？

需要做的步驟：

• “是什么”：看一下目前的新用戶數(shù)。也許現(xiàn)在的新用戶數(shù)已經(jīng)還不錯(cuò)了，那是不是還有必要花人力去優(yōu)化拉新環(huán)節(jié)？
• “為什么”：如果現(xiàn)在的用戶數(shù)上不去，為什么整體用戶數(shù)上不去？如果因?yàn)樾掠脩舻牧舸婧娃D(zhuǎn)化很差，新用戶沒幾個(gè)能留下來，那么工作的重點(diǎn)應(yīng)該是提升留存，而不是拉新。
• 得出結(jié)論：不應(yīng)該采用裂變拉新，原因是我們的業(yè)務(wù)場(chǎng)景和拼多多不同，我們現(xiàn)在無法承接新用戶的轉(zhuǎn)化，需要優(yōu)化產(chǎn)品體驗(yàn)后再做會(huì)更好。

五、無目標(biāo)的需求

沒目標(biāo)的，這類就比較坑了；只知道”為什么“這種問題往往是有一些客戶的反饋，比如用戶反饋一個(gè)常用的功能經(jīng)常找不到入口在哪。

這個(gè)反饋比數(shù)據(jù)分析的結(jié)論要準(zhǔn)確多了，數(shù)據(jù)分析最多知道一類人的使用特點(diǎn)是什么，基本不可能知道用戶到底在想什么。

產(chǎn)品經(jīng)理拿到這種反饋，需求背景寫起來都理直氣壯了，這可是客戶的的真實(shí)需求。

分析這種問題，首先得確定目標(biāo)；如果優(yōu)化這個(gè)功能的入口，到底要優(yōu)化哪個(gè)指標(biāo)？是做用戶留存率，還是功能轉(zhuǎn)化率？如果是為了優(yōu)化用戶留存率，那現(xiàn)在留存率是多少？這個(gè)反饋的用戶的留存情況怎么樣？會(huì)不會(huì)這個(gè)用戶是一個(gè)重度用戶，留存情況非常好。

而常用這類功能的用戶都是重度用戶，優(yōu)不優(yōu)化這群用戶都會(huì)留下來；那這種反饋優(yōu)先級(jí)肯定比較低。

而如果目標(biāo)是提高功能轉(zhuǎn)化率，那么看一下目前這個(gè)功能的點(diǎn)擊率，看一下是普遍問題還是這個(gè)用戶的個(gè)別問題；之后再按順序繼續(xù)分析即可。還有一類沒目標(biāo)的需求更坑。

業(yè)務(wù)方看到競(jìng)品在搞降價(jià)促銷活動(dòng)，于是提示“我們是不是也可以搞一個(gè)降價(jià)促銷？”

這類需求根本沒考慮清楚搞一個(gè)這樣的活動(dòng)目的是什么，是提升銷量嗎？

也許競(jìng)品搞這個(gè)活動(dòng)的目的是清庫存，降低庫存成本；而你根本沒有庫存壓力，直接照抄最后庫存也沒清掉，銷售額提升也不明顯；如何分析就不贅述了。

六、總結(jié)

日常的分析需求一般不會(huì)超過上述這個(gè)分析框架，拿到分析需求的時(shí)候思考一下這個(gè)需求目前擁有的要素，然后從左到右推導(dǎo)，可以快速組織分析思路。

至于每一個(gè)環(huán)節(jié)的具體做法，歡迎關(guān)注，等下一篇詳細(xì)說說。

#專欄作家#

三元方差，公眾號(hào)：三元方差（sanyuanfangcha），人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。專注用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)，擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)分析、用戶增長(zhǎng)。喜歡閱讀、思考和創(chuàng)作。

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