在快節(jié)奏的商業(yè)環(huán)境中，數(shù)據(jù)分析成為了企業(yè)決策的重要工具。然而，數(shù)據(jù)分析項目的成功不僅取決于分析技術(shù)的高低，更在于其能否真正解決業(yè)務(wù)問題并帶來實際價值。MVP（最小可行產(chǎn)品）分析法，這一原本用于產(chǎn)品設(shè)計的思路，現(xiàn)在也被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，幫助企業(yè)以最小的投入快速驗證數(shù)據(jù)分析的有效性。

很多同學(xué)雄心勃勃想在工作中做出成績，這里推薦數(shù)據(jù)分析的MVP方法，能為大家的工作保駕護航。同學(xué)們坐穩(wěn)扶好，下邊開始分享哦。

一、數(shù)據(jù)分析的MVP是什么

MVP（Minimum Viable Product）原本是應(yīng)用于產(chǎn)品設(shè)計的方法。指在正式推出產(chǎn)品前，先推出一個版包含核心功能的簡單版本，測試用戶需求與反饋，從而快速判斷產(chǎn)品是否符合市場需求，做出調(diào)整。

數(shù)據(jù)分析的MVP方法，是在數(shù)據(jù)正式生產(chǎn)出來以前，先根據(jù)數(shù)據(jù)需求和使用場景，提供虛擬的數(shù)據(jù)結(jié)果，從而檢驗數(shù)據(jù)有效性，發(fā)現(xiàn)真正的數(shù)據(jù)需求。

這套方法在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域非常好使！因為它能解決數(shù)據(jù)分析的核心難題：做了半天，沒有屁用。數(shù)據(jù)分析背后的《統(tǒng)計學(xué)》《數(shù)學(xué)》《運籌學(xué)》《博弈論》《機器學(xué)習(xí)》各種理論多了去了，因此極易引發(fā)自嗨。

做數(shù)據(jù)的自己嗨得不行，各種理論算的騰挪跌宕，到了用戶那里：

“我早知道了！”
“你做的有啥用！”
“你做的咋落地！”

一鍵三連。這項目就必敗無疑了。

數(shù)據(jù)分析的MVP方法，目的就是提前梳理清楚：數(shù)據(jù)如何對業(yè)務(wù)有用的邏輯，從而避免上述悲劇。而看似牛逼，實則然并卵的數(shù)據(jù)分析，在現(xiàn)實中多的很……

二、1.0版本MVP

舉個簡單例子，比如互聯(lián)網(wǎng)平臺-廣告銷售團隊提出：“要建立業(yè)務(wù)員用戶畫像，掌握每個業(yè)務(wù)員的性別、年齡、行為、轉(zhuǎn)化率，以提高業(yè)績”。

這時候咋辦？

如果用MVP思路，先不要急著去跑數(shù)，也不要急著列一大堆“用戶畫像標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)”，而是直接拿著業(yè)務(wù)方提的最初的需求：“性別、年齡、行為、轉(zhuǎn)化率，以提高業(yè)績”直接給一個虛擬結(jié)果，然后確認(rèn)：“如果我真的提供這些東西，你們真的能提高業(yè)績？”——讓他確認(rèn)。

至少只基于這一句話來看，數(shù)據(jù)分析能輸出的結(jié)論是完全無用的。1.0版本的MVP測試不通過，要么放棄這個需求，要么繼續(xù)想想：該怎么更好的抓用戶痛點。這樣把數(shù)據(jù)推向2.0版本。

三、2.0版本MVP

進一步看，1.0版本的問題在于：沒有清晰目標(biāo)。所謂畫像指標(biāo)一大堆，到底看了要干啥沒想清楚。如果聚集目標(biāo)，比如：找到業(yè)績好的業(yè)務(wù)員。這樣就更清晰了一步。

這里就需要引入更多分析，因為“好”“不好”本身就需要做分析

1. 用什么指標(biāo)衡量好
2. 連續(xù)好，還是單次好
3. 在什么范圍內(nèi)評選好

在這個階段，做MVP時，可以直接把一些可預(yù)計的，很糾結(jié)的問題提前丟出來，和業(yè)務(wù)方一起提前思考應(yīng)對方案，而不是等著跑了一大堆數(shù)據(jù)，自己悶頭計算好幾輪以后再討論。越早討論，越能提前刨累，避免無用功。

比如評價：“好/壞”中常見的多指標(biāo)重疊問題（如下圖）。

比如業(yè)績表現(xiàn)不穩(wěn)定問題（如下圖）：

至于和本階段無關(guān)的指標(biāo)，可以大膽做減法，丟了再說。有新的目標(biāo)出來，再圍繞新的目標(biāo)組織數(shù)據(jù)。避免不分青紅皂白，先撈一堆數(shù)再說的做法——數(shù)據(jù)分析師不能按時下班，都是被這些破事折騰的。

把這些梳理清楚，就有了2.0版本的MVP。（如下圖）

看起來，似乎已經(jīng)比1.0版清晰了很多，刪減了很多無效指標(biāo)，聚焦到一個明確的目標(biāo)上。注意，這時候仍然還沒有跑任何數(shù)據(jù)，只是基于經(jīng)驗的虛擬，但是已經(jīng)能把“早就知道了”的數(shù)據(jù)暴露出來，并且能過濾掉“其實沒啥用”的指標(biāo)，并且把可能有歧義的地方以具體案例的形式具體討論，從而極大規(guī)避問題。

但是注意，這還不是一個合格的MVP，因為知道誰好誰壞，又能怎樣？知道李四是真的好了，大家就能成為李四嗎？還是根本李四是不可復(fù)制的，我得找更多類似李四的人進來？這些問題都沒有答案。所以此時還是無法直接得出：這數(shù)據(jù)就能提高業(yè)績。MVP測試不通過，繼續(xù)！

四、3.0版本MVP

只告訴誰好，誰不好是不能提升業(yè)績的。業(yè)績是一線做出來的，一線需要的是SOP，是彈藥，因此數(shù)據(jù)要進一步做，比如：

1. 優(yōu)秀標(biāo)桿的數(shù)據(jù)指標(biāo)（呼叫次數(shù)？時間分配？跟進機會？）
2. 優(yōu)秀標(biāo)桿的目標(biāo)客戶（是否特定客戶容易成功？）
3. 優(yōu)秀標(biāo)桿的銷售技巧（用哪些話術(shù)？利用哪些物料/活動？）

注意，這里已經(jīng)不僅僅是數(shù)據(jù)的范疇了，數(shù)據(jù)只能打標(biāo)簽，列指標(biāo)。但話術(shù)、語氣、時機把握是需要培訓(xùn)/業(yè)務(wù)部門提供的。因此在此階段做MVP的時候，可以直接向業(yè)務(wù)部門明確：是否只輸出數(shù)據(jù)就能滿足需求。如果不能，趁早拉其他部門一起干活，不要自己埋頭別憋數(shù)據(jù)。

五、4.0版本MVP

看起來3.0版本已經(jīng)很厲害了。然而有個隱藏的BUG，就是別人有沒有可能學(xué)會。注意，這個不可知，會極大的阻礙業(yè)務(wù)認(rèn)可數(shù)據(jù)分析的結(jié)果——落地不見效，到底是因為數(shù)據(jù)分析結(jié)論錯了，還是執(zhí)行沒到位？這個可得提前安排明白，不然事后背鍋分分鐘的事。

因此，還需要在現(xiàn)在版本基礎(chǔ)上，增加測試環(huán)節(jié)，檢驗到底有沒有用。

這樣，又涉及到：

1. 選多大范圍進行測試
2. 測試時間周期多長
3. 如何排除節(jié)假日、活動等其他因素
4. 測試結(jié)果認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)

把這些想清楚了，就有4.0版本。

在這個階段，終于能將數(shù)據(jù)需求，指向一個業(yè)務(wù)期望的“提升業(yè)績”的結(jié)果了。并且最終結(jié)果有測試數(shù)據(jù)回收驗證，即使測試不成立，也有備用方案墊底。這時候可以放心大膽去跑數(shù)，跑出來一定有用。

六、MVP測試的廣泛應(yīng)用

注意，MVP測試，是緊密圍繞用戶需求的。上邊的例子之所以做了好幾個版本，源頭上是因為用戶期望值高，指望直接見業(yè)績。如果用戶期望值不高，MVP測試可以很簡單。

比如：

• 用戶需求是：目前沒有數(shù)據(jù)→ 盡快提供數(shù)據(jù)
• 用戶需求是：目前數(shù)據(jù)太多→ 刪掉無用指標(biāo)
• 用戶需求是：目標(biāo)數(shù)據(jù)太亂→ 重新整理邏輯
• 用戶需求是：不清楚問題在哪→ 輸出可量化的問題點
• 這些只要提前虛擬個數(shù)據(jù)，做個圖確認(rèn)下需求，就能解決

稍微復(fù)雜一點的，比如用戶需求是：精準(zhǔn)預(yù)測銷量，可能只要梳理兩三步，就能更細化范圍，提升有用程度（如下圖）。

七、為什么要推MVP方法

數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，一直有一個八爪魚派在流行，就是不管有沒有用，不管有沒邏輯，像一只八爪魚一樣丟一大堆指標(biāo)過來（如下圖）

這種做法，張牙舞爪，看著厲害，可是實際上卻是項目失敗的根源。讓做數(shù)據(jù)的人誤以為工作就是做作業(yè)，不考慮實際效果，一味貪大求多，最后累得半死還不討好。

相比之下，做到下面幾點，才能更快地積累分析經(jīng)驗，讓數(shù)據(jù)更好發(fā)揮作用。

• 多研究業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的基本形態(tài)
• 多發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)對數(shù)據(jù)實際需求
• 多測試數(shù)據(jù)有用的點
• 剔除無用的，空洞的，高大全的指標(biāo)