分析指标波动数据模型就要这么建

发布时间：2023-02-27 12:57:20 所属栏目：大数据来源：

导读：在经营指数开始出现波动时,人们总会有问题

一、常见的错误做法

而这么做，非常无脑+低效。

这些业务原因，不是数据库里“性别、年龄、地域、产品名”这样的简单维度能概括的。因此即使拉

在经营指数开始出现波动时,人们总会有问题

一、常见的错误做法

而这么做，非常无脑+低效。

这些业务原因，不是数据库里“性别、年龄、地域、产品名”这样的简单维度能概括的。因此即使拉出交叉表来，也不能解答这些深层次问题。

低效，是因为严重浪费数据分析师的时间。相当多的波动，丫根本就是自然波动，或者是业务自己整出来的活。相当多的波动，就是单纯的开发动了慢点又没吭声。这些问题根本不需要反反复复拉交叉表。只知道逼数据分析师拉交叉表，不但浪费时间，而且错失了总结规律，深入分析的机会。

所以说那么，怎么科学地优化自己的做法呢？

二、诊断模型三大关键
从源头上看，反问三个灵魂问题：

1、是不是所有指标波动都很重要？

2、是不是所有波动都原因未知？

3、是不是所有波动都值得行动？

至少3/4以上的波动是计划内的、可预知、不值得理会的。因此事前的基础工作，远比着急忙慌有用。把指标分清楚，原因提前收集，结果提前预判，是系统解决问题关键。想达成这一点，靠的是整个工作流程的支持，而不是一串神秘代码。

三、区分核心、附属、边缘指标
同收入、成本、利润相关的，都是核心指标。核心指标发生波动一定是优先关注的。

边缘指标，而是一些不直接相关，甚至不可准确量化的指标，比如满意度、NPS等等。这些指标监控其长期趋势即可。并且，关注口碑、舆情中极端个案（特别不满的顾客或者恶意攻击）会比看统计指标更有价值。

当然，不同业务的核心、附属、边缘定义会有差异。但区别对待是必须的，不然很有可能出现：“分析了一堆，对业绩影响一毛钱都没有”的窘境。

四、理清正向、负向原因
常见的正向原因：

促销活动
政策利好
新品上市
新店开张
旺季到来
常见的负向原因：

系统宕机
政策利空
旧品退市
阴雨天气
淡季到来
这些不但可以提前知道，而且其中相当多的部分，可以提前做分析，给出可接受的范围。

新店开张，可以先对门店类型打标签，再根据过往数据，测算店铺LTV曲线（原理同商品分类）。

通过标签分类+复盘分析，大部分自然原因、人为原因导致的波动，可以得出一个量化范围。在事前收集这些原因，就能极大地缓解指标波动带来的神经过敏，聚焦真正该聚焦的问题。

注意，这里有两类问题是很难事前准备的：

1、突发型事故，比如系统bug，恶劣天气等等

2、外部因素变化，比如对手促销，政策风险

这些需要沟通+问题排查机制解决。

五、常规沟通与问题排查
常规沟通：

1、从业务：近期促销上线、产品上下架计划、开店计划、投放计划。

2、从技术：开发进度、开发问题

3、从外部：新政策发布、生效；竞争对手已公布动作

问题排查：基础数据质量，常规日报数据核对。

所有信息，汇总到时间表上，就能形成解读波动基本素材，之后静待数据给出结果。看结果再决定是否深入。

六、发生结果后诊断
A类：知道原因+期望内+正向变化。只要没有击穿期望值，监控趋势即可。要问波动原因，就四个字：正常波动。

B类：知道原因+期望内+负向变化。只要没有击穿期望值，监控趋势即可。要问波动原因，就四个字：正常波动。

C类：知道原因+期望外+正向变化。比如下图所示，原本预计的上促销会大涨，结果没啥反应，啥原因？活动拉胯了呗……这时候直接切入活动分析细节，让业务方赶紧做做一手调研，想想救命办法更靠谱。

D类：知道原因+期望外+负向变化。比如下图所示，原本预计恶劣天气持续太久，导致一些原本薄弱的门店快不行了。这时候要兵分两路。

一路：分析是否有其他交叉因素，助纣为虐

另一路：做标杆分析，看恶劣环境下有没有应急办法

E类：不知道原因+正向变化。超出预期是不是好事？不见得，比如回光返照式短期销售暴增，如果业务方信了，又补了货，那只会造成更大积压，因此正向事件超出预期时，要格外注意关联因素，比如畅销品缺货、滞销品积压、营销成本暴涨（别便宜了羊毛党）、投诉数量激增等问题。

总之，有了充分的基础准备，就能快速区分问题的轻、中、重，输出分析结论，也能为后续分析做好铺垫，避免漫无目地交叉。做好铺垫，避免漫无目地交叉。这样的思维方式，也是一种高效的工作方式。如果你能做到这一点，你就能更好地利用时间，提高效率，从而获得更多的收益。

（编辑：驾考网）

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分析指标波动 数据模型就要这么建

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