用数据分析解决问题
明确问题
通过观察现象把问题定义清楚，这是数据分析的第一步
常见的错误
- 根据自己的经验主观地限定了思考的范围——确认偏误，寻找证据来支持自己已经相信的事情，从而抵制不同的看法；数据分析不是主观的臆断，是一种客观的分析
明确问题
- 明确数据来源和和准确性
- 时间
- 地点
- 数据来源
- 业务指标理解
- 指标含义
- 和谁比
- 和自己
- 和行业
分析原因
哪里出了问题
- 根据计算的平方律定律，当一个问题要考虑的因素的复杂度变为原来的2倍，那么解决问题的时间就会变成原来的4倍；所以在分析原因的过程中，要优先分析关键的因素
- 使用多维度拆解分析方法对问题进行拆解，讲一个复杂问题细化成各个子问题
- 对拆解的每个部分，使用假设检验分析方法找到哪里出了问题，分析的过程可以用对比分析方法等多个分析方法来辅助完成
- 在找到哪里出现了问题以后，可以多问自己为什么出现这个问题，然后使用相关分析方法进行深入分析
为什么出现这个问题
提出建议
回归分析
- 根据相关系数计算出回归方程
- 回归方程Y（利润）=a（回归系数）x（销售收入）+b
- 也就是数学中的直线方程，根据自变量求因变量
- 回归分析的前提是两种数据之间要有相关关系
- 应用
- 在得到回归方程之后，根据销售收入（Y）计算出用户数（X）
AARRR模型
实例（利润没有达到目标）
通过与销售部门沟通，得到了上半年的利润
利润（多维度拆解女分析方法）
- 销售收入（假设检验分析方法）
- 假设销售收入减少导致上半年利润落后于计划
- 通过数据对比发现销售收入大幅减少
- 说明销售收入减少是导致上半年利润落后于计划的主要原因（只通过整体得到的结论并不可靠，还需要进行拆解，也就是什么原因造成的下降）
- 客单价
- 通过和去年的数据对比发现今年的客单价是高于去年的，所以客单价并不是影响收入下降的主要原因
- 用户数
- 通过对比发现用户数大幅下降，说明用户数减少是销售收入下降的主要原因（继续分析用户数为下降的原因）
- 用户
- 产品
- 竞品（梳理业务流程）
- 用户在店铺中选择自己想要购买的商品
- 供用户选择的商品不全，用户找不到想购买的商品
- 通过对比发现，本店铺的商品种类不比竞争对手少，只是为了处理功能上相对欠缺的老产品，没有及时展示出新的型号，导致用户不能及时直观地了解产品
- 假设不成立，但是产生新的原因，也是需要去解决的
- 可以快速解决
- 用户比较不同店铺中商品的价格
- 价格相对于竞争对手没有优势
- 通过调查发现价格定位上是一样的，但是竞争对手开展的促销活动更多，导致用户流失
- 假设成立
- 用户付款购买后，售后部门安排送货上门
- 售后服务不能让用户满意
- 如果售后服务的过程中给用户带来不好的体验，会降低品牌好口碑的传播，降低用户的复购率
- 通过数据发现上半年的满意度数值有下降趋势，可以验证本店铺售后服务的水平也在下降。服务质量的下降会造成用户数下降
- 假设成立
- 找到原因之后解决问题
- 原因1可以快速解决，原因2和3一个阶段只能解决一个问题
- 通过相关分析来确定影响更大的因素（不可根据经验做出主观的判断）
- 可以分别计算商品价格、用户满意度和用户数的相关系数，相关系数越高证明影响更大
- 通过数据发现跟用户数相关度最高的因素是用户满意度，所以优先提升服务满意度
- 销售成本（假设检验分析方法）
- 假设销售成本提高导致上半年利润落后于计划
- 通过对比今年和去年的数据发现销售成本比去年有增长
- 只看数据的整体，可能注意不到数据内部各个部分构成的差异，容易造成辛普森悖论
- 销售费用
- 逐年增长，但不一定是造成利润下降的原因，因为销售费用是用来提升销售增长的，所以需要将销售费用和销售收入结合起来分析
- 指标：费率比=投入的费用/产生的销售收入；费率比越低，说明通过投入的费用带动销售增长的效果越好
- 通过数据发现费率比越来越低，所以销售费用的上升并不是利润不达标的原因
- 商品采购成本
- 通过和去年的数据比较，发现采购成本比去年降低，所以商品采购成本也不是影响利润不达标的主要原因
- 营业外支出（假设检验分析方法）
- 假设营业外支出增加导致上半年利润落后于计划
- 通过对比分析之前的数据发现假设不成立
措施与目标
- 将月度销售目标分解到个人
- 将月度销售目标分解到各个分店
- 制定个人销售激励办法，对完成月度个人目标，售后服务水平达标的，给与一定的奖励
- 制定集体销售奖励办法
- 对于完成月度目标的店长，售后服务水平达标，给与一定的分红
