当指标下跌，该如何进行剖释？
发布时间：2021-06-03 14:17:15 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：1解读指标波动的大原则 首先要明白一点：单纯靠数据分析，不可能100%理清所有原因。真实的原因往往需要数据分析+市场调查+一线走访+行业研究共同努力才能锁定的。数据分析在解析原因上，更大的作用是定位问题而不是解答问题。想要解答问题背后的业务逻辑，市
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1解读指标波动的大原则
首先要明白一点：单纯靠数据分析，不可能100%理清所有原因。真实的原因往往需要数据分析+市场调查+一线走访+行业研究共同努力才能锁定的。数据分析在解析原因上，更大的作用是定位问题而不是解答问题。想要解答问题背后的业务逻辑，市场调查要有用得多。
其次，业务出现波动是很正常的事，哪天不动了才是见鬼了。所以日常会经常碰到类似问题。第一顺位要解决的是判定问题的轻重缓急。这样才能在时间和精力都有限的情况下，选择合适的方法。如果每一个问题都要深入彻底分析，就会浪费大量人力精力，耽搁其他工作。数据分析工作也要讲投入产出比的。
最后，很多时候其实真实的原因很难100%解析出来，但对业务来说，也不需要100%解析原因才能行动。对业务方而言，在特定的时间内，可以调整指标的方法是非常有限的，只要信息量足够支持行动就行了。
其中：顾客态度非常难量化，需要调研支持;外部竞争，行业景气这些需要行业研究。而产品卖得不好，到底有百分之多少归罪于用户，百分之多少归罪于销售，百分之多少归罪于营销，很难完全剥离清楚。可能还得上个ABtest测试一下。如果每一次波动都这么折腾去找原因，公司就可以关门了。
与此同时，改善指标的方法却非常有限的：
如果时间是一天，只够在门店做个商品堆头
如果时间是一周，可以做业务员话术培训
如果时间是一月，才考虑拉动销量的活动
如果时间是季度，才足够调整产品线布局
如果时间是一年，才能策划新产品
所以判定了问题的轻重缓急之后，在有限的时间内帮业务部门找到应对策略，改善局面才是最重要的。指标能改善回来才是终极目标，探索宇宙真理不是终极目标。这是企业里做分析和大学里做研究的根本区别。
分析指标下跌的时候，本着：清晰情况 + 突出重点 + 够用就行的三原则，就能应付实际工作中各种场景。分析指标下跌并不是下钻得越多越好，并不是找的指标越多越好，并不是事事都得上ABtest。
在能满足业务需求的情况，尽量依靠日报、周报、月报等固定报表解决战斗。尽量把专题分析留给真正有意义的话题，而不是每天对着这钻来钻去。
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