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數(shù)據(jù)分析，如今互聯(lián)網(wǎng)人群口中的高頻詞匯。身為產(chǎn)品經(jīng)理的你，如果還不懂得如何在工作中應(yīng)用好數(shù)據(jù)分析，那么建議你，好好讀完本系列文章。

本文為數(shù)據(jù)分析系列的第1篇——講解何為數(shù)據(jù)分析工作？

為幫助大家盡快熟悉數(shù)據(jù)分析工作，接下來(lái)會(huì)引用一個(gè)比較經(jīng)典但是通俗易懂的故事。

1 根據(jù)老板需求制定數(shù)據(jù)指標(biāo)

故事中，你是一家便利店的店長(zhǎng)，在某一天接到了老板下達(dá)的月度任務(wù)：下個(gè)月，需要將店鋪的銷售額提升至120%。那么，擁有數(shù)據(jù)思維的你為了完成目標(biāo)，做了以下分析：

• 首先，對(duì)“銷售額”進(jìn)行公式化拆分，銷售額=平均客單價(jià)*付費(fèi)總單數(shù)。
• 其次，提出設(shè)想，在客單價(jià)不變化的情況下，如果能將付費(fèi)單數(shù)提升至120%，就可以完成將銷售額提升至120%的目標(biāo)。
• 然后，再對(duì)“付費(fèi)單數(shù)”進(jìn)行公式化拆分：①付費(fèi)單數(shù)=進(jìn)店人數(shù)*付費(fèi)率，②進(jìn)店人數(shù)=路過(guò)人數(shù)*進(jìn)店率。又因?yàn)榈赇伮愤^(guò)人數(shù)一般為恒定值，不是能控制的變量。
• 最終，銷售額提升方案定為通過(guò)店鋪開(kāi)展促銷讓利活動(dòng)，提高店鋪路過(guò)人群的進(jìn)店率。

2 運(yùn)用促銷手段提升指標(biāo)

找準(zhǔn)方向的你，在便利店門前拉起了橫幅，依次推出以下促銷活動(dòng)：

• 平時(shí)銷量最高的飲料品類，每瓶打88折
• 每天的第一單消費(fèi)，可進(jìn)行隨機(jī)金額減免抽獎(jiǎng)
• 利潤(rùn)空間較高的速食盒飯，第二盒半價(jià)

同時(shí)，為了檢驗(yàn)進(jìn)店率是否真的有因?yàn)榛顒?dòng)而上漲，你又請(qǐng)了一位大學(xué)生統(tǒng)計(jì)便利店每天的人數(shù)，只要有人路過(guò)店鋪則路過(guò)統(tǒng)計(jì)人數(shù)+1，有人進(jìn)入店鋪則進(jìn)店統(tǒng)計(jì)人數(shù)+1，有人付費(fèi)成功則付費(fèi)統(tǒng)計(jì)單數(shù)+1。

3 分析數(shù)據(jù)，完成任務(wù)

終于，在你的一頓操作下，便利店在一個(gè)月內(nèi)表現(xiàn)喜人。

便利店門前的促銷橫幅，吸引了更多進(jìn)店人群，相比上個(gè)月的進(jìn)店人數(shù)，本月上漲了32%

促銷活動(dòng)吸引了更多的精準(zhǔn)付費(fèi)客戶，使得付費(fèi)率上漲15%，乘于進(jìn)店人數(shù)上漲的32%，付費(fèi)單數(shù)總共上漲48%

雖然因?yàn)闋I(yíng)銷活動(dòng)讓利于客戶，導(dǎo)致客單價(jià)整體下降了14%，但由于付費(fèi)單數(shù)48%的大幅增長(zhǎng)，總體銷售額仍然上漲了28%，成功保住店長(zhǎng)位置。

4 數(shù)據(jù)分析各環(huán)節(jié)工作

通過(guò)上面的故事，相信大家對(duì)數(shù)據(jù)分析工作也有了基本的了解。

業(yè)務(wù)需求

老板提出的“下個(gè)月，需要將店鋪的銷售額提升至120%”，就是一個(gè)業(yè)務(wù)需求。

數(shù)據(jù)分析工作始于業(yè)務(wù)，并且終于業(yè)務(wù)。數(shù)據(jù)分析一定得是為了解決業(yè)務(wù)需求而存在，同時(shí)也要求進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的人必須熟悉業(yè)務(wù)，否則制定的數(shù)據(jù)指標(biāo)或分析結(jié)果都可能會(huì)不切實(shí)際，難以落地。

制定數(shù)據(jù)指標(biāo)

很明顯，“銷售額”就是你和老板都認(rèn)同的數(shù)據(jù)指標(biāo)。不同的業(yè)務(wù)需求，所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)指標(biāo)不同，即使同一業(yè)務(wù)需求，也可對(duì)應(yīng)多個(gè)不同數(shù)據(jù)指標(biāo)。

• 判斷app投放渠道的優(yōu)質(zhì)程度——用戶7日日留存、轉(zhuǎn)化用戶數(shù)
• 判斷工具類產(chǎn)品的實(shí)用程度——每日PV/UV、人均使用次數(shù)
• 判斷某段視頻的受歡迎程度——播放次數(shù)、播放人數(shù)、人均播放時(shí)長(zhǎng)

制定數(shù)據(jù)指標(biāo)的本質(zhì)就是跟業(yè)務(wù)需求、跟團(tuán)隊(duì)人員對(duì)齊口徑，沒(méi)有絕對(duì)正確的數(shù)據(jù)指標(biāo)，只有業(yè)務(wù)、團(tuán)隊(duì)都認(rèn)同的數(shù)據(jù)指標(biāo)。

數(shù)據(jù)埋點(diǎn)

數(shù)據(jù)埋點(diǎn)，也叫數(shù)據(jù)采集。付費(fèi)單數(shù)、進(jìn)店人數(shù)、路過(guò)人數(shù)，這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)都是由大學(xué)生站在便利店門前不斷數(shù)人數(shù)，累加出來(lái)的，這一過(guò)程就叫數(shù)據(jù)埋點(diǎn)。

一般在活動(dòng)和功能上線前，統(tǒng)計(jì)團(tuán)隊(duì)就應(yīng)該想好埋點(diǎn)方案，并保證在上線后，系統(tǒng)能同時(shí)采集到相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，不完整的數(shù)據(jù)有可能誤導(dǎo)出完全不一樣的判斷結(jié)果。

數(shù)據(jù)分析模型

這里的數(shù)據(jù)分析，指的是各種分析數(shù)據(jù)的方法和思維。故事中，因?yàn)闃I(yè)務(wù)需求簡(jiǎn)單且明確，采用了“對(duì)比分析法”，對(duì)活動(dòng)前后的銷售額指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比即可。但在實(shí)際工作中，面向的業(yè)務(wù)需求往往比較復(fù)雜，需要采用不同的分析模型，如AAARR漏斗分析模型、用戶畫(huà)像分析模型。（后面數(shù)據(jù)分析章節(jié)細(xì)講）

數(shù)據(jù)分析系列第1篇——講解何為數(shù)據(jù)分析工作，大致就講到這里，干貨不多，希望能幫助大家快速了解數(shù)據(jù)分析的相關(guān)工作流程。

筆者是一只野生的產(chǎn)品經(jīng)理，人微言輕，希望各位同行不吝賜教、拍磚。感謝閱讀~

已更新數(shù)據(jù)分析系列文章列表：

數(shù)據(jù)分析系列的第2篇：如何拆解業(yè)務(wù)需求并選取數(shù)據(jù)指標(biāo)？

本文由 @LiuCTao 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

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