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編輯導讀：數據，看上去只是冷冰冰的數字，但是通過數據分析能夠挖掘出數字背后暗藏的玄機。本文以追女神為例，談談數據分析的流程，希望對你有幫助。

前面文章提到了那么多基礎技能。同學們都很想知道，到底什么時候開始講整個分析的流程?。?/p>

別急，本篇開始要逐步開始進入數據分析過程的講解了。

為什么是逐步呢，因為本篇也只是一個引子，想做好分析，必須了解業(yè)務。

本文就通過生活中的一個例子簡單地說明一下業(yè)務是個什么樣子，數據分析又扮演了什么角色。

舉個生活中的例子。

吊絲追女神，都要經過哪些流程？

大多數人肯定想到類似這種流程：一開始加個微信，然后約出來吃飯，再一起看電影等等。

要說錯吧，也沒錯。

大部分人追女神確實走的都是這個流程。

循序漸進，一步步確立關系。你總不能一上來就想著讓女神把戶口本帶上去民政局吧。

但是這種流程有一個問題，你很難找到追不下去的原因。

為什么女神吃了一次飯就不肯一起去看電影呢？是上次吃飯說錯了什么話？還是吃飯地點選的不對？

所以我們來拆解一下，到底怎么用數據分析思維追女神。學會這種分析思維，你追女神的機會都比以前大了不少。

一、追到女神的核心決定因素是什么

追女神這個過程，以下最核心的決定因素是什么？

女神父母的支持你是高富帥，還是對女神的態(tài)度軟磨硬泡？

妥妥的是女神對你的態(tài)度啊。你是高富帥又怎么樣？女神心里覺得沒感覺就是沒感覺，你能怎么辦？要是女神覺得你挺好的，沒準父母反對都能成。其他的因素都是次要因素，只要女神喜歡你，一切都好說。還好，女神的態(tài)度轉變也是遵循一定的規(guī)律的，這也就有了分析的空間。

• 首先妹子至少得不排斥你這個人吧，否則根本沒有后續(xù)的事了。女神不排斥你，這樣你才有機會要個女神的微信。
• 然后微信聊了幾天，初步了解之后，妹子對你還有點興趣。你約出來吃飯，女神想著反正也沒事，蹭頓飯也好。
• 然后吃了幾次飯，女神覺得你人還行，之后再看電影啊啥的也就順理成章了。

女神對你的態(tài)度肯定是一步一步發(fā)展起來的，簡單的說就是“不排斥，有興趣，有好感”這樣的一個流程。那么這個流程跟之前的流程有什么區(qū)別？之前的“”微信-吃飯-看電影”流程是表象，“不排斥-興趣-好感”這個流程才是關系發(fā)展的核心流程。

如果是做業(yè)務的話，想要把業(yè)務做起來就得讓客戶滿意才行，讓客戶經歷“不了解，了解，購買”，這才是業(yè)務最核心的流程，所以這個流程可以稱作業(yè)務流。

二、追女神，要做什么

原來的流程也不是一無是處。雖然“不排斥-興趣-好感”的流程是最接近事物發(fā)展本質的流程，但是妹子會直接告訴你她的感受嗎？估計妹子自己都說不清啥感受，你咋能知道？除非你是那種吳彥祖級別的帥哥，女孩見了你都是倒追你的，當然這種不在討論范圍了。

普通男生什么都不做妹子會倒追你嗎？別做夢了，沒錢沒顏的男孩還是得主動一點。

聊微信、約吃飯這些動作可以增加和妹子彼此之間的了解，推進兩人的關系。約看電影、旅游這些動作可以確定和妹子之間的關系進行到了哪一步。巴拉巴拉巴拉巴拉，具體不細說，這是數據分析教學，不是PUA教學，我鋼鐵直男也不會那么多。

總之，要追到妹子，就要改變妹子對你的態(tài)度，從陌生人到親密朋友再到男朋友。但女神的態(tài)度轉變不會自己發(fā)生，需要男生主動改變。吃飯看電影這些是男孩子們?yōu)榱俗返矫米?，采取的管理動作，所以這個過程可以稱為管理流。

三、最后才是數據

業(yè)務流和管理流都會留下一些信息，這些記錄的信息的流程可以被稱為數據流。管理流最容易產生信息，而且信息含義比較清晰。

比如約出來吃飯，到底有沒有約成功，去哪吃飯的，吃了什么，幾點吃的。這些信息很容易就會記錄下來。雖然不一定真正地用筆或者電腦記錄，但是腦子里肯定還是會有印象的。還有一些沒那么明顯的信息，如果你有一定敏感度的話也不難收集。

比如聊天中獲得的一些女孩的興趣愛好、口味、作息規(guī)律、偶像愛豆等等。還有一些更貼近業(yè)務流的數據，一些可以反應妹子對你態(tài)度的信息。比如女神是不是會主動找你，會不會向朋友介紹你，你說到一些話題時候妹子的反應等等。這種就得非常精明的人才會注意了，一般人根本不會注意到這些。但這些信息非常重要，下文會告訴你原因。

以上三個流程，總得來看，關系如下：

四、數據分析究竟做什么

我先拋一個我自己的觀點，數據分析解決的問題簡單的說就是分別解決一下三個問題：

是什么？為什么？怎么辦？

具體這三點下一篇再細說，這篇先講一下這幾個問題和業(yè)務流程之間的關系。

數據流+管理流，找出問題對我們來說最直觀的就是數據流。數據高了低了，很明顯，一看就知道?；蛘咦隽耸裁词?，什么時候做的，記錄得很清楚。通過這些數據，集合管理流，我們就可以了解目前的現狀，可以解決“是什么”的問題。

跟妹子發(fā)展到哪一步了？看一下數據。吃了三次飯，分別吃的是什么，什么時候吃的，和女神的發(fā)展現狀基本可以看出個七七八八了。通過一堆數據分析，發(fā)現最近兩次約看電影都沒有成功，女神都不肯出來。問題來了，最近兩次都沒有約出來了。通過數據綜合判斷，發(fā)現最近兩人關系發(fā)展的不太好，主要表現在女神拒絕了一起看電影。

到此“是什么”的問題解決了，接下去我們得找找原因，也就是解決“為什么”。

直男式分析法為什么不肯一起看電影呢？是不是這部電影不夠吸引她？是不是她沒空？是不是電影院看完太晚了？怎么辦呢？約看電影約不出來是吧？想各種辦法唄！

換一個她可能愛看的電影，找她比較空的時間約約看，直接買好票，約出來吃飯直接帶去電影院。

使出渾身解數，終于把女神約出來了，管理流走到了“一起看電影”這一步了，離追到妹子越來越近了，哦耶。如果看到這覺得沒有什么不對的男同學，一定要提高警惕啊，你這樣估計是找不到女朋友的，這種生搬硬套的辦法明顯是有問題的。

在業(yè)務流找原因前面已經提到了，推進流程的核心問題在于妹子對你的態(tài)度。加微信、吃飯、看電影都只是為了推進關系發(fā)展的手段。這個前提一定要記牢。

問題的根源在于業(yè)務流，不在管理流。管理流的問題是表象，業(yè)務流的問題才是根本?，F在管理流的表現是”妹子拒絕一起看電影”，如果你一直在管理流找原因 ，就會想著到底如何才能讓妹子一起看電影。追妹子追不下去，為什么？就是因為約看電影約不出來啊，約不出來怎么辦？想辦法約出來嘛。

這種腦回路可千萬要注意，你這樣數據分析做不好就算了，女神追不到事情就大了。

那究竟什么問題呢？如果你平時沒有認真收集業(yè)務流的數據，這個時候只能兩眼一抹黑，啥都不知道。所以數據采集很重要，一定要事先準備好。

如果如果你平時有高超的敏感度，對妹子的一舉一動都觀察很仔細，那就有后續(xù)分析的可能。你分析業(yè)務流數據發(fā)現，兩人上一次吃飯的時候，自己提到最近最近正在換工作，妹子后來就表現的有點猶豫。會不會是妹子對你的工作有意見，覺得你的工作不穩(wěn)定，或者覺得總是跳槽不夠穩(wěn)重？這好像比較更接近事實真相了。

基本解決了“為什么”的問題，后續(xù)怎么辦？

在管理流找解決方案前面提到過，要影響業(yè)務流，我們只能通過管理流，看看我們的可以用哪些辦法讓妹子打消疑慮。你可以下一次有意無意透露一下自己這次換工作是因為有一個更好的機會，之后的發(fā)展會更加有前景之類的巴拉巴拉~

如果妹子之前真是覺得你工作有問題，你這一通解釋打消了她的疑慮，自然也就繼續(xù)發(fā)展下去了，問題就這么解決了。

五、回顧整個過程

上面的例子其實已經非常形象地描繪出了數據分析是如何在業(yè)務上發(fā)揮作用的。

首先我們要對整個業(yè)務發(fā)展過程梳理一下幾個不同的流程。

• 業(yè)務流：業(yè)務的驅動因素的發(fā)展流程。這是最重要的流程，我們做的所有的事情都是為了讓這個流程順利發(fā)展。
• 管理流：影響業(yè)務流的一系列行為的流程，我們能做的事都在這個流程里。
• 數據流：業(yè)務流和管理流產生的信息。這是我們能看到的信息，一切分析的起點都是從數據流開始的。

數據流不僅來自于管理流，更要來自于業(yè)務流很多數據分析問題分析不下去的原因是業(yè)務流的數據太少，或者干脆沒有業(yè)務流數據。

做一個活動分析，只有漏斗轉化，沒有用戶訪問行為數據，對著一個漏斗圖想破了腦袋也不知道問題出在哪。

為了之后的分析深度，必須在分析前就規(guī)劃好需要收集哪些數據。不能只收集方便收集的，忽視那些重要卻隱蔽的數據。找原因，要落到業(yè)務流在管理流上找原因，得出的結論往往沒不倫不類。

女神最近對我不冷不熱的，為什么，因為她不肯跟我去看電影。追女神這個案例一說你就懂，但是到了業(yè)務上，“為什么用戶轉化上不去？因為落地頁到購買頁轉化率低。”你聽了卻覺得很合理。

大家都是這么分析的嘛，我都告訴業(yè)務方落地頁轉化率不行了啊，做高轉化率是業(yè)務方想的事情，跟我有什么關系。這就是站在數據分析師的角度看問題，而不是站在數據分析的角度看問題。

數據分析，最終的目的是為了解決問題。能用數據深挖出更多價值，就不應該只停留下管理流層面的分析。找到原因，要回歸管理流找到問題在業(yè)務流層面的原因，還得回歸管理流找方法。

女神好像對我的工作情況有點不滿。原因找到了，怎么辦呢？如果沒有辦法改變，那找到了原因也沒用。這一步已經有點跳脫數據分析的范疇了，但是還是可以提供一些業(yè)務上的參考。

下一篇文章會詳細說說。

#專欄作家#

三元方差，公眾號：三元方差（sanyuanfangcha），人人都是產品經理專欄作家。專注用數據驅動業(yè)務增長，擅長數據分析、用戶增長。喜歡閱讀、思考和創(chuàng)作。

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