數(shù)據(jù)分析終極一問:多影響因素下,到底如何歸因?!
編輯導(dǎo)語:在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中,面對多因素歸因總是很難分析的。尤其是在臨近年底,面對各大崗位的人,都會跑來喊你量化一下,那該如何量化???
數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域有幾個經(jīng)典的終極難題。多影響因素歸因,絕對是其中最讓人頭大的。特別是臨近年底,品牌、售后、客服、供應(yīng)鏈、運營、產(chǎn)品、商品管理都會跑來,問:“今年業(yè)績不錯呀,那么問題便來了:今年公司多賺的10個億,到底幾個億歸功于品牌,到底幾個億歸功于供應(yīng)……請量化分析一下,謝謝”。
那么,到底該怎么分析呢?今天我們詳細(xì)講解一下。
一、多影響因素歸因的表面
為啥這個問題是終極難題,只要做一個實驗,馬上便知道。
同學(xué)們可以親自試試哦。
第一步:請閉上眼睛第二步:回憶淘寶里最近買的一件商品。
第三步:在腦海里回憶該商品的名稱、包裝、價格、品牌、客服小妹聲音……
第四步:睜開眼,告訴自己:我為這個商品付費的XXX錢,其中有X%是付給名稱,X%付給包裝,X%付費給商品上blingbling的廣告,X%付給快遞叔叔……
答得出來不?
不但很難答出來,估計很多同學(xué)連最近買的是啥都不記得了。
消費者不是所有消費都理性。
消費者不是所有商品都重視。
商家提供的品牌、服務(wù)、產(chǎn)品本身就是一個整體。
因此站在消費者角度,這個問題從源頭上就不成立。特別是啤酒瓜子礦泉水一類的快消類產(chǎn)品。價格低,消費頻次高,沖動消費多,心情好了就買點,心情不好了也買點,因此很難講清楚。大宗耐用品,比如房子、車子可能思考的多一些,有一定概率區(qū)分出來,但是仍然很難量化到每個因素的得分(如果懷疑這點的,想象你結(jié)婚那一刻有多糾結(jié),就秒懂了,哈哈)。
那么問題來了:為啥明知道分不清楚,各個部門還一而再、再而三要求分家呢?
這就觸及到問題的本質(zhì):大家的屁股坐在哪里。
二、多影響因素歸因的本質(zhì)
表象上看,多影響因素歸因,難在很難拆解數(shù)據(jù)。
本質(zhì)上看,多影響因素歸因,只是部門間分贓不均的結(jié)果。
每個部門都太急于證明自己的價值,總想努力跟業(yè)績指標(biāo)掛上聯(lián)系。
特別在年底,要為部門爭取獎金,要為明年爭取預(yù)算,分家的沖動就更高。
因此,多影響因素歸因,本質(zhì)上是在衡量部門價值,這才是核心難點。
很多同學(xué)會忽視這個核心問題,用一些簡單的數(shù)據(jù)方法處理。比如:把各個部門的費用設(shè)為x,把業(yè)績設(shè)為y然后懟一個線性回歸模型出來。然后把各個參數(shù)的系數(shù)視為貢獻大小。
且不說,這么干,首先完全誤會了回歸模型的含義;其次,也沒有考慮分類變量和連續(xù)變量的問題。單純就結(jié)果本身,也會被人噴死。
比如,算出來銷售的系數(shù)是2,供應(yīng)鏈的系數(shù)是1,那明年多找2倍的銷售,卻只提供1倍的商品,還能有這個銷售業(yè)績嗎?肯定不可能啊,有槍沒子彈??!部門之間分工合作,不是簡單的1+1=2的關(guān)系,這是常識。
因此強行割裂部門間聯(lián)系,把不同分類的部門拉在一起評價,是注定要撲街的。
因此,破局思路,在于從一開始,就應(yīng)該直接否掉這種一條公式打天下的想法。從部門工作性質(zhì)出發(fā),建立科學(xué)的衡量機制,從而有效化解這種立功焦慮。
三、破局思路
想破局,首先得分清各個部門的工作類型與貢獻方式(如下圖)
之后,就可以分門別類進行分析考察。
1. 軟支持類:放棄直接關(guān)聯(lián)銷售業(yè)績,按需分配
軟支持的核心問題,在于不能自證清白。對于品牌宣傳而言,即使所有宣傳都帶連接,導(dǎo)流到購買頁面,也無法證明到底用戶購買是多大因為品牌,甚至這些年爆款打法、網(wǎng)紅帶貨,都在可以弱化品牌,突出產(chǎn)品功能和粉絲效應(yīng)。
況且,至少6成以上的品牌宣傳,根本連帶貨鏈接都沒有(比如上市前的宣傳),就更無從談起了??头⑹酆笠餐?,雖然顧客找上門來的時候,這兩者服務(wù)很重要。但是主動發(fā)起的客戶比例少,因此很難關(guān)聯(lián)整體業(yè)績。
這種不做不行,做了說不清楚效果的事,最好直接按整體業(yè)績比例分配資源,考核自身的效果,而不是非要強行關(guān)聯(lián)銷售業(yè)績。
比如根據(jù)產(chǎn)品生命周期/時間,配置宣傳力度(如下圖)宣傳能達成足夠市場認(rèn)知,覆蓋足夠人數(shù)(考核點擊、轉(zhuǎn)發(fā)、閱讀數(shù)等等)即完成任務(wù)。
比如客服、售后。根據(jù)業(yè)務(wù)總量分配資源和人力??己吮旧矸?wù)滿意度,服務(wù)覆蓋率,從呼叫到響應(yīng)的速度,嚴(yán)重投訴/風(fēng)險事件的應(yīng)對速度,等等。做好本職工作及完成任務(wù)。
2. 硬支持類:考核
硬支持類的考核就簡單清晰很多:供給到位,損耗降低。并且追求的是峰值控制與長期水平的下降。太過計較一城一地得失,反而容易定出來很死板的流程,搞出很多烏龍(如下圖)
3. 硬拉動類:引入ABtest機制,提前預(yù)設(shè)目標(biāo)
硬拉動類,屬于疊加buff的做法,因此必須事先設(shè)好控制變量,否則混在一堆因素里,事后根本無法拆分。
比如事先設(shè)定好拉動的總目標(biāo),事先測試方案效果,事中余留參照組,采集過程數(shù)據(jù),這樣才能在事后做好區(qū)分。硬拉動類是可以評估的,問題總是出在:事先不做工作,事中不留參照,不踩數(shù)據(jù)。
啥都沒有,事后能分析出來就見鬼了。
4. 核心流程:建立分級機制,深入分析影響
核心流程里,銷售和產(chǎn)品互懟的事也很常見,但是這種互懟是可以分析出,到底過錯在誰那邊的。只要建立好分級機制,對渠道質(zhì)量、商品屬性進行打標(biāo)簽分析,監(jiān)控過程轉(zhuǎn)化率,是可以做深入分析的,因此核心流程盡量多做分析,不留扯皮空間(如下圖)。
四、現(xiàn)實永遠(yuǎn)很骨感
以上只是理想狀態(tài)下的建議,實際開工:
- 總有人想爭取更多資源,大喊:“品效合一!”“心智資源!”
- 總有人認(rèn)為客服售后沒必要,今年再扣他點費用?(從而引發(fā)服務(wù)部門的奮起反擊“老子也有貢獻!”)
- 總有人喜歡夸大自己貢獻,促銷活動效益寫的巨高,甚至比自然銷量還高。
- 總有人怕被追究責(zé)任,拼命往:沒有促銷!沒有支持!產(chǎn)品不給力上推責(zé)任。
所以有關(guān)“到底每個部門貢獻多少,能不能具體到每一塊錢里幾毛幾分是誰來的”的議題,永遠(yuǎn)不會停下來。
加之,總有新入行的數(shù)據(jù)分析師,認(rèn)為只要懟幾個數(shù)據(jù)進線性回歸或者因子分析模型,就能算個參數(shù)出來讓每個部門滿意。所以這種來來回回扯皮的事,還會延續(xù)很多很多年,哈哈哈。
五、小結(jié)
類似的數(shù)據(jù)分析千古難題,還有很多:
- 為什么ABtest中實驗有效,投產(chǎn)沒效,到底怎么測得準(zhǔn)!
- 自然增長率要怎么計算,才是全宇宙最公平合理的!
- 用戶心智資源的開發(fā)與認(rèn)知深度的變化,如何衡量!
- 銷售預(yù)測,到底怎么才能預(yù)測100%精準(zhǔn)!
- ……
每一個問題,都是表面看似數(shù)據(jù)分析,背后是人心貪婪,推過攔功。業(yè)績好了就說是自己做的,業(yè)績不好就甩給外部各自因素,內(nèi)部各種無法量化的因素,以圖自保。
實在不行就說是數(shù)據(jù)分析能力不行,你咋不早點預(yù)測出來呢!做數(shù)據(jù)分析的同學(xué)們,要對這些問題有足夠清晰的認(rèn)知,不要輕易上當(dāng)哦。
就比如看似最簡單的:自然增長率怎么算,到底咋算才能讓業(yè)務(wù)部門服氣呢?有興趣的話,關(guān)注接地氣學(xué)堂公眾號,我們下一篇分享哦。
#專欄作家#
接地氣的陳老師,微信公眾號:接地氣學(xué)堂,人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。資深咨詢顧問,在互聯(lián)網(wǎng),金融,快消,零售,耐用,美容等15個行業(yè)有豐富數(shù)據(jù)相關(guān)經(jīng)驗。
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AB測試的例子里,a和b版本的主要區(qū)別是價格變化,但價格拉低后,轉(zhuǎn)化并沒有變化,說明價格在當(dāng)前測試中并不是影響轉(zhuǎn)化的主因素。這樣推導(dǎo)的話,是不是應(yīng)該增加一個d版本,價格還是版本a的價格,不做低價處理,但增加試聽10mins,作者覺得這個d版和c版本的轉(zhuǎn)化比,會是什么結(jié)果?如果轉(zhuǎn)化差不多(需要測試才知道),d版本利潤會更高。
666學(xué)習(xí)了