本次直播我們邀請到了有著20年經驗的數據運營專家@劉典默老師，職業上半場是運營操盤人，下半場是戰略和數據化管理，服務過多家上市企業，操盤了30億規模的企業戰略規劃和數據管理，僥幸擁有數據模型專利，常在GIO等多個專業數據增長大會上分享。本文由直播內容整理，內容有刪改。

大家好，我是劉典默，也可以叫我David，有著20年的工作經驗，在職業的上半場是運營操盤人，下半場是戰略和數據化管理。

本次分享主要分為三部分：第一部分掌握四大分析思維模型；第二部分是體驗數據和運營數據商業結合的案例，理解數據分析如何發揮作用；第三部分是完整的實操指引方法。

小思考：在日常工作中，無論什么職位當涉及到數據時都會遇到兩個問題：一是當接到領導或老板有關業績增長的分析需求時，會先做什么？二是需要證明某業務或產品的產出價值時，該如何開始著手？接下來的分享希望大家帶著這兩個問題思考。

在做數據分析的過程中經常遇到三個痛點：

第一，需求不明確，范疇過大而無從下手，比如領導認為最近業績有點下滑，讓分析具體原因。

第二，結論沒有說服力、邏輯被各種質疑，比如好不容易做好的分析報告，在與同事和領導交流時，卻發現結論沒有說服力，其中的邏輯圓不出來，被各種質疑。

第三，數據不充分，找不到事實與結論之間的硬關系，比如銷售團隊在做工作總結時，總結出來的數據是業績增長多少，同環比增長多少等，但在最后結論時，卻大部分是某些市場具體行為，沒有辦法告知結論與數據之間的關系。

以上問題和痛點就引出本次分享的重點，即查理·芒格所說：思維模式會給你提供一種視角或思維框架，從而決定你觀察事物和看待世界的視角。頂級的思維模式能提高你成功的可能性，并幫你避免失敗。

這句話的關鍵詞是視角和思維框架，即在做任何數據分析前，如果沒有很好的視角和思維框架，即便有大量數據擺在面前也都沒有價值，視角和思維框架決定了數據分析的價值。

故本次分享重點不在于教具體的工具，而是視角和思維框架，只有擁有視角和思維框架，數據分析才能有質的飛躍和變化，才能分析出數據的真相和價值。

一、掌握四大分析思維模型

1. 框架思維

框架思維的本質是定義要素、定義維度、定義分類和定義關系，概念本身并不難理解，真正的難度在于定義上。

上圖是一張思維導圖，而思維導圖屬于框架思維的一種表現形式，比如培訓運營型主播時需要有大題材，例如運營主播必備的技能可以切分成很多種類和維度，第一個維度是如何獲取流量并把產品賣出；第二個維度是需要進一步獲取流量、了解抖音的推流機制、數據指標、基礎腳本等；第三個維度是可以把數據指標繼續切分成人氣指標、電商指標等。

人氣指標又可以繼續切分為點贊量、關注量、停留時長、評價等。通過切分可以形成完整邏輯樹的思維導圖，通過該思維導圖就可以清楚知道運營型主播必備技能。

由此可以發現，思維導圖是框架思維的典型代表，即涉及到定義維度、定義分類、定義要素和定義關系。雖然大家都會做思維導圖，但難點在于假設自己從事該領域，這時需要自己思考運營型主播必備技能該如何定義維度時，會發現開頭最難，而只有對維度的定義準確，才表明對運營型主播必備技能這件事理解透徹。

上圖是行為經濟學策略模型，運營經常會面臨一個問題，即每個月、每個季度或每一年都需要對下一部分的工作做出工作計劃，而做工作計劃最重要的一點是計劃要有理有據，需要按照目標解決具體問題。

而在實現目標時務必會涉及用何種方式實現、所做舉措和手段為何一定能達到想要的目標、專業性體現在何處等問題?；诖?，如上圖行為經濟學策略模型左側所示，包含有效流量、展示設計、損失規避、遵義效應等，如不了解的在此推薦一本書，由曾獲得諾貝爾獎的丹尼爾·卡尼曼寫的《思考，快與慢》，此本書中詳細闡述了行為經濟學里關鍵、重大的效應理論，這些效應理論在這些年的商業環境中被反復證實和驗證。

本人第一次看這本書時即被里面的理論深深震撼，比如運營經常會被領導要求寫計劃，當寫計劃時通常會想自己下個月將策劃一場滿299減100的促銷活動，這個活動將帶來多少業績等，但很少人會思考為什么定義為滿299減100而不是定義為6.6折的原因。

當我們知其然而不知其所以然時，仍然是按照工具的思維角度去做常態化工作，在這種情況下沒有創新性，因為只有對理論理解得越透徹，才能越活學活用。如果只知道299減100是比較好的效果，但卻不知道原因，在未來工作中思考方法和策略時就很難有創新，只能用別人用過或想到的東西。

如上圖所示，本人添加了第二列：活動例子，主要用來重新做注釋，幫助準確理解效應所起的作用；這時還需注意橫軸是應用場景節點，從事互聯網行業的同學應該知道，在很多時候不管是產品還是運營，在開始大部分工作時的著入點都是要先站在用戶角度去思考，這樣勢必有一種叫場景的概念。

故做上圖模型時把用戶場景角度切分成6個環節：一是用戶通過廣告導流或其它方式進入平臺；二是用戶進來后會看到首頁；三是用戶點擊進去后想詳細了解產品，這屬于商品引導；四是當用戶對產品有認知后就會決定是否下單；五是評價；六是復購、朋友拉新、渠道拓展等場景。

當拿到上圖這張表時，框架思維的魔力就出來了，可以把所有能想到的效應都嘗試能否對應到場景下，比如做廣告導流或在首頁里設計促銷廣告時，就需要思考哪種效應可以支撐這件事情，從而可以發現收益小、風險偏好效應很適合做促銷；

比如發優惠券時會發現，從收益小、風險偏好效應角度看，優惠券遠不如直降效果好，因為當用戶面對收益極小時，反而偏向于冒險；再比如公司預算很少，如果想要每個人都得到促銷福利，這時就會發現2塊錢抽獎遠比2塊錢優惠券效果好。

所以在設計活動時，可以把所有效應跟所有場景一一對照寫出策略，當整體做完后就形成了策略庫，這個策略庫就是行為經濟學策略模型，可以把這套行為經濟學策略模型存在自己電腦里，當老板要求做下個季度或明年工作計劃時，就可以根據這套策略庫，清楚知道下一步的做法。

通過上述案例即可明白框架思維所帶來的變化，即框架思維的本質是需要把事情重新解構，把事情按照全新維度、全新分類重新解構出來，就會發現事情的不同。所以框架思維本身并不難理解，其難點在于如何找到好的要素、視角、框架思維去重新定義一件事情，只有重新定義透，理解事情才會變得完全不一樣。

2. 樹狀思維

樹狀思維也稱邏輯樹思維，即把復雜結果拆解成若干個簡單的子結果，然后像樹枝那樣逐步展開。

邏輯樹有兩個重要特點：

第一，因上有因，果下有果，即所有事情都可以歸為是原因還是結果，比如公司的銷售額業績上升屬于結果，而導致銷售額上升可能是客單價或下單人數等，這時客單價和下單人數也屬于結果，又可以繼續往下細分。

第二，一果多因，在現實世界中，一個結果通常由很多原因促成，所以邏輯樹的一個果需要分出很多枝枝蔓蔓。

邏輯樹思維設計數據結構的秘訣是邏輯遞進，即上一層的因，也是下一層的果，由此展開樹狀結構，不斷深挖尋找背后的因，故作為分析者要始終思考：誰是誰的因，誰是誰的果。

如上圖所示，銷售額是電商的終極指標，銷售額往下可以拆成客單價和下單人數，客單價又可以拆分為各個品類客單價加權平均值，各個品類客單價又可以拆分為各單品的加權平均值；下單人數也可以拆分為瀏覽量和轉化率，瀏覽量可以拆分為新客和老客，新客又可以拆分為不同渠道的新客，老客也可以繼續拆分為不同人群體系等。

首先，當邏輯樹越豐滿時，對商業理解就越全面和越有深度，可以在認知上達到前所未有的高度；其次，邏輯樹思維是業務復盤時的不二法門，如果養成邏輯樹思維，在看到報表時，就可以快速知道每個指標的結果是由哪個指標變化導致，從而可以很快發現數據的最關鍵點和本質點。

邏輯樹思維需要具備兩個能力：

第一，全方面大膽假設能力，因為邏輯樹因上有因，果下有果，如需清楚當中的邏輯關系，一是需要經驗，即業務做久后才能知道哪些事情是因，哪些是果；二是需要有復合知識或做思想實驗，才能完全驗證出因和果。

第二，交叉邏輯驗證，好比醫生診斷、偵探破案一樣找到關鍵因素。

上圖左側圖可以很好說明邏輯樹的辯證過程，即當有了結果指標后，按照邏輯樹關系把其拆分為一層層的過程指標，一直拆到沒有前因指標；這時需要記住，所有能被指標化的東西其本身就意味著是果，如果沒有前因指標時，導致該指標變化的一定是行為，所以公司所有指標變化都可以溯源到業務行為。

而業務行為有一定的慣性和規律，這時就可以發現，原來是市場規律決定業務行為，即市場上所有商業行為動作，從嚴格意義上來講都符合一定的市場，所以規律決定了團隊組織的業務行為，當把規律找到并很好利用起來后，就可以發現新的結果指標，然后又進入到新一輪的規律中，從而形成完整的閉環。

3. 系統思維

系統思維有點玄妙，系統定義是由若干要素以一定結構形式聯結構成的具有某種功能的有機整體。

即使不清楚系統思維，也會知道增長飛輪，增長飛輪是屬于系統論中的一種。如上圖亞馬遜的戰略增長飛輪所示，亞馬遜在20多年的時間里一直能持續創造價值，是因為貝索斯在做企業戰略體系時，嚴格遵循四點：首先要確保產品是無限選擇；當商品越來越多時，客戶體驗一定越來越好；當客戶體驗越來越好時，會帶來更多流量；有了更多流量后，就會有更多賣家愿意加入到平臺，當平臺賣家越多時，勢必又帶來更多商品的無限選擇。

所以系統論是看待和理解企業業務增長的一種解讀方法，其有一個很大的特點是時間序列相關的演變模型，整個過程和時間相關，先是無限選擇；無限選擇促進客戶體驗；客戶體驗促進流量；流量再促進賣家；賣家再繼而促進無限選擇，如此周而復始、無限循環地不斷加強。

但系統中有個重要概念是調節回路，即當系統越來越強后，就會出現其它因素干擾其增強回路，使其增強回路逐漸趨于平緩，直到靜止為止，當增長飛輪趨于平衡時，就出現系統論中的熵增狀態。

中華民族的老祖宗對系統論理解最深，比如太極本身體現了系統論的無限與周而復始、互相加強的過程；以及周易中的否極泰來和物極必反兩個卦象也與系統論相同，即當一件事情持續糟糕到限度時，便不會再糟糕下去，美好的東西也一樣，當無線美好到極致時，便會靜止，所以凡事沒絕對。

雖然中華民族老祖宗對系統論認知很早，但卻是西方人把系統論闡釋地更清楚，這是由于東西方思維的不同，西方在傳播知識時，可以把知識定義地非常準確，更有利于知識的傳播和理解。

當掌握系統思維后，大到企業決策，小到個人未來規劃，都可以用系統論的方式找到目前最困擾的事情，即找到最關鍵的因，當知道增長飛輪中的關鍵因素時，就可以通過撬動關鍵因素影響整體。

4. 對比思維

對比思維是指認知是基于一個又一個參照對象積累起來的，而對比的本質就是參照性理解。比如所有人認識新事物時都不是一下子就認知到位，因為人的思維習慣是在認識新東西或沒接觸過的東西時，通常把其和已經知道的東西進行比較，從而知道新的東西。

比如市場營銷中的定位本質就是對比思維，如果全世界只有一家企業就無需定位，而需要定位是因為有很多競爭對手在同品類里爭搶，所以才需要有定位，定位就是和別人不一樣，而不一樣要通過對比才能得出不同點。

剛進入到某個新行業時，可以通過規模和增速兩個象限快速了解行業，如上圖所示，作為一個剛進到母嬰公司的產品經理，只需通過這張圖即可馬上了解公司賣的品類和所處市場。

比如規模大增速慢說明產品處于紅海狀態，這樣的產品屬于公司的現金流產品，而現金流產品是公司一定需要有的，但其不代表公司未來，僅代表公司現在的利潤和流水；如果想以后有發展機會，就需要有增速快的產品，而增速快的產品大部分都集中規模小的地方，即找到藍海。

綜上可以發現，對比思維可以在認識事情時，通過對比瞬間，改變對事情的理解和認知。

本人把對比思維總結成“三位一體”3個點：

第一，見自己，即環比和同比，定位當下是轉好還是轉壞。

第二、見天地，即與最好的對象比較差異和趨勢，找到優劣勢和機會點。

第三，見眾生，即與大盤數據的平均值和中位數比較，會發現有時大盤數據上升或下降不一定和自己有關，而是跟整個行業相關，所以需要根據自身當前的業績走勢或指標判斷是行業整體帶動還是個人努力相關。

二、體驗數據與運營數據商業結合案例

在分享案例前，先普及一些知識：

第一，體驗數據，也稱X-DATA，通常圍繞著滿意度、費力度和凈推薦值而開展，通過問卷調查、線上線下實時獲取等渠道來獲取一線員工和客戶反饋。

第二，運營數據，也稱O-DATA，通常是指那些與運營、增長、業績、績效等前端業務相關的數據，例如復購率、轉化率、流失率、首次解決等。

O-DATA，是指“發生的結果”，X-DATA是指客戶體驗層面的“原因”。

上圖右側是某保險行業的NPS指標體系，如圖所示，NPS可以分為平臺信任、產品體驗、操作體驗、保障生效服務、繳費/續費/續保服務、理賠服務和服務體驗類型。

當NPS體驗報告出來后，很多業務人員會下意識思考該調研報告的結果與平臺、業務增長是否有關系，很多人都期望可以利用X-DATA結論去促進業績增長，并制定可行策略讓公司信服，知道其價值所在。

首先需要從基本框架著手，框架一旦對齊邏輯，枝枝蔓蔓的邏輯就會全部迎刃而解?？蚣芸梢园磮鼍胺绞椒殖?個遞進場景：人到端、端到買、買到買多、買多到多買、多買到推薦。分成5個場景后，再把X-DATA、O-DATA做一個對照表；對比后再思考X-DATA符合哪個場景。

比如X-DATA的平臺信任、產品體驗、操作體驗符合端到買場景，因其決定了用戶轉化。

首先，平臺信任轉化為業務運營的核心問題就是“為什么買你家產品”。平臺信任解決的是信任問題，而對應的下單率就是信任點；其次，產品體驗是“為什么買這個產品”的動機問題，所以產品體驗一定要到位；最后，操作體驗是“為什么現在買”的引導問題，即產品體驗和平臺信任是否能快速引導用戶下單。

故平臺信任、產品體驗和操作體驗剛好對應運營中的經典三問，而O-DATA中的指標也有對應關系，比如平臺信任和產品體驗能決定下單率，操作體驗決定訂單轉化率，因為有用戶下單后不付款。

保障生效服務會影響O-DATA中的客單價和客戶貢獻價值，在保險行業中最大的特點是產品介入程度高，如果不是競爭對手可以提供更好的產品或自身產品做的太差，客戶通常不會愿意換一家保險公司，因為放棄成本很高，需要重新了解一遍保險公司，所以繳費/續費/續保服務的體驗程度將直接影響復購率。

從多買到推薦，理賠服務和服務體驗決定客戶的推薦系數/復購，因為人只有在遇到事情時才能感知產品價值，所以理賠過的用戶是最好的推銷員，一定會影響復購。

綜上即可梳理X-DATA和O-DATA之間的邏輯對照關系，通過該邏輯對照關系，就可知道X-DATA如何改善且可以影響O-DATA的哪些指標。之所以站在X-DATA的角度去分析O-DATA，是因為影響O-DATA的事情不僅是X-DATA，而X-DATA也不是所有指標都能影響到O-DATA。

從廣泛的邏輯樹角度看，影響O-DATA的因子遠遠要大于等于影響X-DATA的因子。比如市場部做了場促銷活動，瞬間就可以讓X-DATA變得無效，因為直接就可以干擾O-DATA的結果，所以O-DATA范疇的影響因子更多，故一定是站在X-DATA的角度去分析O-DATA，才能把邏輯關系對照完整，才不會有偏差。

當有了指標框架的對照邏輯后，便可做增長飛輪系統，就會發現當有了更好的客戶體驗后，就可以帶來更多客戶；當理賠客戶越來越多時，就會有更低的理賠成本；當理賠成本越來越低時，就可以有更多的產品選擇；有了更多的產品選擇，就可以有更好的客戶體驗，由此周而復始、反復循環。

三、完整實操指引方法

在接下來的部分，劉典默老師詳細講解了完整的實操指引方法。

囿于篇幅有限，想要觀看完整視頻的朋友可掃描下方二維碼添加會員學習顧問@betty老師的微信，并備注“劉典默”，即可獲得觀看鏈接。

四、十二月直播回顧

本次會員直播課程，劉典默老師為我們詳細講解了如何系統掌握體驗數據分析實操方法，驅動業務增長，希望大家都能有所收獲~

每周三/四晚上8點，起點課堂會員平臺都會邀請一線的互聯網產品、運營實戰派專家，與大家分享最新的產品行業動態、運營玩法和干貨知識。

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