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數據分析，如何挖掘潛在業務機會
2020-11-09
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作者：接地氣的陳老師
公眾號：接地氣學堂
“通過數據分析，找到業務的機會點”是很多公司對數據分析師的要求，然而，又是很多新人犯難的地方：
  • 啥叫業務機會點？
  • 咋從數據里看出業務機會點？
  • 為啥我找的業務機會點別人不認可？
今天我們系統了解下
1 什么算機會點
在業務口中，機會點是個很隨意的東西。比如業務給出的報告里，經常有類似“我們要抓住當下行業復蘇大好機會……”這種空洞的口號。
可實際執行起來，完全經不起推敲：
1、行業復蘇是真還是假？
2、競品也復蘇了呀，為啥不是挑戰？
3、行業復蘇和我們的哪個結果指標有關？
4、行業復蘇誰來抓，啥時候抓，怎么抓？
一條都沒說清楚。
所以想要把機會點講清楚，就得符合以下標準：
  • 有明確的事實為基礎
  • 有清晰的業務邏輯
  • 對某個結果指標有正向影響
  • 有具體的負責人、工作流程
這樣的輸出物，才算是機會點。否則就淪為口號，空談。
那么問題來了，該如何找到這么具體的機會呢？
2 抓住機會點的正確姿勢
顯然，這么多具體細節，是不可能直接從數據里推導出來的。數據只是一系列業務動作的結果，不能反映業務動作，更不能直接告訴你“誰，該在幾點鐘，做啥事”，因此想要找出機會點的第一步，就是放棄憋在房子里造神威無敵大將軍機會識別模型。而是定義清楚：怎么樣的結果，算是一個機會點。
這里有四種典型的數據形態（如下圖）。除了圖1，大家公認這不是什么機會點以外。圖2、3、4都有可能是機會點。但圖2、圖3在很多公司不被人認可，很有可能做出來以后被人噴：“我早知道了”。因此圖4，才是最完美的機會點表現：原先業務方不知道，被數據發現，加以行動，之后指標大漲！


圖解：所謂機會點，一般要符合：之前沒人發現+之后大有起色這個條件，否則，如同圖1，做了沒啥變化，做了白做。如同圖2，本來就是一路向好，即使做了改進，也會被認為：它本來就很好??！最后不被認可。
圖3在有些公司可以被算作機會點，即：我把之前做的成功地方總結下，又復現了。但是有些公司不認可這種，所以看情況來，只有圖4才是爭議較小的，真找到一個機會。
因此，想要分析機會點，要搞清楚：
1、要分析的是哪個部門，哪些業務線
2、該業務線核心指標是銷售額/新注冊用戶數/商品毛利……
3、該核心指標過往表現，是否有連續性趨勢（如圖2）是否有單點爆發（如圖3）
4、連續性趨勢，對應的內外部環境是？發展階段是？（排除生命周期早期的自然增長）
5、單點爆發性動作，對應的業務場景是？可復現程度是？（排除一次性好運氣）
6、無趨勢/無單點前提下，是否有細分領域的成功案例可以套（細分客群/小眾產品/細分渠道）
這樣，鎖定了關鍵指標，樹清楚標桿，就容易提煉出可以加以利用的業務上的做法，比自己憋在電腦前冥思苦想要快得多。
3、抓住機會點的三大手段
最簡單的手段：評估增長趨勢。
通過對目前的增長原因進行分析，剔除其中自然增長、周期性增長的因素，找到是否有可以通過調節投入產出影響的部分。如果有，評估追加投入能帶來的產出（注意，要避免從出現邊際效益遞減）。如果追加投入帶來的效果很客觀，這就是一個成熟的機會點：通過追加投入，多賺收益（如下圖）。


圖解：很多數據新人，喜歡看著指標在漲，就大喊：這是機會，要繼續保持！這是非常無腦的做法，很有可能眼前的增長是周期性增長，是恰好在產品/生命周期頂端，這就是所謂“自然增長”。
也有可能目前的增長邊際效益已經遞減，投入產出比已經開始下滑，資源投入接近上限，這時候也難以為繼；也有可能追加投入不能額外帶來增長，這些都需要做增長潛力評估才能得出結論。
其次簡單的手段：評估復現可能性。
通過對過往成功案例的拆解，看是否有可以重復出現的可能性。成功案例能否復現，需要從業務邏輯角度，拆解業務標簽，分析可行性。比如銷售簽了成功簽了一單客戶，可以拆解為：
  • 客戶行業
  • 客戶需求
  • 簽單產品
  • 簽單金額
  • 簽單業務員
  • 簽單周期
等標簽，之后對這些標簽下的成功率進行復盤。如果復盤發現：這一單真的就是孤零零一單，沒有啥類似成功經驗。那么很有可能這是無法復現的。下一步，可以繼續做一些實驗，驗證復現可能性，或者干脆放棄尋找其他機會（如下圖）。


圖解：從數據角度，驗證復現的關鍵，是：提煉業務邏輯。把業務的語文表達，變成可以用數據檢驗的標簽。這樣看過往數據的時候，可以按標簽提取案例；做實驗的話，可以按標簽檢驗規律。不做轉化，各種因素重疊，很難說清楚。
從細分領域找機會，是最難的分析。
難點不在分析思路，而在論證上。本質上看，細分領域機會，其實就是在整體做的不好的情況下，拆解用戶群體/渠道/產品線，找某個相對較好的分支，然后試著推廣。這樣拆解數據很簡單，拉交叉表就行。但是論證這個點就能推廣開。是很困難的（如下圖）：


圖解：上邊的做法，是典型的“把業務當瞎子”做法，卻是做數據分析的最喜歡干的事。業務部門只要不是瞎子，就能看到C渠道轉化更好，他們為啥不投更多C渠道？為啥不開發更多類似C渠道？只要不是瞎子都會干。所以這里的關鍵不是對著這張表大喊：要做多！而是組織一次會，了解下過去發生的事，或者至少把時間周期拉長，把ABC渠道的標簽打上，看看是否過往有類似標簽的嘗試，提前規避問題。
因為很有可能孤立的某個點是難以推廣的，比如：
1、渠道小眾，用戶群體小眾，產品線本身需求不大；
2、受制于政策、資源的限制，無力做這個點；
3、這個點已經嘗試過，吃過虧，所以才只做這么大；
4、小范圍內做可以成立，一推廣開就出現邊際效益遞減，核心客群不足，等等問題。
總之，一個業務如果很容易就做得好，那一定早就做好了。業務部門又不是傻子。目前做得沒有起色，一定是有更深層的原因。
所以從細分領域找機會，最好用增長實驗的方法來解決問題，而不是依賴過往數據分析直接得出結論。比如發現一個潛在機會點，提前和業務方溝通：
  1. 過去是否注意到這個點
  2. 過去是否嘗試過這個點
  3. 如何看待這個點的機會
  4. 是否有可能追加投入
  5. 如果有可能，第一波是否安排嘗試
這樣提前避免踩坑，設計好增長實驗方案，逐步探索一條路出來。才有可能找到機會。
4 抓住機會點的錯誤姿勢
以上就是發現機會點的基本思路。發現機會點不是一蹴而就的，需要深入業務，結合實驗，才能得到靠譜結論。而我們的數據分析師最喜歡干的就是：
1、因為這個指標漲的快，所以它是機會，得把握
2、因為這個渠道指標好，所以它是機會，要做多
3、因為過去做成功一次，所以它是機會，要繼續
4、因為這個指標低，所以它是機會，搞高了就好了
無論證，無邏輯，無實驗。只是把收入=客戶數*付費率*客單價的公式翻來覆去的說，這種三無產品不被噴就見鬼了。

就算做增長實驗設計，也是被業務方牽著鼻子走，不考慮事前假設，不考慮交叉因素，不考慮實驗步驟，每一版實驗方案一個天上一個地下，最后得不出結果，也是情理之中的。大家切忌，切忌。


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