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数据化运营系列:数据分析思维入门(3)——分析

数据分析最难的,不是EXCEL技巧、不是SPSS和R语言、也不是SQL技术,而是思维!

数据分析最难的,不是EXCEL技巧、不是SPSS和R语言、也不是SQL技术,而是思维!

小编认为,优秀的数据分析师必须具有三个特质:

精于数据、擅长思维、理解商业;

什么是思维? 怎样培养思维?

下面,小编精心准备了第三堂课,送给对俺不离不弃的小伙伴们。

[ 序 ] 来一场思维的洗礼

今天要讲的不是【思维】,更像【方法】。也是数据分析入门最容易的一课。

如果你以为数据分析是一门多高深的手艺活,如果你因为恐惧而不敢去步入数据分析的大门。那么,这篇文章会给你信心。让你明白,数据分析是多么容易的一件事。

数据化运营系列:数据分析思维入门(3)——分析

数据分析思维入门(3): 分析

分析的目的,是为了得出结论!

数据分析师最牛的地方,不是会做炫人眼球的图表,而是要从数据引出观点,以观点指导运营!

工具,小编用的是EXCEL、PPT、以及从取真经里面的截图。 什么SPSS和R语言我们是几乎不用的;

方法,小编用的是对比、分类、细分。什么聚类、回归用的也是极少的;

以小编这些年来的数据分析经验来看,你有了这些,足以!(关于数据挖掘那般专业的事,交给取真经这样专业的数据公式去处理就行了)

什么是对比、分类、细分?从理论方面小编就不做解释了,大家百度一下就可找到权威的答案。小编只从实践应用中来一点抛砖引玉的例子。

1、对比:

对比是在数据分析中用得最多的。对比的目的是为了找出两个指标(事物)之间的不同。比如:

本月实际销售与目标的对比,叫“达成”;

本月实际销售与去年同期的对比,叫“同比”;

本月实际销售与上月实际销售的对比,叫“环比”;

自家店铺与竞品店铺的对比,叫“差异”;

这是其一,其二是我们要知道,为什么要看“达成”、“同比”、“环比”、“差异”?

“达成”是为了看当前业绩的完成情况,以此评估业绩完成进度是否合理。注意,听你汇报的人,往往会更关注原因:业绩达标了,达标的原因是什么?什么地方做得足够好?业绩不达标,不达标的原因是什么?什么地方出了纰漏?

”同比“是为了看当前业绩与去年同期有没有增长。有经验的管理者看的第一个指标就是同比,同比上升了,就要考虑上升幅度是否符合预期,同比下降了,更需要去找下降的原因;

”环比“是为了看店铺业绩前后的变化,环节上升或者下降往往代表店铺在这段时间内销售策略的调整。有时是因为这个月商品降低了折扣,有时是因为这个月加了一场活动。需要环比的变化是异常原因,便需要引起警惕,及时干预。

”差异“是为了找到店铺与竞品之间的不同之处,这种不同,有时是为了避免与竞品的直接竞争,有时是为了向竞品学习更好的运营手段。比如,竞品在去年5月做了3场活动,预估今年5月也会有同样的3场活动。那么,我们是与竞品同台竞争呢?还是抢占先机,比竞品提前几天做活动?

(对比分析是最容易做的,往往一个减法或除法公式就搞掂了一项对比数据。但是,容易做的分析往往会让许多人失去思考。所以我们要经常问自己”为什么上升?为什么下降?“)

2. 分类

数据化运营系列:数据分析思维入门(3)——分析

与“对比”相反,分类的作用是为了找出一批事物的共性。比如:

RFM的分析,将用户分为优质、一般、流失等群体,据此做出对应的营销策略;

价格带/折扣带的分析,将商品分为不同的区间,是为了掌握用户的消费力分布情况,进行更有针对性的备货;

将商品分为活动商品与非活动商品,是为了评估商品备货与活动机制的匹配程度;

将商品分为正价与特价,是为了评估店铺对新品的倾销能力;

… …

如何分类,取决于你分析的目的,更取决于你对业务的理解。只有对运营、商品、CRM有深入的理解,你所做出的分类才能准确,分析才有意义。

3、细分:

细分的另一个名词叫”溯源“,也就是发挥死磕精神,刨根问底的意思。

细分一般有两种应用模式:一是能套用公式的,二是对业务流程从头到尾的梳理一遍;

能套用公式的可以用杜邦分析法。如“销售额=UV*转化*客单”

对需要对业务流程梳理的,可以借助流程图。如页面的跳失分析和转化分析。

数据化运营系列:数据分析思维入门(3)——分析

细分一般是在找不到分析角度,找不到切入点的时候使用的一种方法。优点是比较全面、系统化。只要选对模型,往往都能揪出真凶,找出问题的主要原因。

好了,这是数据分析的第三课—-【分析】

总结两句话:

1、分析的目的是得出结论,并以结论指导运营 !

2、只要对业务了解,最简单、常用分析的方法有三种。

来源:取真经电商大数据(本文已获得授权)

链接:http://www.quzhenjing.com/articles/hAQANNXQRMVgw8Sx5j0TUgVaAEJ1K8AdE3dpJpfF-NI

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