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数据分析中“如何定义问题”一些思考和见解
2022-06-13 09:45:16

前言

数据分析中该如何落地?当接到业务需求,先定义问题;回到业务场景,结合分析目标,形成分析思路;最后如何与业务沟通形成落地的建议。“定义问题”是首要的,定义问题是理解、理清需求、分析结果落地的第一步,避免由于问题的定义不清晰,造成结果无法落地等情况。

那么,如何定义一个问题就显得尤为重要了!在实际场景中,如何定义问题呢?本篇以实际场景为例,梳理在数据分析中,如何定义问题的一些思路和见解!

1

实际场景中“问题”

在实际工作场景中,随着业务发展,问题会越来越多,业务方有时候并没有明确的表达出具体的问题,导致数据分析人员收到的问题会越来越不明确,越来越宽泛。

因此,具体目标是什么问题,什么都没有标准的界定就开始分析,在分析的过程中发现自己和目标偏离太远,在这样的情况和情景下,数据分析就要提升去界定问题的能力,让分析结果有价值,能够落地。

主要有以下几个问题?问题不明确,问题太表面,问题没有边界、双方理解有偏差等,那么,我们以一个实际的工作场景为例来梳理一下“如何定义问题”的具体操作:

互联网产品,负责渠道推广的同事找到数据分析师,说“最近投放ROI下降了,帮忙看看”。

2

如何定义问题?

与渠道推广的同事沟通后,根据前面的步骤,进一步明确问题具体如下:

①清晰描述问题

要知道分析的ROI意义是什么,挖掘原始的需求,不能只看业务的需求想要什么样的结果,而是要了解为什么想要这样的结果,清晰相关获取阶段相关数据指标背后的业务含义。在遇到具体问题具体讨论,越细致越容易出结果。

通过对渠道ROI进行分析,其目的是一定程度上的精准投放,根据新增用户数和渠道成本进行计算,得出效果最好的渠道ROI,并在后期进行投放策略优化,费用分配等问题,精准地对好渠道加大投入;

因此,其问题投放ROI下降了,就是渠道推广的同事想知道渠道整体获客能力-----渠道规模和拉新能力。

②划分问题边界

初步预判解决问题的方向、设定评价标准、分析目标的预期值。

◆一般渠道分线上和线下渠道,线上渠道包括百度/应用商城竞价、360、搜狗等搜索引擎,以及直接访问、外部链接等;线下包括车站广告、户外广告、地推广告、自营店面广告等。解决问题的方向从投放渠道ROI(投入产出比)指标进行拆解,基础公式:ROI = 获取的用户数 / 投放费用,从而找到问题原因。

◆通过不同时期同比/环比进行对比,选择不同时期的渠道ROI指标数值作为对比标准,从而分析出异常波动的范围。针对不同时期不同渠道获客量级做出判断标准。

✔渠道获客量级少,用户质量高:对渠道要扩量,扩量之后还要继续关注质量,因为量多了之后留存可能会下跌。

✔渠道获客量级多,质量高:这个渠道是很好的,要加快变现能力。

✔渠道获客量级多,质量不太好:对渠道进行精细化运营,一般是有一个子渠道用户不太匹配产品或者产品交互上出了问题。

✔渠道获客量极少,质量差:渠道直接放弃。

◆通过分析目标得到预期值。找到渠道ROI下降的原因。

③区分问题类型

是什么、为什么、怎么样到底归属哪一类

◆如果不清楚现状(描述性统计)---是多少

◆如果想给现状找标准(什么算好,多少算好)---是什么

◆如果想给现状下判断(好坏,多少,涨跌,类别)---是什么

◆如果想给多个方案选一个(根据标准打分)---是什么

◆如果想知道问题的原因---为什么

◆如果想预测未来---会怎样

◆问题很复杂的时候需要多个分析层次

比如,分析当下的新增用户情况:

◆描述现状:新增了多少,区各渠道转化,新增变化趋势

◆树标杆:根据历史习惯,KPI达成率,领导期望等树立一个衡量标准

◆明问题:好的话能不能持续,不好的话原因是什么

◆为什么能持续:先找好的原因,再看能否持续

◆为什么不好:先找到不好的点,再找原因

④明确输出产物

◆是多少---数据,数据报表

◆是什么---判断标准,判断依据

◆为什么---有哪些原因 ,哪个原因影响最大

◆会怎么样---预计有哪些效果

问题最终定义为:

2021年3月21日较往常平均渠道ROI下降25%,而正常波动范围是±8%,因此认为有显著下降。此次分析的目标在于找出下降的主要原因,并在次日解决。

小结

数据分析人员都能发现问题,但真正重要的不是发现问题,而是定义问题。因为有很多问题,根本不必要解决。数据分析人员必须学会定义问题,才能知道,在数据分析中什么问题是一定要解决的,结果才能真正的落地。一个完整的业务数据分析问题主要是业务遇到的问题和分析的方向,我们梳理问题逻辑时必须掌握定义问题的一些思路和知识。了解问题的结构,我们就可以将错综复杂的问题,用逻辑清晰的方式提炼出问题本质,为理解业务、分析结果落地、指导后续分析方向都有着非常重要的意义。

还要知道不是所有问题都是真正的问题,不是所有真正的问题都值得被解决。所以,在数据分析中定义问题这个环节中,看到问题的时候,我们要剖析业务场景,设定清晰的目标,才能明确的“定义问题”。(若有不一样的想法,欢迎留言)

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