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基于数据分析给出运营建议，这是我见过最好的案例

CDA数据分析师

2023-08-10

导读：有同学问：“如何基于数据分析提出运营建议”，今天我们拿个简单的题目来举例。这个题目陈老师之前讲过，有印象的同

有同学问：“如何基于数据分析提出运营建议”，今天我们拿个简单的题目来举例。这个题目陈老师之前讲过，有印象的同学应该还记得。再举一次，是因为经常有人把它搬出来，而且有关它的大部分讲解，都是错的。

已知，下图是某个电商一周销售金额走势（具体数据都差不多，总之曲线长这样），问：数据反映什么问题，怎么提运营建议。

很多同学一看这个数据，本能的回答就是：最后两天低了，要搞高。

问题就从这里开始

为什么不能写要搞高

因为如果面试官多问一句：你准备搞到多高？就能把“要搞高”三个字干废了。无论怎么后续怎么解释都解释不清（如下图）。

这就是：“说话的一张嘴，做事的跑断腿”的直观体验。“要搞高”三个字说起来轻松，可做起来一堆问题：

为什么非要搞高？
要搞到多高才算高？
市场搞高还是销售搞高？
用什么产品搞高？
啥时候开始搞到啥时候？

所以说做数据分析的，要对业务常存敬畏之心，不然光空口白话，会被人笑话的。

真要提建议，当然得从第一个问题开始。为什么非要搞高是最初的判断，也是最重要的判断。判断错误会把整个方向带歪，搞得大家兴师动众劳而无功，所以一定要慎重。

第一个建议是要不要搞

什么不是低了要搞高，是因为很多业务都是周期性波动的，比如休闲类消费就是周末高，平时低；B2B交易就是工作日高，节假日低。碰上小长假之类的，除了吃喝玩乐大部分其他交易都会停。所以得多看几周数据，看过往趋势。

有些商品交易有明显生命周期性，比如手机都是新上市的卖得好，过一段时间性能落后淘汰了就自然会差。题目仅给了一张图什么条件都没说，所以有可能这是某个（或者某些类）商品的生命周期末尾，因此还得看具体品类。

我们还不知道，到底这一周交易的目标是多少，如果目标已达成，那即使低一点又有啥问题，所以还得看任务目标。

综上，想说：要搞高，前提是先判定这个数是低。这样就得先找标准。我们得综合趋势、品类生命周期、任务目标，综合下结论（如下图）。

很多同学说，这一步看起来很简单呀，不就是把曲线拉长吗。实际上情况可能很复杂。请注意，简单是建立在着两种情况下的：

1、销售金额是个很直观的、数值型的、结果性指标，高就是好，低就是不好。

2、上边举例的三种情况，都是严格符合趋势，且前后走势一致。

如果情况1不成立：比如是阅读量、用户数这种过程指标，判定就变得复杂。你得看这些过程指标的涨跌，和销售金额，毛利这种结果指标间有没有直接关系。如果是转化率这种比率型指标，就得先看是分子小了还是分母小了。

如果情况2不成立，往往意味着一种特定的业务行为。比如下边两种很常见的场景，在整体达标的前提下，内部结构发生了有趣的变化，这种变化到底是好还是坏，会不会眼前看着达标，后边几期数据就不达标，都有可能，这时候就得更深入地分析。

第二个建议是要搞多高

如果经过判断有问题，真的要搞高，那第二步的判断就是：要搞多高。很多人会说：不是越高越好吗？显然不是！应该是：在投入一定的情况下，越高越好。你的商品主管、用户运营、产品经理、网站开发在短期内的投入能力都是有限的，因此得定个合理的小目标。

如果上一步做的很扎实，那么这一步就非常好做：

参考标准1：KPI。可以计算做多多少才能补齐KPI
参考标准2：自然周期。可以计算看多做多少才能让业绩曲线保持过往周期性运转，至少止住持续下跌的态势。
参考标准3：生命周期。可以看按目前生命周期，预计商品还有多少周销量，再看要做多少才能赶上节奏，避免后期积压。

当然，以上都得和具体品类结合。如果题目没讲清楚，可以根据自己的理解假设情况进行深入。不深入，越到细节讨论，可能性就越多，越难讲清楚。

第三个建议是谁来搞

再往下建议，先定干活的人，再讲具体怎么干。注意，不同部门可以干的事是有区别的。

流量运营：为全站引流，分配流量
商品运营：商品选款、上下架、补货
活动运营：促销活动、宣传活动
用户运营：给制定用户发券
产品经理：调整购买路径

因此想提有用的建议，得先明确是提给谁的。这里就需要拆解问题，落实到具体产品品类、用户等级上。

但在拆解之前注意：先区分是整体性问题，还是局部性问题。如果是整体性问题，比如整体上流量不足，竞争对手争抢用户太厉害，产品线整体老化，这时候就得出杀招，考虑整体流量，出爆款。要是只是个别产品的问题，可以再具体考虑。因此看结构性变化，就是个重要的参考数值。

第四到第N步建议

再往下继续提建议，会涉及到具体怎么做。请注意，“怎么做”是不能直接从数据层面推导的。比如在上例一中，我们看到了A产品销量下降是引发问题的关键，但是，是选择C产品替代A，还是基于A重新做活动，还是全站导流。这里需要业务的专业判断。

数据可以做的分两种：

第一，上次出现类似情况，是如何处理的，最后效果如何

第二，常规措施，促销、新品、用户活动，大概投入产出多少

基于这两点，先判断整体策略方向：到底用什么手段，用多少投入。之后才是细节：具体哪天上什么产品，优惠力度是多少，发券面向多少人……在更细节层面，比如券面额，活动形式上，可能还得配合一些ABtest才能得到最后结果。

这样层层深入，每一步都基于之前获得共识的判断，能非常有效的助力业务思考，也不容易被推翻，这才是数据分析真正发挥作用的方法。

既不是一上来抛个宏大的话题：“要搞高”，也不是一下踩到很细的细节：“老夫掐指一算，只要在8月5日派200张面额50满200减50全场通用的券，定可逢凶化吉扭亏为盈”

小结

很多同学觉得提建议很难，总觉得提的不够细，其实主要是思考得不够细导致的。如果一上来只有一根曲线，没有走势分析，没有结构分析，没有标杆，肯定建议也细不下去。甚至连“要不要搞高”这么简单的建议都会提得毫无依据，很容易被挑战。

运营、产品、销售、营销做事情都是很具体的5w2h

1、应对什么问题

2、面对什么人

3、在什么时间

4、什么渠道

5、以何种形式

6、用什么力度

7、得什么效果

这里每一个点其实摊开来都是数据分析可以解释，验证的话题。但是如果直接插入这些细节，就会陷入：“为什么非得是A不是B”的各种论战里无法脱身。

因此我们建议用剥洋葱的方法：

从最简单的：“是不是”搞起
先问是不是这个问题
再问是多大的问题
再问是哪里搞出来的问题
再问能怎么整这个问题
再问这次可以选哪个手段

逐步深入，思路很清楚，也能越想越细，最后提的建议自然是很好的了。

这次结束留个思考题：

如果曲线是同样形状，把问题换成：

交易转化率
用户留存率
活跃用户量
文章阅读量
用户满意度

你会怎么答

有兴趣的同学看可以下来练练，在练以前先思考，这五个指标和销售金额有什么区别，这种区别会导致的差异是什么。

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