從混沌到清晰，做數(shù)據(jù)十年，第一次見這么棒的業(yè)務(wù)分析模型

上周跟做數(shù)據(jù)分析師的發(fā)小老王吃飯，他扒拉著碗里的米飯嘆氣，“老板讓我分析下Q2成本為啥突然漲了，我盯著Excel表熬了個通宵。

最后匯報時就說‘可能是原材料貴了’，結(jié)果被懟‘這還用你分析？我用腳都能想到’。

這事兒真不能全怪老王很多分析師不是能力不行，是缺個像樣的“分析工具箱”。

今天就來聊聊數(shù)據(jù)分析師必備的四個核心模型，學(xué)會了至少能搞定工作中九成的業(yè)務(wù)難題。

先說最基礎(chǔ)的總分式模型，這玩意兒就是“把大象拆成塊”。

比如老板問“收入為啥降了”，你不能光說“市場不好”，得像剝橘子一樣一層一層拆，先看線上線下渠道。

再拆不同商品品類，最后落到用戶群體新用戶是不是少了？老用戶客單價有沒有跌？

用總分式一拆才發(fā)現(xiàn)，不是所有品類都拉胯，就服飾那塊客單價跌得厲害，其他品類比如數(shù)碼、家居反而漲了。

后來一查，原來是服飾部門為了沖銷量搞了“滿300減150”，看似熱鬧，結(jié)果客單價從280塊掉到160塊，總收入自然跟著降。

不過總分式模型也有缺點它只能告訴你“哪兒出了問題”，說不了“為啥出問題”。

就像你發(fā)現(xiàn)華東地區(qū)銷售額降了，是因為競爭對手開了新店？還是當(dāng)?shù)赝蝗幌揠娪绊懳锪鳎窟@就得靠后面的模型補位了。

我認(rèn)識的一個快消企業(yè)分析師，就把總分式和后面要說的邏輯樹模型結(jié)合著用，先定位問題節(jié)點，再深挖根因，結(jié)果問題解決周期比以前縮短了小一半。

再說說最能挖“根本原因”的邏輯樹模型。

這東西跟偵探破案差不多，先假設(shè)“兇手是誰”，再一層一層找證據(jù)。

比如某連鎖品牌A店鋪銷量不達標(biāo)，一級分支可以拆成“流量少了”“轉(zhuǎn)化低了”“客單價跌了”，流量少了再拆成“自然客流”和“推廣客流”

自然客流里再看“時段”“天氣”“周邊有沒有新競品”這么一層層扒下去，問題根本藏不住。

之前有個案例特典型，某SaaS公司發(fā)現(xiàn)用戶續(xù)費意愿降了，團隊猜是“價格太高”，結(jié)果用邏輯樹一分析，發(fā)現(xiàn)新用戶里有60%說“不會用功能”。

后來他們做了個實驗，隨機抽500個客戶提供專屬培訓(xùn)，續(xù)費意愿直接翻了兩倍多。

你看，要不是邏輯樹幫著定位到“使用門檻”，估計還在瞎琢磨降價呢。

現(xiàn)在AI工具越來越厲害，比如Tableau最新版本能自動生成十多層的邏輯樹，有分析師擔(dān)心自己要失業(yè)了。

其實真不用慌AI能幫你搭框架，但核心假設(shè)還得靠人來定。

就像廚師炒菜，AI能幫你切菜備料，但放多少鹽、什么時候出鍋，還得靠廚師的經(jīng)驗。

上周跟一個金融科技公司的總監(jiān)聊天，他說他們用AI分析信貸逾期率，效率提了65%，但最后拍板還是得分析師結(jié)合行業(yè)周期、政策變化來判斷，畢竟算法也有“看走眼”的時候。

除了這倆，矩陣式和循環(huán)式模型也得說說。

矩陣式就像給業(yè)務(wù)排優(yōu)先級，比如餐飲企業(yè)搞“客流量×客單價”矩陣，一眼就能看出哪些時段是“高價值區(qū)”。

有個連鎖咖啡店就靠這招，發(fā)現(xiàn)下午茶時段雖然人少，但客單價是早餐的兩倍，于是推出“下午茶套餐”，硬是把該時段營收拉起來一半多。

循環(huán)式模型則適合動態(tài)調(diào)整的業(yè)務(wù)，比如生鮮電商的庫存管理。

從盤點庫存到預(yù)測銷量，再到判斷要不要補貨，得形成一個閉環(huán)。

某平臺用這模型把損耗率從15%壓到8%，關(guān)鍵就在于設(shè)了倆硬指標(biāo)，新品30天賣不完60%就打折，連帶購買率低于25%就停售這種“動態(tài)監(jiān)控”比拍腦袋補貨靠譜多了。

說到底，這四個模型就像瑞士軍刀的不同刀片，得根據(jù)業(yè)務(wù)問題靈活組合。

老王后來學(xué)了這幾招，前幾天跟我炫耀，“上次分析成本問題，我先用總分式拆出原材料占比最高。

再用矩陣式把原材料按‘采購量×價格波動’排序，最后用邏輯樹挖到供應(yīng)商物流成本漲了老板當(dāng)場拍板換供應(yīng)商，現(xiàn)在見我都遞煙。”

所以啊，別再說數(shù)據(jù)分析是“對著表格發(fā)呆”，掌握這幾個模型，你也能從“工具人”變成“決策腦”。

記住，真正厲害的分析師，不是精通某一個模型，而是30分鐘內(nèi)就能判斷該用哪把“刀”畢竟，解決問題的本事，才是飯碗的底氣。