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數據又雙叒叕波動了?五步法,準確識別數據異常波動

大數據 數據分析
“對數據進行監控,分析指標異動原因”是數據分析常見工作內容。這個需求看似簡單,可實際做起來卻讓很多同學很困惑:到底指標波動多大算大?為啥有時候看起來沒多大波動,業務卻很緊張問原因,有時候波動很大業務又不著急呢?

?隨著數據分析崗位招聘越來越內卷,問“你用過/建過什么模型”的也越來越多。這個問題很容易給人“面試造航母,工作擰螺絲”的感覺。實際工作中,真的要搞那么多模型???

搞得很多同學在疑惑:

“對數據進行監控,分析指標異動原因”是數據分析常見工作內容。這個需求看似簡單,可實際做起來卻讓很多同學很困惑:到底指標波動多大算大?為啥有時候看起來沒多大波動,業務卻很緊張問原因,有時候波動很大業務又不著急呢?

想正確解題,關鍵在于:不能就數論數,得讀懂數據波動背后的業務含義。這樣才能知道:哪些是真正的異動,哪些是正常波動。

看似異常的正常波動

有三類波動,是典型的看似異常,實則正常:

1、業務指標季節性波動

2、業務指標生命周期變化

3、業務主動行為引發變化

因此,在做異常波動識別之前,應該主動對業務指標歷史走勢進行分析,發現其中季節規律/生命周期趨勢,分析業務動作對指標的影響,這樣才能建立起基礎判斷標準,避免犯諸如低級錯誤(如下圖):

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真正要關注的,是長期、持續性、違背發展常規走勢的變化。這些情況常常意味著業務出了問題,需要深入追查(如下圖)。

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即使很小,也要關注的波動

典型的,比如對收入/成本兩個關鍵指標的異動。收入/成本是大部分企業的KPI指標。增收減支是企業核心任務,因此這倆指標都有具體到月/周/日的明確要求。哪怕波動很小,也得追查,這樣才能讓業務安心。

比如今日銷售收入KPI:1000萬,實際完成990萬,那就肯定是異動了,沒得跑。至于少的10萬去了哪?可以按銷售渠道做拆解,找到問題源頭(如下圖)。

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短期內的KPI異動,都能解釋為:“業務沒發揮好”,但是如果某個連續數周表現不佳,則可能存在業務能力不行/方法不對等等深入問題,需要做進一步追查。

隱藏問題1:ROI異動

收入/成本指標是可以連起來看的,這時候會有更多發現。因為理論上,有成本投入,才有收入產生,收入/成本應該按一定比例,同步發生才對。

如果兩個指標的關系發生錯位,就很有可能存在異常,比如:

投入持續增長,收入不見漲……

投入沒有到位,收入還在漲!

這都是問題。

這些時候,典型的表現就是業務的ROI異常,要么異常高,要么異常低。這時候都得查原因。ROI異常低意味著需要做優化,提升業務表現。ROI異常高則說明有貓膩,常常和業務浪費有關系。

注意!這種問題經常被數據分析師忽視,卻容易被財務/管理層發現。因為做監控報表的時候,經常是收入/成本分開做,成本分類又是按財務科目,數據分析師看不懂。所以做監控報表時,盡可能把收入/成本KPI做在一起,更容易得出結論。

隱藏問題2:趨勢異動

有時候并不是KPI沒達標,而是指標走勢不對!比如:

  • 雖然銷售暫時達標,但成本越來越高。
  • 明明之前走勢良好,最近突然變差。
  • 收入增長越來越慢,眼看臨近拐點。

這些時候都會引發管理層、業務方的焦慮,從而判定為“異動”,然后要求深入分析。

這里,有些異動是業務闖的禍,比如下圖這種月底突然踩剎車的走勢,很多依靠業務員銷售的公司都有,這就是銷售們眼看業績要完成了,故意推遲報單,藏業績的行為。這種事做多了會讓商品備貨、績效核算、成本控制、經營分析都出現偏差,肯定要查。

有些則涉及深層問題,比如:

  • 產品生命周期到頭了
  • 潛在目標用戶耗盡了
  • 營銷刺激讓人疲倦了?

這些一邊表現為持續衰退的曲線,一旦看到衰退跡象,就得提前向業務方拉警報。因為這些長期趨勢,往往需要配合測試來確認,處理難度也很大。真等問題發生,可能已經來不及處理了。

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隱藏問題3:過程異動

有很多指標變化是來自過程指標,比如曝光量、用戶登錄數量、某個業務訪問量等等。這些指標是KPI指標的過程指標,因此一旦發生異動,有可能影響KPI結果。因此會引起人們注意。

第一種:同漲同跌。這是最好理解的,比如流量小了,收入應聲而降。這種問題可以直接用數據觀察出來,是很容易發現的。要注意的是,如果漲跌不同步,比如流量上升30%,轉化才上升10%,那么很有可能意味著有大量低質量流量進來,而低質量流量又經常和業務浪費相關,因此漲跌不同步也算異常,需要額外關注。

第二種:有漲有跌。比如雖然我的流量變小了,但是轉化率卻提升了,總收入目標還是達成的。這種情況算不算異常?當然算。因為這種變化,很有可能意味著:用戶需求的轉移,渠道特征的改變,產品吸引力變化等等深層次問題。而且想確認深層次問題,都得復雜的分析。因此一旦發現這種變化,一定要及時提醒業務方,發起深入分析。

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第三種:結構轉化。比如我有3個渠道ABC,之前依賴A,現在A越來越少,C越來越多。這種情況算不算異常?當然算。因為業務實際已經和預算發生背離。這時候得考慮是否這代表了長期趨勢,要不要調預算。這又是復雜問題。發現此類跡象以后,一定要提醒業務方,發起深入分析。

隱藏問題4:關聯異動

關聯異動,指發生問題的指標和主要KPI指標沒有直接關系,但是在業務上有關聯。導致業務方很緊張。比如輿情,領導早上起來看到一條熱門視頻怒噴我司產品,那心情肯定好不到哪里去,就會問:“是否有異常!”這時候哪怕KPI指標沒問題,領導還是會擔心。因此需要結合內部數據來解讀(如下圖)。

圖片?

注意!關聯異動也有可能是:“我期望的好事沒發生”。比如我組織運營人員搞一場培訓,到場率90%,培訓完了考試平均90分/100分。于是我大喜過望,覺得下個月活動肯定出彩。結果做完了并沒有啥差異。看到這場面,我也會納悶:“啥情況?!”同樣會問:“會不會有什么異常呀!”

因此,當遇到管理層/業務方問:“是不是有異常?”的時候,請一定讓他們把“什么叫正常”講清楚!這樣才能真正知道他們關心的問題,才能對癥下藥。

小結

想做準確識別業務異常,需要:

1、搭建完善的數據指標體系

2、清晰問題指標在體系中位置

3、了解過往指標走勢

4、了解業務動作/業務期望

5、樹立恰當的“正常”標準?

責任編輯:武曉燕 來源: 接地氣的陳老師
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