一文看懂“深入的”數據分析：分析方法，MECE，業務建議
經常有同學抱怨：感覺平時做的都是描述性統計，同比、環比，深入的數據分析到底怎么做？今天系統地講解一下。話不多說，直接上干貨。
常見的描述性統計
舉個簡單的例子，讓分析：為啥業績下降了。很多同學的做法是：
1、拿本月和上月，分產品、地區、分公司做對比
2、發現，整體下降5%，A產品下降10%，B產品下降6%……
3、把A產品下降10%標紅，然后寫“要搞高”
這么做當然不深入了！單個指標下降只是表象，業務關心的是：
1、A產品營銷力度不夠？
2、A產品選品失敗了？
3、銷售沒有執行到位？
這些問題，指向明確的改進意見：
1、營銷力度不足 → 追加活動投入→ 往哪些地方投活動！
2、新產品表現不好 → 尋找替代產品→哪些產品有潛力！
3、銷售沒執行到位 →哪些環節要提升→ 提升是否見效！
這才是業務需要的結論。想做到這一步，需要四步走
改進第一步：建立分析假設
業務問題，往往不能用一個指標簡單描述，而是需要指標+標簽，從多個角度描述，形成多個分析假設。
比如營銷力度不足，至少可以拆成三個分析假設：
1、活動形式改變（用標簽：形式A、形式B）
2、優惠幅度下降（原先打八折、現在打九折）
3、覆蓋產品減少（原先60%產品參加活動，現在40%）
經過梳理，把業務問題，拆解成可以用數據指標量化的分析假設（如下圖），就能做進一步分析了。
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改進第二步：聚焦重點問題
注意，假設方向不止一個。需要幫大家聚焦到核心問題上。比如給出“營銷力度不足”的結論以后，大家會自然反問：
1、難道只有營銷的問題嗎？
2、難道分公司管理沒有問題嗎？
3、難道產品沒有問題嗎？
此時需要更復雜的論證邏輯。比如我想證明：營銷力度影響，比產品的影響更大。那么我要列舉的假設是：
1、一直無活動的產品，前后變化不大
2、原本有活動，現在沒活動的產品，變化巨大
3、原本有活動，現在力度下降很大的產品，變化巨大
4、原本有活動，現在力度下降很小的產品，變化很小
這樣有了充足的正反例子，能做實：營銷力度就是影響很大，就可以剔除產品的影響了。
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當分析假設很多時，可以用MECE法，把特例的邏輯關系一一梳理出來。（這里不再贅述MECE的構建方式，有興趣的同學看以前的分享:麥肯錫在用的MECE分析法，到底是什么？）。最后效果如下圖：
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這個時候，作為一個分析原因的報告，已經可以交差得七七八八了。但是還可以再多做幾步。
改進第三步：評估未來走勢
注意：降低營銷力度，會影響業績，這個是不用分析也知道的。反問一句：為什么明知道會有問題，還是會降低力度？才能讓自己分析更深入
比如，降營銷力度，大概率怕費用會超支，可以做如下分析：
1、按目前的投產比+投入力度，下個月還會不會降，能否守住全年目標
2、如果想讓業績不降，保持之前投入力度，費用會不會爆、啥時候爆
3、如果費用會爆倉，預計超支多少，是否可以忍受
這里需要做一些預測。注意！并不是所有預測都難如登天。這里預計營銷費用與業績關系，完全可以用簡單的時間序列/線性回歸，給出走勢即可。可以做滾動預測/業務假設預測，用公式推導（如下圖）。
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預測完了，給出對問題的判斷。這些判斷對業務是很有用的，可以直接指向落地的業務行動。比如營銷費用失控問題，可以判斷為：
1、嚴重：預計超支50%，預計提前半年消耗完
2、一般：預計超支20%，預計提前1.5個月消耗完
3、輕松：超不了多少
這些判斷，對業務也非常有用，業務看了，可以：
1、嚴重：立即調投入，砍掉投產比低項目，砍50%以上
2、一般：優化做法，再觀察2月看看
3、輕松：小車不倒只管推
有了方向性判斷，再看下一步執行細節分析
改進第四步：給出建議細節
有了第三步的支撐，第四步給的建議才會顯得有理有據。比如看完第三步，業務決定“優化做法”那么可以進一步：
1、挑選出對促銷不敏感的商品，砍掉補貼
2、挑選出低毛利的商品，直接砍掉補貼
3、挑選出撤出促銷后波動少的商品，逐步消減補貼
4、找到對價格不敏感的客群，逐步增加他們喜歡的商品，擴大其基數
這里，會延伸出好幾個話題。比如用戶分群，可以做矩陣分析，先鎖定人群，再看其商品愛好（如下圖）。
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比如商品分析，可以先核算成本，再看促銷敏感性（如下圖）：
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這樣可以給出消減成本的方向，人、貨、場因素都有了，可執行程度也很好。
小結
綜上過程我們發現：想讓分析有深入，關鍵在于組織分析邏輯。
1、把業務問題，轉化成數據描述
2、排除小問題，聚焦大問題
3、行動建議要建立在預判之上
5、用細節數據，支持行動
這樣才可以把分析越做越深，而且能積累對業務有用的結論。
在這個過程中，分析方法是相互穿插的。有常見的描述性統計、對比分析，也可以結合預測模型，也可以結合數據測試，判斷方法可行性。做數據分析，從來都不是一條無敵公式打天下，細細梳理業務，構建邏輯，才體現水平。
