數據分析終極一問：指標波動有多大才算是大？

1、本身是抽樣調查得來的，非全量統(tǒng)計。意味著抽樣方法、問卷方法、調查時間等非業(yè)務動作，也可能影響到結果。它不能直接反應業(yè)務問題。

2、與硬指標、過程指標關系不大，或難以直接驗證結果。比如滿意度，滿意度高是不是意味著100%購買，不見得；滿意度低，是不是意味著不買？也不見得。

3、人為操作影響大。比如換一種抽樣方式，立馬結果變化。比如硬砸一波廣告/優(yōu)惠，數值立馬提高。

這種不準確、沒啥用、易操控的指標，也會有波動，也會引起人們的關注。但是明白了這些指標的邏輯，大家會發(fā)現，想把丫波動控制住簡直太容易了，只要搞搞數字游戲就可以。

了解了三大類型以后，在應對指標波動的時候，就有方向感：硬指標>軟指標>邊緣指標，按這個順序抓重點，不要面對一屏幕指標高了低了，急的直撓頭。 

有了主次之分，就能進一步考慮判斷大小標準。

▌ 第一步：剔除偽波動。

有很多波動是自然波動。

比如周末、節(jié)假日、工作日之間的交易額區(qū)別。

比如產品上市、熱銷、退市的用戶數變化。

比如公眾號發(fā)文以后7天內閱讀衰減。

這些指標天生會有變化形態(tài)。平時多總結經驗指標形態(tài)，就能發(fā)現規(guī)律（如下圖）：

發(fā)現規(guī)律以后，只要符合規(guī)律的波動，一律是偽波動！偽波動即使波動數值再大也不用慌，都是常事。但是逆規(guī)律而動的，則是：事出反常必有妖！無論波動大小，都是重大變化，都得小心觀察。

▌ 第二步：量化主動行為。

有很多波動是業(yè)務主動引發(fā)的。

比如做促銷，拉一波銷量

比如搞培訓，加強工作能力

比如做清倉，把庫存盡快甩出去

這些指標的變化，本身是由業(yè)務引起的。 

面對這種情況。首先要收集清楚：到底業(yè)務在干啥。不然分析了半天，人家來一句：“我早知道了”“就是我干的”這就貽笑大方了。

其次，要收集清楚，每一個業(yè)務動作的目標和結果，這樣能方便評估“指標波動是否達成業(yè)務預期”。這是個重要的評價標準，一定要標紅加粗記下來。主動行為且指標波動達成預期的情況下，業(yè)務是不會糾結的。達不成預期的時候，他們就會很想知道：“到底差在哪里？”這時候拿著業(yè)務期望值找差距，就很重要（如下圖）

對于達成業(yè)務期望的，無論波動范圍多大，都屬于可接受。既然是主動引起的增長/下跌，肯定是指標變化越大越好。對于未達成期望的，要看期望值差距，差距部分才是要分析的波動值。

▌ 第三步：量化外部影響。

有很多波動是可收集的外部行為導致的。比如政策限制、天氣、對手等等。注意：外部因素有很多不能收集到數據，落實影響。也有很多，即使知道了影響，也沒法干啥事——總說下雨影響業(yè)績，那也不能燒香求龍王吧。

因此，對外部影響，評估其波動大小，不要看一天的絕對數，而是要測算該影響預計持續(xù)時間，推算在這個時間內，總共產生的影響值，這個數值才是衡量波動的標準。

▌ 第四步：其他意外波動。 

是否有既不符合規(guī)律，又沒有業(yè)務主動動作，又沒有外部因素，數據本身也沒有問題，但是就是發(fā)生波動的情況？

有！這個時候應首先定位波動發(fā)生點：

• 全局性波動，還是局部波動

• 持續(xù)性的，還是突發(fā)性的

• 波動數值，大還是小

判斷問題大小的標準：

• 全局性>局部問題

• 持續(xù)性>短期問題

• 數字越大，問題越大

鎖定問題點后，可以結合指標的屬性，思考對策（如下圖）。

 

●  針對硬指標波動：只要硬指標未達標，就是重大問題?？紤]采取措施，保住指標

●  針對軟指標波動：只要關聯的硬指標沒崩，就不是重大問題。不糾結一朝一夕的波動，集中精力發(fā)現深層原因。

●  針對邊緣指標波動：不用害怕！想扭過來分分鐘的事。

這樣區(qū)分以后，就有了清晰的處理方向。該用雷霆手段就果斷下手，該慢慢看的就慢慢看。不然不分輕重緩急，只是自己在慢悠悠的“拆解數據-拆解數據-拆解數據”，不是被嫌棄“小題大做”“我早知道了”就是人家業(yè)務已經把問題處理完了，這邊數據分析報告還沒好呢。

四、為什么永遠有人糾結波動

小結一下：想沉著冷靜的應對指標波動，需要的是以下兩點：

▌ 業(yè)務部門知道自己要做什么：

1、清楚哪些是硬指標、軟指標，哪些是邊緣指標

2、清楚自己的行為能對指標影響到什么程度

3、清楚短期、中期、長期自己能干啥

4、清楚自己的短期做的事是否達成了效果

▌ 數據部門，要知道到底發(fā)生了什么： 

1、哪些是業(yè)務主動行為，他們想做到多少

2、哪些是規(guī)律性的變化，范圍在什么水平

3、哪些可量化外部因素，到底能帶來多大變化

4、哪些是異常變化，存在于什么位置 

而遺憾的是，現實的情況常常是：

業(yè)務部門只會悶頭干活。對自己要干多少、能干多少、已經干了多少，從來沒量化過?？吹揭稽c指標波動就如驚弓之鳥（如下圖）

數據部門一不懂指標業(yè)務含義，二不知業(yè)務在干什么，三不知規(guī)律如何量化。只會拿個指標和性別、年齡、地域、渠道等等一通交叉，擺出一堆柱子，哪根短了就大喊：“波動都是因為這根短了！”還美其名曰：“多維度拆解法”，還寫成文章在網上到處毒害新人…… 

所謂盲人騎瞎馬，大概就是這個感覺。至于指望著“從頭、騰、阿公司，請一個高級數據科學家，建立人工智能大數據模型，一張嘴就天知地知”，則已經是病入膏肓指望著救命仙丹的想法了。

1、量化業(yè)務目標與業(yè)務行為

2、梳理業(yè)務邏輯并歸納為報表

3、總結歷史經驗與發(fā)展趨勢

4、評估現狀，測算差距

 

這些基礎、簡單、細節(jié)的工作，才是應對“指標波動焦慮”的最好辦法。

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