Phương pháp phân tích dữ liệu cổ điển: phân tích cấu trúc

Bạn có cảm thấy dữ liệu hàng ngày là vô dụng với những người bình thường như chúng ta không? Chúng ta muốn nhìn thấy nhưng không thể hiểu được. Bởi vì chỉ có dữ liệu nhưng không có phương pháp để diễn giải nó! Bài viết này sẽ giới thiệu cho bạn một phương pháp cổ điển giúp chúng ta hiểu dữ liệu. Nếu bạn cần thì có thể xem thử.

Bạn có cảm thấy các báo cáo hàng ngày, hàng tuần, hàng tháng, hàng quý và hàng năm mà bạn chuẩn bị là vô dụng không?

Tôi cập nhật dữ liệu hàng ngày nhưng chẳng ai đọc cả. Tôi có phải lấy số tạm thời khi cần không?

Bởi vì chỉ có dữ liệu nhưng không có phương pháp để diễn giải dữ liệu!

Các con số chỉ có giá trị khi chúng ta hiểu được ý nghĩa của chúng. Phân tích cấu trúc là một cách đơn giản và nhanh chóng để giải thích dữ liệu, đồng thời cũng là kỹ năng truyền thống của các nhà phân tích dữ liệu.

1. Chúng ta hãy bắt đầu với con số trung bình mà mọi người ghét

Con người sinh ra là để ghét sự trung bình. Họ luôn cảm thấy việc sử dụng số trung bình là vô nghĩa, kiểu như "Chiều cao của tôi bằng Yao Ming, vậy thì có ích gì?" Nhưng tôi tự hỏi: Tại sao mức trung bình lại khó sử dụng đến vậy, nhưng mọi người vẫn thích sử dụng nó?

Bởi vì: tiện lợi.

Chúng ta hãy lấy ví dụ đơn giản nhất:

Đã biết 1: Khách hàng cần 50.000 sản phẩm

Đã biết 2: Dây chuyền sản xuất sản xuất trung bình 5.000 sản phẩm mỗi ngày

H: Phải mất bao nhiêu ngày để sản xuất?

Trả lời: 10 ngày

Mặc dù con số thực tế có thể lên tới 4.879 chiếc mỗi ngày, nhưng điều đó không quan trọng. Sự sai lệch này không ảnh hưởng đến quyết định chung. Rất tiện lợi khi sử dụng giá trị trung bình để tính toán số lượng, sắp xếp nhân lực, vật lực, phân bổ nguồn lực và ước tính tiến độ. Đặc biệt về phía chuỗi cung ứng, năng lực sản xuất, mức tiêu thụ vật liệu và thời gian giao hàng tương đối cố định và không biến động nhiều. Vì vậy, nó rất hữu ích.

Nhưng về mặt tiếp thị, tình hình đã thay đổi.

Nguyên tắc 80/20 phổ biến hơn trong lĩnh vực tiếp thị:

• 20% khách hàng đóng góp 80% doanh thu
• 20% sản phẩm tạo ra 80% lợi nhuận
• 20% doanh số bán hàng giành được 80% đơn hàng

Tình huống này rất phổ biến.

Do đó, khi dữ liệu kinh doanh rất cân bằng và ổn định, bạn có thể sử dụng trực tiếp giá trị trung bình. Khi sự phân phối dữ liệu kinh doanh thay đổi đáng kể, bạn phải xem xét cấu trúc phân phối. Đây là nguồn gốc của phương pháp phân tích cấu trúc: khử trung bình và phát hiện các vấn đề nội tại (như thể hiện trong hình bên dưới).

2. Cách thực hiện phân tích cấu trúc

Phương pháp phân tích cấu trúc:

Bước một: xác định mục tiêu. Mục tiêu của cấu trúc cần phải được quan sát, đó là người dùng, hàng hóa, kênh, sản phẩm... Chọn mục tiêu tốt.

Bước 2: Tìm chỉ báo. Ví dụ, nếu bạn đã chọn người dùng để quan sát, hãy làm rõ chỉ số bạn muốn quan sát: thanh toán của người dùng, hoạt động, thời gian đăng ký, phân tích khu vực, v.v. Ở đây, chúng ta đặc biệt phải tránh cố gắng bao quát mọi thứ. Quá phức tạp. Không chỉ khó trích xuất dữ liệu mà những người muốn xem dữ liệu cũng không muốn đọc nó. Tốt nhất là tập trung vào các chỉ số cốt lõi.

Bước 3: Quan sát theo từng lớp. Khi nói đến quan sát, sinh viên làm việc với dữ liệu có xu hướng nghĩ đến biểu đồ hộp. Đúng, biểu đồ hộp là một cách để quan sát cấu trúc - nhưng bộ phận kinh doanh không thể hiểu được nó. Nếu bạn muốn giải phóng nhân lực thì phương pháp càng trực quan càng tốt. Do đó, bạn nên sử dụng hai phương pháp phân loại sau để có thể nhìn rõ ngay từ cái nhìn đầu tiên. Tóm tắt mẫu đơn. Lấy cấu trúc người dùng làm ví dụ, người dùng của chúng ta thuộc loại R lớn hay loại DAU lớn?

Bước 4: Xác định trực tiếp hướng đi của các thao tác tiếp theo: có nên tiếp tục đãi một lượng lớn cát hay đun ở lửa nhỏ để phục vụ cho đa số mọi người. Đồng thời, nếu đã có chuẩn mực kinh doanh thì có thể dùng cấu trúc chuẩn mực đó làm cơ sở để đánh giá.

• Chúng tôi hy vọng phát triển được nhóm người dùng cao cấp nên tỷ lệ người dùng loại A phải đạt 20%.
• Trong cửa hàng chuẩn của chúng tôi, người dùng Lớp A chiếm 20%, vì vậy các cửa hàng khác cũng phải đạt được 20%!
• Mô hình kinh doanh của chúng tôi là loại bỏ yếu kém bằng mạnh mẽ, do đó tỷ lệ người dùng loại A trong mỗi đợt người dùng mới phải là 20%.

Phán đoán đơn giản và trực tiếp này rất hữu ích để cải thiện tỷ lệ sử dụng báo cáo hàng ngày!

3. Cách sử dụng phương pháp phân tích cấu trúc

Sử dụng tình huống 1: Nhanh chóng hiểu được người dùng/sản phẩm/kênh chưa quen thuộc.

• Ví dụ, doanh nghiệp có thể đến thăm các cửa hàng ở một địa điểm nhất định để xem cơ cấu khách hàng và tỷ lệ hàng hóa được trưng bày.
• Ví dụ, các công ty Internet xem xét sự phân bổ thời gian của lưu lượng kênh và số lượng chuyển đổi.

Chỉ sử dụng một vài chỉ số để nhanh chóng suy ra tình hình chung và xác định vấn đề, giúp hiệu quả công việc rất cao.

Sử dụng kịch bản 2: Theo dõi những thay đổi về tình trạng sức khỏe của người dùng/sản phẩm/kênh

• Đối với một doanh nghiệp ổn định, không có gì xảy ra là điều tốt, và một cấu trúc ổn định có nghĩa là không có nhiều vấn đề.
• Đối với các doanh nghiệp mới, càng sớm đạt được cấu trúc lý tưởng thì sự phát triển càng tốt.

Với các tiêu chuẩn rõ ràng, chúng ta sẽ không bị ảnh hưởng bởi những biến động ngắn hạn và có thể tập trung vào việc thực hiện những việc lớn lao.

Sử dụng kịch bản 3: Theo dõi tác động của các chính sách lớn được ban hành

• Quan sát nội bộ: Chính sách này có đóng vai trò tích cực không?
• Quan sát bên ngoài: liệu nó có gây ra biến động trong các nhóm chính hay không

Theo cách này, bạn có thể sử dụng các báo cáo thường xuyên để nhanh chóng xác định các điểm có vấn đề và không phải đưa ra một loạt các khía cạnh không liên quan và đối chiếu chúng nhiều lần. Điều này cho phép bạn phản ứng nhanh hơn trong trường hợp khẩn cấp.

Công việc trên có thể được thực hiện hoàn toàn thông qua các báo cáo thường xuyên, không cần thu thập dữ liệu tạm thời và không tốn thêm thời gian của các nhà phân tích dữ liệu. Vì vậy, nó rất dễ sử dụng.

IV. Bản tóm tắt

Các phương pháp tương tự bao gồm phân tích ma trận, phân tích xu hướng và phân tích phễu. Điểm chung của các phương pháp này là: sử dụng một bộ chỉ số logic để thiết lập các chuẩn mực rõ ràng, theo dõi những thay đổi trong kinh doanh trong dài hạn và rút ra kết luận nhanh chóng. Những phương pháp này kết hợp với báo cáo có thể cải thiện đáng kể hiệu quả công việc. Bộ phận kinh doanh có thể xác định được vấn đề và các nhà phân tích dữ liệu có thể giải phóng khối lượng công việc để có thể phân tích chuyên sâu hơn.

Điều thú vị là các phương pháp phổ biến trên thị trường hiện nay là:

H: Bạn phân tích thế nào về mức giảm 30% của DAU?

Trả lời: Nếu chúng ta phân tích theo chiều hướng của các đặc điểm cơ bản, kênh nguồn, DOU/DNU, v.v., bạn chắc chắn sẽ thấy có sự khác biệt lớn giữa hai cột và đó chính là sự khác biệt đó.

Cách tiếp cận này rất có vấn đề.

• Chỉ nhìn vào thời điểm, không phải xu hướng
• Chỉ nhìn vào những thay đổi lớn, không phải những diễn biến tinh tế
• Không tìm được chiều kích chính, hãy thử từng cái một với đôi mắt nhắm nghiền
• Không có chỉ số cố định, không có chỉ số chi tiết

Điều này chỉ làm tăng thêm nhiều công việc không hiệu quả và khiến doanh nghiệp hình thành thói quen xấu là "không xem báo cáo mà chỉ gọi điện thoại".

• "Này, sao nó lại tăng lên nữa thế?"
• "Này, sao cậu lại ngã nữa thế?"
• “Này, tại sao nó lại lên rồi lại xuống thế?”
• “Này, tại sao nó lại lên rồi xuống thế?”
• …

Tôi bận rộn giải quyết những vấn đề tầm thường như vậy mỗi ngày nên có thể quên mất việc phân tích hay lập mô hình chuyên sâu.

Do đó, nếu muốn giải phóng năng lượng, bạn phải xây dựng một hệ thống giám sát tốt, tận dụng nhiều hơn phương pháp ngắn, nhanh và nhỏ này, đồng thời tận dụng nhiều hơn hệ thống chỉ báo cố định và cơ chế tìm kiếm để nó có thể hoạt động hiệu quả.

Tác giả: Thầy giáo thực tế Chen

Tài khoản công khai WeChat: Giáo viên thực tế Chen (ID: gh_abf29df6ada8)