Khung phân tích dữ liệu 1.0: Ba bước từ Golden Mind Circle đến Universal

Tác giả bài viết này bắt đầu với những điểm khó khăn trong phỏng vấn, giới thiệu "Tư duy vòng tròn vàng" và mở rộng thành hành động, sau đó giới thiệu khuôn khổ "Ba bước phổ quát" để phân tích dữ liệu, hy vọng sẽ hữu ích với mọi người.

Hôm nay, tôi sẽ giới thiệu với các bạn một khuôn khổ phân tích thực tế mà tôi đặt tên là: Khuôn khổ phân tích song song Qinsi.

1. Điểm khởi đầu: Tư duy Vòng tròn vàng

Cốt lõi: Tại sao, cái gì và như thế nào?

1. Bắt đầu với những điểm khó khăn của cuộc phỏng vấn

Làm thế nào để nói về kinh nghiệm dự án khi viết sơ yếu lý lịch hoặc phỏng vấn xin việc? Bạn nên sử dụng "tư duy vấn đề". Đầu tiên, hãy nói về những vấn đề bạn gặp phải trong công việc, sau đó nói về cách bạn suy nghĩ, phân tích và giải quyết các vấn đề đó, cũng như kết quả cuối cùng bạn đạt được.

Bao gồm cả "khung STAR" được nhiều người ngưỡng mộ, nó cũng rất phù hợp để mô tả kinh nghiệm dự án:

• Tình hình: tình huống mà sự kiện xảy ra
• Nhiệm vụ :
• Hành động : Bạn đã thực hiện những hành động gì để ứng phó với tình huống này?
• Kết quả R : Kết quả là gì? Bạn đã học được gì từ tình huống này?

Bạn có nhận thấy rằng những giải pháp tuyệt vời này có một điểm chung không: logic tường thuật của chúng đều bắt đầu từ "tại sao".

2. Tư duy vòng tròn vàng: Bắt đầu với Tại sao

Logic cơ bản đằng sau nó chính là tư duy vòng tròn vàng.

Tư duy Vòng tròn Vàng bao gồm ba vòng tròn đồng tâm, được chia thành vòng tròn bên trong, vòng tròn giữa và vòng tròn bên ngoài.

• Inner Circle: Tại sao (Mục tiêu)
• Vòng tròn giữa: Cái gì (Tình hình hiện tại)
• Vòng ngoài: Làm thế nào (Hành động)

Lưu ý: Đây là phiên bản đã sửa đổi của tôi. Cốt lõi của tư duy mô hình là "tính linh hoạt", do đó mô hình có thể được sử dụng cho mục đích riêng của chúng ta. Vì vậy, không cần phải lo lắng về phiên bản gốc là gì.

Cách suy nghĩ này có thể giúp chúng ta hiểu và giải quyết vấn đề tốt hơn, cũng như giao tiếp tốt hơn với người khác.

Trường hợp nhỏ: Sử dụng vòng tròn tư duy vàng để giải thích rõ ràng về phân khúc người dùng. Hãy lấy ví dụ về sự phân chia giai cấp trong một trường học. Trước khi phân chia lớp, hãy giả sử điểm trung bình của tất cả các lớp là 80. Nhìn bề ngoài, điểm số này chứng tỏ rằng học sinh không gặp vấn đề gì trong việc hiểu các điểm kiến ​​thức.

Nhưng thực tế, điểm số này là kết quả của sự khác biệt giữa hai nhóm người có điểm cao và điểm thấp bù trừ cho nhau. Nghĩa là, nếu giáo viên giảng theo chuẩn 80 điểm thì nhóm người có điểm cao sẽ cảm thấy không hiệu quả, nhưng nhóm người có điểm thấp sẽ không hiểu.

Đây là vấn đề, là điểm đau đầu trong kịch bản phân chia lớp học ở trường, tương ứng với lý do tại sao

Sau đó, sau khi phân lớp, điểm trung bình của lớp có điểm cao là trên 80 điểm, trong khi điểm trung bình của lớp có điểm thấp là dưới 80 điểm, sự chênh lệch này lại tiếp tục được phản ánh. Do đó, bản chất của việc phân chia nhóm sinh viên và phân tầng người dùng là tính trung bình và phóng đại sự khác biệt giữa các nhóm để có thể cung cấp các chiến lược tiếp thị khác nhau.

Quá trình phân chia học sinh vào các lớp học dựa trên điểm số của họ. Để chuyên nghiệp hơn, người ta dựa vào chỉ số điểm để phân nhóm mọi người. Trong quá trình phân tầng người dùng, chúng ta có thể sử dụng một chỉ số duy nhất, chẳng hạn như phạm vi giá, để chia mọi người thành các nhóm có sở thích giá khác nhau. Chúng ta cũng có thể sử dụng nhiều chỉ mục để phân cụm. Ví dụ, mô hình RFM là mô hình phân cụ đa chỉ mục.

Tóm lại, bản chất của phân tầng người dùng là phân loại và nhóm các chỉ số.

Nội dung trên giải thích bản chất của phân khúc người dùng, tương ứng với những gì

Nói như vậy, làm thế nào để triển khai phân khúc người dùng? Cần có hai yếu tố: chiều phân tầng và tiêu chí phân tầng.

Chúng ta hãy xem xét hoạt động phân chia lớp học của trường. Điểm số của học sinh là thước đo để phân chia lớp và 70 điểm là tiêu chuẩn để phân chia lớp.

Trong thực tế phân tầng người dùng, các chiều phân tầng và tiêu chuẩn phân tầng phụ thuộc rất nhiều vào kinh nghiệm kinh doanh. Các chỉ số đáp ứng được các kịch bản kinh doanh được chọn từ một số lượng lớn các chỉ số và các phương pháp phân tích được áp dụng để tính ngưỡng phân chia dân số.

Phần cuối cùng là cách phân khúc người dùng, tương ứng với cách

3. Làm thế nào để biến suy nghĩ Vòng tròn Vàng thành hành động

Để biến Vòng tròn Vàng thành hành động và tạo được ảnh hưởng tốt hơn đến người khác, chìa khóa không phải là nói với người khác "phải làm gì" hoặc "làm thế nào" mà là đưa ra lý do "tại sao".

Chìa khóa để kích hoạt tư duy Vòng tròn Vàng là tìm ra "lý do", tức là tìm ra động lực sâu xa bên trong.

Trong cuốn sách "Cách bắt đầu tư duy vòng tròn vàng", tác giả giới thiệu 7 bước để tìm ra "lý do tại sao":

Bước quan trọng nhất là ở phần cuối: sử dụng "một câu" để giải thích rõ ràng nhiệm vụ của bạn, các vấn đề gặp phải trong dự án, v.v. Nếu bạn không thể giải thích rõ ràng trong một câu, điều đó chứng tỏ sự hiểu biết của bạn chưa đủ sâu sắc.

2. Ba bước chung để phân tích dữ liệu

Cốt lõi: Xác định vấn đề - Phân tích nguyên nhân - Đưa ra đề xuất thực hiện

Quay trở lại kịch bản phân tích dữ liệu dựa trên tư duy Vòng tròn vàng:

• Bắt đầu bằng lý do. Trong phân tích dữ liệu, chúng ta cần làm rõ bối cảnh, vấn đề và mục tiêu của dự án → Làm rõ vấn đề
• Bắt đầu phân tích vấn đề, hiểu tình trạng kinh doanh từ dữ liệu và sử dụng các phương pháp phù hợp để phân tích nguyên nhân của vấn đề → Phân tích nguyên nhân
• Bản thân quá trình phân tích không có nhiều ý nghĩa. Điều quan trọng là đưa ra kết luận và đưa ra chiến lược thực hiện → Đề xuất thực hiện

Vì cuối cùng chúng ta phải đưa ra báo cáo phân tích dữ liệu nên chúng ta cần thêm logic "chung-cụ thể-chung" khi viết báo cáo vào cơ sở trên để có được khuôn khổ phân tích dữ liệu chung 1.0: phân tích dữ liệu "ba bước phổ quát" .

Khi phân tích dữ liệu, cần phải thực hiện theo cách có cấu trúc và mạch lạc để kết quả có thể dựa trên bằng chứng. Ví dụ, cấu trúc "chung-riêng-chung" mà giáo viên tiếng Trung của chúng tôi thường nhấn mạnh trong các lớp học viết văn ở trường cũng được áp dụng trong phân tích dữ liệu:

1. "Tổng thể" - Đầu tiên hãy tiến hành phân tích tổng thể để hiểu được tình hình chung

Giai đoạn này tương ứng với "làm rõ vấn đề" trong quá trình phân tích dữ liệu: bằng cách phân tích dữ liệu tổng thể, xem xét tình hình kinh doanh hiện tại và kết hợp khuôn khổ phân tích để làm rõ các vấn đề kinh doanh

2. “Phân chia” - Dựa trên việc quan sát dữ liệu tổng thể, tìm ra các điểm có vấn đề và tiến hành phân tích có mục tiêu

Giai đoạn này tương ứng với "phân tích nguyên nhân" trong quá trình phân tích dữ liệu: chia nhỏ các vấn đề kinh doanh phức tạp thành nhiều vấn đề nhỏ thông qua các phương pháp phân tích đa chiều và lựa chọn phương pháp phân tích và mô hình phân tích phù hợp để phân tích từng vấn đề một.

3. “Tổng hợp” - Tóm tắt và tóm tắt nội dung phân tích từng phần và đưa ra các đề xuất tập trung vào mục tiêu kinh doanh

Giai đoạn này tương ứng với "gợi ý triển khai" trong quá trình phân tích dữ liệu: các kết luận dữ liệu thu được từ quá trình phân tích cần được kết hợp với các kịch bản kinh doanh và chuyển đổi thành các khuyến nghị chiến lược khả thi để giúp thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh.

Tác giả: Brother Biscuit; Tài khoản chính thức: Phân tích dữ liệu Brother Biscuit