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數據分析,我對數據的解讀就靠你了

來源:數據分析師 CPDA | 時間:2019-07-24 | 作者:admin

市场部的工作很繁杂,数据分析又是其中最重要的一个部分。一份数据给到你,密密麻麻,看着都头大。大部分人都是按照固定的模板,把市场份额,增长率,这些信息罗列一下,再说一些众所周知的理由,这样的分析无异于隔靴搔痒。

 

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做数据分析之前,我们首先要明确数据分析的目的:数据分析的最终目的是预测未来事务究竟该如何发展。从一份数据当中,我们得知道当下的销售状况,借此来预测未来的销售情况。或许有人会问,仅凭现有数据,我们是否可以预测未来,如果可以预测,那逻辑又是什么呢?一般情况下,我们假定内外条件不变的情况下,趋势是延续的。

 

如果你的产品现阶段是增长的,若内外环境不变,那么未来它也应该是增长的。

 

如果你的产品现阶段是降低的,如果不寻求改变,未来肯定也是降低的。

 

数据分析要做的是发现这种趋势,寻找到可能影响趋势的因素,想办法改变因素。

 

明确了数据分析的目的,那具体的数据分析又有几个步骤呢?

 

第一,尽可能多的收集数据

举个例子,假设今年你负责的产品增长了20%.,那么如何评估你产品的表现呢?

 

可能你会说,我们今年表现很好。实际上这样的判断是片面的,你增长了20%,你的竞品是否增长了更多,你是市场份额是增大了还是减少了。所以光有内部数据是不够的,必须要找到外部数据作为参考才行。常见的外部数据有IMS,CPA等。如果公司没有买相应的数据,可以找一些券商的行业报告看看,作为补充。总之,数据源多一点,可分析的就多一些。

 

数据分析,想说爱你不容易1 - 数据分析,我对数据的解读就靠你了

 

第二点,对需要分析的数据进行逐层拆解

接上述的例子,你的产品销量增长了20%,可能由于哪些原因呢?

 

你可能会说:市场策略正确,活动执行到位,销售能力提升等等。

 

这些分析都没有错,但是似乎缺少了一点层次,而且这些因素都难以量化,偏定性,说服力偏弱。

 

其实分析之前,我们可以对问题进行拆解,比如:总销量=医院平均销量*医院数。销量的增加可以从医院数和医院平均销量这两个维度进行分析,如果均数不变,总销量增长,说明开发力度增强,如果医院数不变,销量的增长就来自于每家医院的销量数的提升(当然实际情况更复杂,分析也不应如此粗浅)。每家医院的销量的增长,又可以从新科室的开发和科室处方数目的提高两个维度来看。

 

按照这种思路一级一级的拆分下去,一直拆分到无法拆分为止。当要素不能拆分的时候,这些因素就是决定我们销量的根本因素。

 

除了这种拆分,还可以按代表数和代表平均销量拆分,也可以拆分为客户平均处方量和客户数量。根据不同的目的,选择不同的拆分方式。

 

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第三点,数据的可视化

用不同的图表,对数据进行呈现。不同的图形用来反应不同的数据特征:饼图用来表现结构特征,配比关系;折线图用来表现变化趋势;雷达图用来描述多维度的特征等。

 

有了这三步,基本的数据分析就做完了,剩下的就是对数据的解读。解读数据依靠的是对业务逻辑的理解。因此,不同的人对同样的数据可能有不同的解读。所以产品经理只需要把数据完整的呈现即可,数据背后的东西可能要各部门一同来探讨。

 

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