3分钟教你搞清楚5W2H分析法

本文用3分钟系统科普一下数据分析是如何辅助决策的。

我们常说:数据分析辅助决策。可到底是怎么辅助的,很少有系统讲解。今天用3分钟系统科普一下。

首先,我们得明白决策是什么。决策其实就是下决定做一系列的动作。既然是做动作,就会有5w2h。需要注意的是,5w2h不是像小学生玩填字游戏一样,填满了就完事,而是有内在逻辑的。按照决策的逻辑,5w2h的展开顺序应该是:

第一顺位:Who

先讲谁来干,再谈具体干什么。即使同一件事情,不同人来办的时候,思路、方案、效果都会不一样。

比如中午吃饭,都是吃饱肚子,CBD高大上的写字楼里小西装大波浪细高跟的小姐姐可能会选38块健康沙拉,装修师傅会选15元米面无限续碗的猪脚饭。这都是从自己的需求出发,所以先定人,再谈事。

第二顺位:why,what

先谈要解决什么问题(为什么做这件事),再谈要解决到什么程度,之后才是具体的操作步骤。

还是中午吃饭,如果是自己填肚子,可能随便一个烧腊饭就打发了,但是要和客户开个午餐会,就得找个有包间的、安静一点的馆子。如果是约小姐姐,可能直接就放弃午餐换晚餐了。所以先定目标与期望结果,再谈具体方案。

第三顺位:where,when,how,how much

这四个要素构成了行动的具体内容:时间、地点、方式、投入力度。定好了执行人、目标、期望值,出具体的方案就容易很多。

比如今晚想约一个喜欢的小姐姐吃饭,俩人还不是很亲密,那选馆子就不能找距离太远(会被嫌弃麻烦)位置太偏(没有安全感)环境太接地气(没法聊天)。如果小姐姐同时喜欢吃火锅和西餐,这一顿可能就是一个临着珠江的某个CBD大厦的西餐厅。环境又好,口味又好,吃完了在江边转转,完美!以后熟悉了再拖人家去天河南二路吃火锅。

靠谱的第一步:了解决策的过程

了解了决策的过程以后,我们会发现数据对决策的作用在哪。数据最大的作用,是量化过程。是滴,不是什么人工智能分析,不是精准推荐预测,而是简简单单的量化。去吃饭,至少得扫一眼大众点评上这个饭店的名字、价格、距离。这才是靠谱的第一步。

靠谱的第二步:评价结果

靠谱的第二步,是评价结果。是滴,还没有到什么交叉法、矩阵法、漏斗法,而是简简单单的做一个评价:到底结果是好还是不好。

这一步非常重要,因为做模型要打人工标注,这就是做标注的过程。做分析分类对比要看在结果上的差异,得先有一个结果判断。

这一步也经常被忽略,因为人们习惯于脱口而出的就是:XX东西很好/很不好,至于到底什么算“好”,我们**的“好”与别人**的“好”是不是一回事,就被默默忽视了。判断标准不一致,回答当然不一致,甚至是相反的。

比如约喜欢的小姐姐吃饭,我们的目标是什么?不是填肚子,而是增进好感。“好感”这个玩意就很难量化。如果女生头上有一个好感指数,我猜每个男生都能成为情圣。

“好感”是一个内心感受,我们只能通过外在的行为去分析、去推测。比如有没有口头抱怨、不满,比如有没有主动来找我们聊天,比如有没有和我们分享一些小心思等等。更不要说还有“我心里想的我就不告诉你”……难怪女生经常说:男人都是大猪蹄子。因为掌握这些确实挺麻烦的,哈哈。

企业里的决策也是一模一样,经营上的好坏很难用单一指标数值来衡量。比如这个月销售额1个亿,同比涨了10%,环比涨了10%,很多做数据分析的看到“涨”就觉得是好,可在老板那里不一定是这样?

会不会是异常波动?过把瘾就死怎么办?是不是应该涨得更高?

毛利是不是也一样涨?

是滴,即使是涨势喜人的时候,都会有这么多纠结,更不要说销售额上下波动,销售额阴跌不止。更不要说不是销售额这种直接业绩指标,而是转化率,用户数,保留率这种中间指标。

有多少做数据分析的同学,被批判做的日报月报没有洞察,被深入解读数据的需求逼得死去活来,本质问题就在这里:没有找到一个好的、综合性的衡量标准,盯着一根线波动绞尽脑汁,也想不出来个所以然。

靠谱的第三步:分析建模

靠谱的第三步,才是各种分析建模。有了明确的标准,就能判断问题的好坏,就能分析好到底好在哪里,坏到底坏在哪里。这里的方法有很多,以后我们一一分享。

数据分析还有个隐藏用途,就是:把决策者的思路拉回到靠谱的分析逻辑上。这一点非常重要。因为不是人人都能理性、逻辑、量化思考。

比如约喜欢的女生吃饭,有没有小哥是这么干的:

贵的就好!挑个超贵的店(呃,事前不问需求,事后不要嫌人家挑哈)

我爱吃火锅,所以去吃火锅(呃,你确认人家也喜欢吃?)她说她爱吃火锅,所以去吃火锅(人家还说喜欢日料,咋没留意?)那家店真好吃,再走1.5公里就到啦!坚持!(可怜的踩着高跟的脚啊)

我和我前女友去过那家店,今天就带她去吧。(我们会厚葬你的,好走)

我觉得谈恋爱要看真感情的,就吃个沙县吧。(二道坡爱情故事都不这么演)

很多时候人们是凭着直觉、印象、习惯做决策,根本没有考虑那么多。这时候就需要用数据分析,指出这些随意决策的不靠谱之处,把人们拉回来。

当然,如果一个人一直以来运气都很好,一直决策效果都不错,就不会在乎数据,这是很正常的。

这也是为什么传统企业那么多“老夫从业20年,你这数据和老夫的判断不一样就是错的!”确实,过去20年**济高速发展,即使不认真分析数据,也能躺着赢,这时候数据分析是会不被重视。

就像我在珠江新城吃饭也不需要决策,待得久了,去哪里都是有套路的。可如果是外出拜访客户,去哪里吃饭就得认真地掏出大众点评,看一下周边馆子,做个分析。

值得庆幸的是,传统企业被互联网改造的越来越多,整体经济环境也不理想。在这个时代,想躺赢越来越难,躺尸的越来越多。

这时候数据分析的作用会越来越重要,那个被呵斥的年代正在远去,反倒要提防的,是“用你的人工智能阿尔法大狗子,分析下到底我们怎么做吧!”这种需求。数据分析是工具,不是包生儿子、起死回生的大力丸哈。

数据分析如何辅助决策的基本思路就是这样。想达成效果,需要两个方面的能力:第一,数据分析能力。会利用数据分析问题,解读问题,最后得出正确的答案推动决策能力。第二,会把数据分析成果,通过适当的手段进行包装,推动业务部门进行决策。

这两方面的能力是一样重要的,因为很多时候,真正执行决策的who不是数据分析师本人,而是老板,是销售部、运营部、业务部、市场部、会员中心的各位各位同事。既要能解决问题,又要能让别人信任,才是最后取得效果的良方。具体的方法有很多,我们以后慢慢分享,想多了解一些的,可以先看过往的分享。

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