洞察细节深究业务—数据分析的进阶

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同时根据分解的细分指标，了解每个业务环节的关键指标。 其次，拆解是在分析时将事物拆分成各个组成成分的过程，拆解方法则是同一维度直接相加、同一流程直接相乘、其他关系理逻辑/找公式。

需要注意的是：

▶需要拆解的数据指标均处于同一维度，并可以通过相加的方式将其拼起来，例如：

时间维度 ：新时间、旧时间；

性别维度 ：男性、女性；

地区维度 ：东、西、南、北；

位置维度 ：内部、外部等。

▶ 需要拆解的数据指标处于流程的某一环节当中，可通过对流程拆解的方式找到原因。

▶ ‍ 需要梳理清楚数据指标之间的逻辑关系，确认变量之间的公式后再拆解，往往条件和结果之间并非同一维度或同一流程的单一关系。

这里可以使用MECE（Mutually Exclusive Collectively Exhaustive）模型。这个模型名字上的意思是“相互独立，完全穷尽”。这是来自于《金字塔原理》这本书中的说法，意思是业务拆解要全面，且相互独立。这个原则比较好理解，如果拆解的不全面，有遗漏，就可能找不到最终原因；如果拆解的子模块互相影响有交集，就没办法清晰确定是哪个部分的原因。 拆解完了之后，定义衡量每个模块的指标以及确定做的好坏的标准。

比如tob 软件的客户成交量拆解：

如收入指标客户成交量可以按照以下的方式进行拆解：客户成交量=客户流量*付费会员转化率*客单价

完成了拆解，还远未结束，我们需要了解每个环节对应的执行目标和相应的数据指标，来衡量环每个环节的完成效果和质量。对于产品而言，需要优化产品来提高各环节的转化率；对于内容运营而言，需要丰富有趣以及干货的内容来提升文章阅读量；对于渠道运营，需要筛选优质渠道来增加更多流量；对于产品运营，需要思考如何定价来提高付费用户数和订单数，等等。 通过不断的数据指标拆解、数据验证的过程，找到业务模式背后的逻辑，从而更深入的了解业务。

02

通过调研了解更多业务信息

要对业务有深入的了解，除了数据洞察以外，还需要用通过各种渠道去补齐信息，比如阅读行业书籍、实地走访、与用户沟通、分析数据等方式，其次是学会分析行业或者公司内数据，最后是用户调研和实地走访！

▆ 对于行业方面的书籍，常用的渠道有：

《全球财富》、《战略与风险管理》等。

▆ 对于实地走访，常用的渠道有：

随机走访、有针对性的走访等方式。

▆ 对于常用的数据方面的资源，常用的渠道有：

国研网数据库、国家统计局、中经网、艾瑞网、中国经济信息网数据库等

事实上， 调研的方式千万种，可供调研的渠道也有千万条，朋友们可以通过平时的观察和思考，搜集最适合自己使用的渠道，并进行相应的储备和使用。

03

提出自己对业务的洞察

理解业务，更多是理解了业务决策背后的原因、理解了某个业务线各个角色的诉求和痛点、理解了自己做的产品和项目对业务的价值和影响等。

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