资料分析，如何诊断业务问题？

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在数据分析方法中，业务问题的诊断是典型的“一目了然，一目了然”。本文阐述了业务诊断的相关问题。有兴趣的朋友来看看！

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诊断业务问题是很多企业对数据分析师的基本要求，也是数据分析驱动业务的三种基本方法之一。在数据分析方法中，业务问题的诊断是典型的“一眼就能看出来，一做就错了”。

很多同学都很苦恼：“为什么我做的问题分析，业务方不认可？ ? "今天系统地回答一下。

常见做法

有标准的业务诊断流程：

步骤一：建立监控指标

步骤二：建立判定标准

步骤三：发现异常情况

步骤四：细分问题的来源

步骤五：给出诊断建议

举一个简单的例子：一个企业有一个 4 一条销售业务线，设定的目标是月销售。 1 个亿，实际实现 9500 万，不达标。四条线的表现如下图所示。很容易看出来， A 渠道有问题(如下图所示)。

假如销售是在线销售，还可以进一步看到转换过程，进而诊断出哪个环节出了问题(如下图所示)。

所以，常见的诊断建议，就是：“发觉 A 业务线出了问题，投放转化率太低，建议做高”。

这是常规做法。问题是，很多学生这样做后会得到一句话:“你说的都是废话！”评论。我觉得很委屈。但是有什么问题呢？

常见问题

常规做法的问题来自于:数论数，浮于表面。这样做，就像病人去看医生一样，医生说:“你的体温 38 度，建议降低。”同样的。你们是病人，你们也会拍案而起：“我 TM 早就知道我发烧了！到底怎么办啊！"

简单地列出数据，并非问题诊断，最多就是问题发现。

业务方期望听到的问题诊断，应该指向具体的业务行动。还有就是拿 A 例如，企业希望听到的是以下诊断结果(如下图所示)。

很多做数据的同学，看到这里都会脑袋“嗡嗡！”的一声。这些东西太情绪化了，怎么和？ DAU、转换率、活跃率、消费额度等指标是否相关？

答题关键

用数据驱动业务，最怕业务方说：“你行你行啊，不行不行 BB "。特别是当数据提出问题时，业务方会本能地反击。要么把锅扔给大环境、上下游部门，要么伸手要资源，要么使用终极杀手:“我知道你说的一切。我做到了。不，我不相信你能做到。”。如果业务方下定决心和数据分析争论，数据分析师很弱，不会赢。

所以从本质上来说，诊断问题，诊断是业务方的心脏病。唯有区分谁真正愿意改善问题，才能对症下药。

有四个关键点可以区分：

是否真正了解现状

是否已付诸行动

是否已经有行动计划

申请资源是否准备好

这些要点，可以区分业务方是否真的想要解决问题，以及业务方试图解决问题的方向。

在诊断业务问题时，可以先考虑常用做法中的结果，然后逐一确定这四个关键点，逐步导出诊断结果。

1. 区分现状是否真的清楚

很有可能业务方只知道整体情况不好，不知道哪些部分出了问题。而且业务方的本能反应也是基于整体认知。所以先呈现常见做法的内容，让业务方看清楚问题点。

假如业务方没有提前看到细节，那么在看到细节之后，可能会有解决问题的想法。基本策略是 2 种类(如下图所示)，数据分析师可以补充相应的参考资料，帮助判断。在这个阶段，诊断已经完成。

也有可能，业务方已经知道了细节，然后进入下一步。

2. 区分是否已经付诸行动

注意，付诸行动是完全不同的状态，但没有效果，也没有付诸行动。如果业务方还没有付诸行动，那就值得怀疑:“为什么明明看到问题却不行动？？？"

很有可能，业务方觉得问题不重要，到时候自然就消失了。

很有可能，业务方已经安排好了，觉得到时候可以一举运转干坤。

此时，可以对历史数据进行复盘，找出类似的情景，有复盘结论后，再对当前前提进行判断(如下图所示)。

这样的情况还是很容易处理的，因为当业务方没有计划的时候，提醒别人。 / 推荐并不十分强烈反对，真正难以处理的是：已经付诸行动但没有效果的地方。

这个时候，最好是他们从来没有听说过，对业务方的诊断结论非常有效，否则肯定会被压在头上:“你这么说有什么用！我刚试过！”这个时候要特别小心下结论。

3. 区分是否有行动计划

当已经付诸行动不起作用时，业务方的本能反应就是：需要资源。打不赢，需要大炮弹，这是很正常的想法。

但是老板的本能反应是：再想一想。肯定是你的方法不对，不信我换李云龙肯定能把山崎大队打下来。

这种对比往往会拒绝申请资源的计划。如果你不能申请资源，业务部门可能会选择扔锅。不管是谁的问题，反正都不是我的问题。

这个时候，对于数据分析师来说，问题极其复杂。如果数据分析师贸然表达自己的立场，很可能会被归类为“敌对分子”。未来，无论数据分析师说什么，其他人都会简单地反对。所以这个时候不要主动表达自己的观点。而是提前解决可能的问题。 / 抛锅选项分析清楚，最后交回业务。 / 老板评判。

常用的甩锅选项，如：

把锅扔给外部环境：大环境是否真的下降，影响整个业务线

把锅扔给上游部门：上游部门是否真的没有做好，所有下游部门都遭殃

帅锅给用户：某一类客户的口味是否真的发生了变化，集体流失

解决问题的常用选项，如：

上一次处理类似问题的方法，这次是否使用了？

上一次投入解决方案，这次是否已达到？

其它业务线，是否有类似的解决方法？

以上每一点都是独立拆除的专题分析，内容太多，这里就不一一举例了。但是，值得花更多的精力去帮助陷入困境的业务部门真正找到出路。

或者采用一种简单的方法:基准分析。选择可复制的基准，直接复制。这样方便多了。这就是为什么在介绍问题诊断之前，有必要介绍基准分析方法。有些业务部门就是不想听理论。他们喜欢说:“如果你直接告诉我谁做得好，我就抄他。奥利给了他！”

标杆分析法见：标杆分析法，90% 这一步数据分析师都忘记了。

总结

从本质上看，问题诊断的难点在于两面：

行业环境、业务水平、客户口味、操作步骤等因素都会造成业务问题。然而，大多数因素不能用数据量化，所以我们不得不逐一假设和测试。

当出现问题时，每个人都害怕承担责任，所以他们会本能地找借口，想当然，建立自己的立场。然后他们只是因为立场不同而互相攻击，拒绝面对真相。

所谓“屋漏偏逢连夜雨”，就是这种情况。这个时候，如果你想用数据来描述问题，很容易，你可以通过树立一个标杆来看到差距。如果你想用数据诊断问题，你必须突破上面的困难，争取业务的支持和老板的理解，才能有效。这是从数据到落地的唯一途径。

那么，有没有简单易行的落地方法呢？肯定有！商业是最简单的 / 数据 / 上司说：“我有个好主意！”现在大家都有好主意了，那么可以直接检测效果，这就是所谓的数据实验方法。

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作者:接地气的陈先生，大家都是产品经理专栏的作家。

来源微信微信官方账号:接地气的陈老师

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