¿Cómo construir un modelo de diagnóstico de datos?

¿Usarás datos para juzgar?
¿Cómo puede estar seguro de que su juicio es exacto?
Ahora que la empresa dice que ha hecho un juicio equivocado, ¿cómo responde?

Juzgar por los datos es un problema que parece simple, pero de hecho afecta en gran medida los resultados del análisis de datos. Lo mismo es el rendimiento de las ventas mensuales de 10 millones, si el juicio es: el rendimiento es muy bueno. Luego, el siguiente análisis es resumir la experiencia exitosa. Si el juicio es: mal desempeño. Luego, el siguiente paso del análisis es encontrar el problema y encontrar una solución.

1. Problema de diagnóstico de datos, ¿por qué es tan difícil?

Esto parece simple, pero el 90% de los artículos en Internet son incorrectos.

La lógica del texto web es generalmente:

  • La caída mes a mes, por lo que no es buena, tenemos que subir más
  • Ha bajado año tras año, por lo que no es bueno.
  • Pregunte sobre el negocio y el negocio va bien

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¿Quién estipuló que caer es malo? ¿Qué ocurre con las fluctuaciones naturales, los ajustes planificados, los períodos de ajuste posteriores a la comercialización? ¿Y si es el final del ciclo de vida? ¿Qué pasa si el KPI aún cumple con el objetivo si cae? Demasiadas situaciones. Luego, un montón de artículos web todavía se encuentran en el serio "Ocho métodos de análisis para la caída de indicadores", incluso si no elaboran indicadores y escenarios, analizan el pedo.

Preguntar al negocio también tiene problemas. Porque no se puede detener el negocio y pescar en aguas turbulentas. Ah, diga sí hoy, diga no mañana, pasado mañana, diga: Por favor, el análisis en profundidad del análisis de datos es bueno, pasado mañana: su análisis no se ajusta a la intuición empresarial. Incluso cuando está claro que el KPI ha alcanzado el estándar, Ya también le pidió que "analizara profundamente la crisis oculta detrás de que el KPI alcanza el estándar ..."

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¿Entonces, qué debemos hacer?

2. El tema central: los criterios de diagnóstico

La esencia de emitir juicios es encontrar estándares. El estándar implica el juicio posterior de prioridad y causa. Debe quedar claro de antemano. Los diversos errores en los textos web mencionados anteriormente son causados ​​esencialmente por ignorar escenarios comerciales y emitir juicios ciegos. Si lo observa en combinación con escenarios comerciales, hay cuatro escenarios típicos (como se muestra en la figura siguiente).
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1. Hay requisitos objetivos. La mayoría de los indicadores en la cadena de suministro tienen requisitos objetivos como logística, química y tiempo de entrega. Tales como calidad de producción, tamaño del producto, tiempo de entrega. También se denominan indicadores duros. En este caso, se puede utilizar directamente como criterio de evaluación.

2. Principales requisitos, pero indicadores negativos. Por ejemplo, las quejas de los clientes. Aunque todo el mundo sabe que las quejas son inevitables, todavía esperamos que cuanto menos mejor, y que los indicadores negativos sean fáciles de encontrar. Siempre que estén en una tendencia a la baja y no repunten, es bueno.

3. Subjetivo y positivo, pero hay presión de KPI de nivel superior. De manera similar al desempeño de ventas, GMV y la cantidad de nuevos usuarios, es muy probable que los líderes y departamentos de mayor nivel nos den directamente un indicador. En este momento, si desea mantener su bono de fin de año, debe arreglar los indicadores a toda costa. Este estándar se puede utilizar directamente (esto también es un indicador difícil).

Lo que hay que hacer en este momento es la asignación de indicadores duros. Debido a que el logro del objetivo no se logra de la noche a la mañana, puede estar relacionado con el ciclo natural y el ciclo de vida del negocio, o puede estar relacionado con el despliegue de las operaciones comerciales. Por lo tanto, al descomponer las tareas, no se limite a promediar por tiempo, sino asignarlas a un valor razonable según las tendencias comerciales.
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4. Subjetivo y positivo, debe establecer KPI usted mismo. Esta es la situación más complicada, el jefe te pide que hagas preguntas abiertas. Aunque sabe que no sabe cómo usarlo cuando lo hizo, todavía te pide que le expliques mucha verdad, de lo contrario te culpará: ¡sin análisis en profundidad! Si debemos establecer el objetivo de la nada, ¿qué debemos hacer?

Respuesta: utilice el método de reducción de escenas para encontrar un punto de referencia

En tercer lugar, el método clave: restauración de escenas.

La restauración de escenarios consiste en extraer estándares de datos de escenarios comerciales, que se utilizan principalmente en escenarios de marketing y operaciones donde faltan indicadores concretos y los indicadores están más interconectados. Le preguntas al lado empresarial cuáles son los indicadores, pero probablemente no pueda entenderlo. Pero le preguntas la última vez que su jefe Long Yan Dayue, la última vez que fue elogiado y la última vez que todo salió bien, sabía exactamente lo que sucedió. De manera similar, si le pregunta cuándo fue la última vez que tuvo prisa, la última vez que lo regañaron y la última vez que tuvo problemas, también lo sabe exactamente. De esta forma podemos conseguir escenas positivas y escenas negativas.

La escena positiva se usa para hacer la meta proyectada general. Este es un proceso de convertir la tarea china en tarea de matemáticas. como:

  • Queremos ser el número uno de la industria en tres años.
  • Tenemos que convertir las pérdidas en victorias en 1 año
  • Vamos a hacer una campaña explosiva en el cuarto trimestre

Con estos escenarios, se puede transformar en estándares específicos (como se muestra a continuación).
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Los escenarios negativos se utilizan para establecer los estándares de los indicadores de protección. como:

  • Muchos registros de usuarios nuevos, pero la conversión es demasiado baja
  • Rápido crecimiento en el rendimiento, aumento de inventario más rápido
  • El objetivo de ingresos está a la altura del estándar y el sobrecoste es grave

Con estos escenarios, se puede transformar en estándares específicos (como se muestra a continuación).
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Después de clasificar, el estándar de juicio de salida es una combinación de serie lógica (como se muestra a continuación).
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De esta forma, ante las dudas del lado empresarial o del jefe, puedes decir con confianza: Ya que quieres lograr esta hermosa visión, debes alcanzar el valor XX. Si no se alcanza el valor XX, se producirán problemas comerciales. De esta forma, ante las anteriores escenas de repetidos saltos horizontales por parte del bando empresarial, también puede proponer palabras en blanco y negro para confrontarlo, y no dejar que nos lance la olla. ¿Se puede arrojar a emergencias externas? Realmente, ¿por qué culpa al analista de datos?

Cuarto, ¿por qué no utilizar un modelo de algoritmo?

Los modelos algorítmicos no son una buena forma de abordar problemas estándar. Al utilizar algoritmos de aprendizaje automático, si utiliza métodos no supervisados, como la agrupación en clústeres Kmean, los resultados de salida en sí mismos cambiarán a medida que cambien los centros del clúster y los resultados inestables no se pueden utilizar como estándar. Si se usa un método supervisado, ¿quién será la primera calificación de "bueno / malo"? El jefe aún tiene que llegar. El algoritmo aparentemente complicado se convierte en: pedirle al jefe que decida.

El método AHP tiene problemas similares, parece muy científico comparar puntuaciones por parejas, pero la esencia es: pedirle al jefe que decida. Además, la puntuación parcial de AHP puede conducir fácilmente a resultados generales incontrolables. Si el jefe no acepta el resultado de la evaluación final, se sentirá muy avergonzado si le pide que lo cambie. En este momento, es mejor dejar que los jefes se sienten en una mesa y tomen una foto del peso de cada indicador. Esto es más simple, más eficiente y menos complicado. Por lo tanto: si hay muchos indicadores positivos y no duros en la pregunta a evaluar, es mejor utilizar el método de reducción de escena.

La verdadera dificultad del problema estándar es que el estándar final siempre debe pasar al jefe, por lo que es imposible ser 100% objetivo. El propio jefe también es sospechoso, enredado y asustado. Por eso dije antes: aunque el jefe lo sabe bien, todavía te permitirá elevar el estándar y cuestionarte repetidamente después de que lo eleves. De hecho, utilizó este método para eliminar sus dudas. Hacer análisis de datos es ser un asistente atento del jefe. Estos problemas ayudan al jefe a pensar en el futuro, lo que también es un gran logro.

Algunos estudiantes preguntarán: Hay muchos problemas de juicio que se encuentran en la vida diaria, y la eficiencia de la comunicación es demasiado baja para cada uno de ellos de manera tan meticulosa. Hay muy pocas formas simples de emitir juicios. Respuesta: Sí. Por ejemplo, la clasificación de dos a ocho, el método de decil, el método de análisis de tendencias y el método de matriz de los que hablamos a menudo son métodos de juicio simples y burdos. Si está interesado, siga la cuenta pública de WeChat [Ground Qi School], compartamos el siguiente artículo.

Autor: Chen gas a tierra, número público de micro-canales: escuela con los pies en la tierra. Un analista de datos con diez años de experiencia y experiencia en CRM en múltiples industrias.

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