这些分析思维让你工作效率提升倍!

发布时间 :2022-05-12 17:39

很多人的分析思维都是欠缺的,可它又在数据分析过程中无比重要,甚至它不限于数据领域,在产品和运营工作中也能用到

网站运营维护工作

 数据分析属于分析思维的一个子类,有专门的数据方法论

只有先养成正确的分析思维,才能使用好数据

前者是今天讲述的重点

  ►思维训练不同于E函数和技巧

既然是思维,它就倾向于思考的方式,E函数学会了就是学会,分析则不同

网站运营

大多数人的思维方式都依赖于生活和经验做出直觉性的判断,最直观的体现是,在数据和业务分析中呈无头苍蝇状态,无从下手

 想要有好的分析思维,乃至成为本能,需要不断训练和练习

 什么是好的分析思维

 我觉得用两张在网络上流传甚广的图片就能代表

左右两种分析思维的分水岭在于逻辑性

我们看一下代表两种思维的场景

 我们月的销售额度下降,我想是因为年终的影响,我问了几个销售员,他们都说年终生意不太好做,各家都收紧了财务预算,谈下的几家费用也比以前有缩水

我对他们进行了拜访,厂家都说经济不景气,希望我们价格方面再放宽点

我们月的销售额度下降,低于去年同期和今年平均值,可以排除掉大环境的因素

其中A地区下降幅度最大,间接影响了整体销售额

通过调查发现,A地区的市场因为竞争对手涌入,进行了低价销售策略

除此之外,B地区的经济发展低于预期发展,企业缩减投入

第一个分析思维是依赖经验和直觉的线性思维,第二个分析思维则注重逻辑推导,属于结构化的思维

两种思维往往会导致不同的结果

 如果没有刻意训练,很多人的思维方式都倾向第一种,以“我觉得我认为”展开

经验主义虽然重要,但不正确的使用也会约束和限制我们

 好的分析思维可以后天训练

虽然不同人的逻辑性有差异,分析水平也有高低,但都能通过不断的练习和借助工具获得弥补

我们今天学习麦肯锡总结出的一套思维原则,快速达到合格的水平

金字塔原理麦肯锡思维中很重要的一条原理叫做金字塔原理,它的核心是层次化思考、逻辑化思考、结构化思考

 有一本同名书《金字塔原理》,有兴趣可以阅读

除了思考外,还有表达、写作等内容

 什么是金字塔

任何一件事情都有一个中心论点,中心论点可以划分成~个分论点,分论点又可以由~个论据支撑

层层拓展,这个结构由上至下呈金字塔状

  看一下运营中典型的金字塔思维: 我们活跃用户数在下降(中心论点),主要原因是竞争加剧(分论点),其次原因是新用户减少(分论点),老用户流失加快(分论点)

其中竞争加剧是因为竞争对手ABC出现(论据),新用户减少是ASO排名下降(论据)和渠道投入疲软(论据)造成,老用户流失是因为产品欠佳(论据)

我建议……这是合格运营的结构化思考

如果你把它换成一名初级运营的思考方式:B,我发现我们最近的ASO排名下降了不少,渠道投入也减少,导致用户数少了不少

对了,最近产品表现也欠佳,有几家模仿我们的竞争对手出现,对我们造成了影响

这个影响应该会让我们减少一些用户

我建议……这一种表达方式就是有什么说什么,想到哪就是哪,接听者的思维方式被无序地牵着鼻子走,让人抓狂

 结构化思考我建议利用纸或思维导图工具画出来

我说过,人是依赖经验思考的,擅长的是线性思维:因为-所以-最终,不擅长深度的结构思考

思维导图是一个非常好的工具,擅加利用,已经完成一半

  ▍图片来源于网络,以《金字塔原理》的思维导图笔记作为范例 结构化可以是三层,也可以拓展更多的分论点和层数

这一点大家想成我国语文教育中经典不衰的议论文作文模板:总-分-总结构(为什么作文要这样写,因为思路清晰,方便语文老师快速阅卷,用在思考是一样的道理)

金字塔思维则是总-分-再分

 MECE 金字塔原理有一个核心法则MECE,读作MS,全称MECE,中文意思是相互独立,完全穷尽

它指导我们如何搭建结构

 相互独立,说的是每个分论点彼此应该没有冲突和耦合,都属于独立的模块

完全穷尽,则是所有的分论点都被提出,不会有遗漏

这一点看上去容易,其实很难做到

 回到我们活跃数下降的例子,它提出了竞争加剧、新用户减少、老用户流失三个分论点

竞争加剧,竞争对手涌入,本来就意味着竞争对手会掠夺你的新用户,而ASO排名是非零和博弈,竞争对手上升你的排名就会下降,也造成新用户减少

两个分论点并不完全独立,违反了MECE法则

那么应该怎么分

 .竞争对手出现: 竞争导致ASO排名下降竞争对手掠夺了新用户 .新增渠道疲软: 投入减少 .老用户流失: 产品欠佳 如何划分分论点,我们可以用事物间的不同特性划分,它本质上也是一个分类问题,目的是找出事物(论点)之间的共性

  比如活跃下降可以从新老用户展开、可以从产品不同模块分析等等

分析思路不同,则分论点不同,核心依旧遵循MECE法则

当然很多分析结构已经有前人总结,属于套路,诸如运营的核心拉新促活留存

 结构强调的是穷尽,也就是越多越好,而随着分论点的增加,结构会更加复杂,不便于梳理和总结,所以分论点需要强调在~之间

 实际上我们很难真正做到穷尽,因为不了解的因素、隐藏的关键、信息不对称、经验等局限都会阻碍思维,做不到穷尽

如何找出尽可能多的分论点

这里列举我的心得,这不是麦肯锡方法

 你首先要找到一个万能公式

 绝大多数的商业项目、数据分析、业务讨论,都可以抽象成公式: 利润=销售额&#;成本; 销售额=购买人数*转化率*客单价; 购买人数=地区A购买人数+地区B购买人数+…… 地区A购买人数=地区A新用户+地区A老用户; 此类公式均为小学难度,可很多分析项目就是能用公式化的思维和套路概括

因为项目本身是由三到四个核心因素决定,只要找到核心因素,就能将其组合

 接下来举一个具体问题:企业利润下降了,是什么原因

我们就能用公式分解出分论点

 是销售额下降了

还是成本上升

 如果是销售额下降,那么是购买人数少了

是客单价下降了

还是购买转化率降低

 以此类推,则能形成结构化的分析思路

 公式是一种思维框架,是一种经验导向的方法论,将你过去的经验总结和抽象,得到高度概括的因素

像利润这种都是再简单不过的商业理论,熟悉后就能快速使用

很多分析思维,在多年总结下,已经有成熟的解决方案

遇到问题,别急着画思维导图,不如先问问前辈和大牛们

经验会阻碍我们,经验也能帮助我们

 互联网行业的分析有点特殊,因为互联网的不确定性增加了

除了技术发展日新月异,用户需求不断改变,很多运营玩法也常常翻新

早几年标题党火爆,现在则注重内容价值的回归,曾经运营的核心是用户数,现在则是商业变现

这种快速变化导致分析思维也要有快速响应、学习和调整的能力

这方面,对互联网的分析是一种挑战

 对新人而言,很难一开始就掌握万能公式,但在具体的工作过程中,需要有意识的总结和提炼

另外分析中会有非量化的因素,比如团队士气、管理风格、员工忠诚度等

这是公式无法解决的缺点

 假设先行 MECE是思考活动的技术和艺术,首先得有一个思考作为开始

这是什么意思

因为金字塔是从上而下,需要有一个中心论点,也就是塔尖

 上文说过新人容易变无头苍蝇,就是缺少了一个塔尖、一个中心论点、一个下刀的地方

麦肯锡为了解决这个困扰,提出了假设先行的方法

 新人的缺点是什么

他们会以分析为乐,为分析而分析

试图找出一切关联、一切因素

如果我是新入行的产品经理,我会找出所有的竞品作分析,想产品的突破点在哪里

如果我是新入行的活动运营,我会试图分析所有的爆款活动,想一个完美的综合方案

可是结果真的能好吗

 上面的两个例子,很大可能,最终都停留在浅显的层次

因为没有方向,没有目标,也就无法深入

我们当中的大部分人都不善于批判自己的想法,缺少批判性思维

你连自己的想法都判断不了,怎么做出决策

 什么是假设先行

就是以假设作为思考的起点

我不需要做全局的思考,而是先问出一个问题,然后思考解决它:我这款产品的特点在A功能吗

这款产品对用户们很有吸引力吗

我的活动如何在朋友圈引发传播

怎么让用户在活动中更爽

 在做出假设后,引导思维去挖掘分论点,然后分析

比如我希望活动传播,我要考虑哪些人会传播,他们是因为利益引诱还是情感触动

传播的过程应该什么样,方便还是复杂

这样的分析思维,比堪堪想一个空中楼阁的完美方案靠谱多了

 不管问题形式是如何、是否还是能不能,只要作出了假设,就能用MECE原则画出金字塔结构

不要想着从无尽的业务和数据中找出规律,这叫大海捞针

这种根据问题作为中心论点形成的结构化思维,叫做问题树/逻辑树IT

 可以通过搜索引擎图片查找IT或者问题树逻辑树,有很多案例,英文为佳

 ▍附图是维基百科中的IT案例 假设抽丝剥茧后的每一个论据都应该能用是或否回答

分析思维和数据分析不一样,数据分析追求数据的精确度,而分析思维不需要,只要能回答问题,是和否足够了

 假设会被否定或者拒绝,我认为产品对用户有吸引力,但是最后所有的论据,包括留存率、用户使用时长、功能使用率、用户评价都是否定,那么吸引力也就不成立,此时应该修改假设:产品的某一方面有问题,然后继续画新的问题树

 不要害怕修正错误的假设,不要寻找事实强撑错误的假设

 关键驱动因素 接下来谈剪枝

MECE虽然能画出详尽的结构,但不意味着我们要全部分析

维基百科案例中的IT,有些分论点层层展开,有些分论点就嘎然而止

很多论点我们没有深入必要,需要对这部分论点论据舍弃,目的是找出关键驱动因素

 关键驱动因素是分析的核心,应该聚焦于这些因素,不然你会有数不完的因素要分析

如果一家企业成本的关键因素是地租、房租,那么就不应该深入分析办公用品成本,否则你分析出这个月公司厕纸成本上升了%,是因为我们CEO吃坏肚子上了很多次厕所,你信不信被揍死

 麦肯锡有句名言:不要妄想烧干大海

就是指不要试图对所有因素分析,尤其在数据证明的过程,非常费苦功

 企业利润的关键驱动因素是利润和成本,用户吸引力的关键驱动因素是留存率

利润和成本还能再找出其中的细分关键因素,留存率也一样

这才是我们要的

 一旦找到关键驱动因素,可以基于此展开数据调研、取证、分析和结论,而不是对所有问题树开展

为什么需要围绕关键驱动因素

这里有一个新的核心法则,大名鼎鼎

 二八法则

 在任何一组东西中,最重要的只占其中一小部分,约%,其余%尽管是多数,却是次要的

%的成绩,归功于%的努力;市场上%的产品可能是%的企业生产的;%的顾客可能给商家带来%的利润…… 既然如此,为何要分析无关紧要的因素

问题树也遵循这一法则,%的分析过程将决定%的分析结果

 不论你分析企业的利润、还是用户的活跃,只要抓住关键即可

因为一款内容产品,%的内容一定由核心用户提供;一款电商产品,%的GMV一定是少部分买买买用户下单

围绕核心关键因素展开的数据分析,是最有效果的

 需要了解的方式方法到这里结束了,如果对麦肯锡其他方法感兴趣,可以业务时间再学习

 诚然,人的天性不适合结构化思维,有时候会因为压力、紧张、时间紧迫等因素忘记使用,我也偶尔犯错

可是要想有优秀的分析思维,还是需要通过不断的训练强化成本能

日常生活中处处皆可练习:这条道路的人流情况如何;那家汉堡店每天都赚多少钱……画出一百张思维导图,快则一个月,慢则半年,肯定长足进步

相关的CB也有帮助

 现在我们来理一下分析思维的思路: 提出假设—MECE原则(万能公式)—结构化分析—找出关键驱动因素—数据分析 通过一道练习题回顾一下吧,这是以前针对实习生出的面试题:假设你是一位商业经理,现在有一家中型商场,我希望你对它的经营状况作出分析,你会从哪几个角度展开,列出你的框架

 既然是针对经营状况作分析,那么核心希望肯定是提高经营,先行假设就是如何提高经营状况

我们用MECE画出问题树

 先找到万能公式,上文提到过,绝大多数商业活动,都是利润和成本的平衡

 经营=利润-成本 我们可以通过提高利润,降低成本作为两个分论点展开

我们再考虑有哪些利润,无非是商场各类产品和服务的售卖

它又能拆解出几个公式

 利润=人流*转化率*客单价 不同的产品和服务各有不同,人流是固定的,而转化率因为商场的不同产品和服务会划分成ABC的差异

 利润=人流*(A转化率*A客单价+B转化率*B客单价……) 成本则考虑房租、资产折旧、人员工资等

是否需要考虑商场贩卖的产品成本

需要的,但是不应该放在这里,因为要遵循MECE原则的完全独立,利润中的客单价已经包含产品这类成本,所以应该归类到利润下

 再进行深度的结构划分,比如人流各楼层不同,一楼人气最旺,然后依次衰减,那么结构中能不能体现

还有其他分论点吗

都能想想

之后找出问题树的关键驱动因素,并且思考如何提高

 这是一道开放的分析思维题,答案并不固定

我也并不要求商业知识和商场管理知识多严谨,考察的是能否通过生活中随处可见的商场,通过自己思维去抽象出一套框架

 作者:秦路来源:秦路(ID:)



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