数据分析|数据分析，如何挖掘业务机会_青少年|Cash|App|square|杰克·多西

编辑导语：很多公司对于数据分析师的要求都是需要从数据中挖掘出业务机会点，但是到底怎么挖，需要挖掘哪些？其实是令很多同学困扰的。作者结合一个具体问题讲解如何挖掘用户运营机会点，希望对你所帮助。

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从数据中，挖掘出业务机会点，是很多公司对数据分析师的要求。然而到底啥是机会点？到底要怎么挖？很少有人详细讲解过，也让很多同学困扰。今天结合一个具体问题讲解一下。
问题场景：某电商平台，运营部门要求数据分析师挖掘用户运营机会点。数据分析师开心地报告“发现用户购买4次以后，用户消费就很高了，建议让每个用户买4次”……之后惨遭业务批判：“你分析了屁！”
问题出在哪里呢？
一、错误示范“发现用户购买4次以后，用户消费就很高了”这是一句典型的就数论数的废话。用户买得多，消费自然就很高呀！闭着眼睛都知道，还要分析啥。这种世人皆知的道理拿出来当然会被人喷。
其实反过来看，还不如用矩阵分析法，找一下有没有违反常识的人群，说不定业务还能觉得眼前一亮（如下图）。

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从本质上看，找业务机会点，要找的是：业务可以通过XX行为，改善XX指标的机会。因此如果脱离业务行动，单纯就数论数，就很难挖掘到真正的机会。
比如上例中，即使用了矩阵法，发现了一批高客单价低消费频次的用户，业务方还是会质疑：

他都买了这么多了，为啥还要搞他复购
他都买了这么多了，是不是消费力已经用完了
他都买了这么多了，为啥不是找更多同类的人
……

各种质疑迎面扑来如万箭穿心，数据分析师哪个都抵挡不住。
二、破局思路从更深层看，找业务机会点，却连业务关心什么、想干什么都不清楚，单纯在数据里扒来扒去，肯定找不到有用的结果。
因此，有两个更好的解题思路：
思路一：先了解业务要做什么，再找把事做好的办法（执果寻因式）
思路二：先了解业务想改善什么，再找能落地的方法（按图索骥式）
这两种方法，都避免了漫无目标的扒拉数据，能做到有的放矢。
三、执果寻因式挖掘很多情况下，业务部门是因为老板下了命令：“做个XX活动/XX功能吧……”就开始行动。这个时候是现有了一个行动，再想怎么把行动做好。这是典型的执果索因式机会挖掘。
站在业务执行的角度，具体执行方案是由五个部分构成的。

目标用户（谁）
信息渠道（如何联系他）
达标要求（联系他做什么）
参与流程（他要分几步做）
达标奖励（做完了能得什么）

老板在布置任务的时候，很可能不会面面俱到。此时解决问题的思路，就是哪些板块老板没有指定的，就从哪里入手。寻找可以优化的点（可能有同学会不服气，为啥不是我站出来和老板干一架，找充足的证据把老板的想法否定掉。额，如果公司氛围很民主的话，可以试试……）。
比如老板只是安排了：要做裂变，但是具体怎么裂并没有讲清楚，此时，就能分模块的分析：如何能让裂变做得更好。注意，对应业务执行五部分，需要的分析是不同的（如下图）。