数据分析|数据分析，如何挖掘业务机会( 二 )_青少年|Cash|App|square|杰克·多西

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整个思路归纳一下，如下图所示：

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这里要注意的是：在没有做过，且不能做测试的情况下，理论推导的结果是很不准确的。数据分析无法预测前无古人的事。因此只要是业务没干过的，统一建议先测试，拿到测试数据再说话。
四、按图索骥式挖掘这种情况，更接近我们想象中的数据分析场景：业务部门先给个目标，数据再找办法。拿到这种问题，首先要对该目标的历史达成情况做分析，看看是哪一种（如下图）。

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如果真是从来都没有达成过（且根据走势推测，也无法通过现有的增速达成），那就说明：现有的手段都不管用。这时候干脆就不要扒拉历史数据了，历史无法告诉你怎么实现。这时候需要业务上先收集有可能实现目标的手段，数据再配合做测试，或做推演。来验证：这是个真机会，还是镜花水月。
如果偶尔能实现，则还要进一步分析，是凭运气/凭资源/凭做法实现的。很有可能偶尔实现的目标，只是当时运气好/资源多，并非真的有啥好做法，此时洞察的机会点，就是剔出那些真正有实力的业务，总结业务经验。至于没实力的，帮助大家认清现实，早找新办法。
如果一半一半，则说明存在稳定的标杆，可以标杆分析法，洞察标杆做法，作为机会点复制给其他人。
如果能躺赢，则看业务方是想省钱，还是想立功。
想省钱的话，就找刚需用户多，找ROI低的子项目，直接往下砍。此时要洞察的机会点，就是哪些人群刚需，哪些项目ROI低，哪些条线效率低。
想立功的话，就找市面流行但是我司尚未做的做法测试，或者找目前尚未被运营覆盖的人群，试点做起来。此时要洞察的机会，就是：哪些人是漏网之鱼，哪些手段尚未被测试，已测试但是可优化的项目还有多少。通通拿出来做起来。
整个思路如下图：

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五、小结做业务机会洞察，不是从数据库里拿几个字段出来算算就能交差的。
做业务机会洞察，本身就得：

在对业务现状充分了解
对业务能力范围有充分评估
对业务要做的事有预判

这样才能明白：哪些是真机会，哪些是坑点。
做业务机会洞察，更不是预测：“给这个人派个优惠券，他99%会买”。实际影响业务的因素太多，从推送信息到操作流程，从商品到优惠，还有对手动作&用户兴趣，太多因素会干扰。不但不可能预测99%，即使蒙对了，也无法沉淀经验。
比起赌命式的预测，把过往经验总结出来，把未知的方案做好测试，是更能一步一个脚印推动业务把握住机会点，做出业绩。
#专栏作家#接地气的陈老师，微信公众号：接地气学堂，人人都是产品经理专栏作家。资深咨询顾问，在互联网，金融，快消，零售，耐用，美容等15个行业有丰富数据相关经验。
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