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bi|分析师日常：工具人爬坑指南( 二 )


有时候甚至还有业务季度、半年度、年度的review。
日粒度看短期波动、周粒度看中短期趋势、月粒度看业绩完成度、健康度及策略有效性。这些工作的目的是分析经营成果，因此统称为经营分析。
通过分析师团队持之以恒的经营分析，整个业务发展趋势、核心有效策略、面临的风险、与其他业务相互影响等等经营命题，及其过去、现状、未来，都通过数据、报告、报表甚至日常沟通等形式，形成具象、网状、完整的业务检测体系，使得CXO、1号位、策略制定者等核心人员才能以综观的视角自顶向下清晰地“看见”业务。
二、业务重点项目及专题分析：让决策更高效如果把做业务比作打仗，各时间粒度的经营分析活动就是堆沙盘。依据沙盘，结合战略目标，才能确定有效战术，对应到商业/业务中则是一个又一个的项目。
一个典型的项目按执行前、中、后可以分为问题定义阶段、解决方案阶段、解决过程执行阶段、效果分析阶段、事后review阶段。BI在各个阶段均可发挥数据与分析的作用，使得决策更有效、稳健。
下面以一个（wo）假（bian）设（de）的潜力新品冷启案例来说明。
背景：通过日常经营分析，发现新品流量占比年同比大幅下降；同时新品上架数量以及新品质量并无明显下降；原因今年相对去年，由于算法迭代排序公式中历史销量权重上升，流量环境对新品更加不友好。因此考虑对优质的新品适当通过加权提升流量。
问题定义阶段：是不是问题。是不是问题从商业目标角度判断，这里简化为GMV。长期来看新品无法起量会影响站内商品丰富度，进而影响到长期GMV，因此问题成立。
解决方案阶段：
1）优质商品圈定：BI可以通过历史数据对优质商品进行特征分析，如圈定当前高转化、高质量的商品在新品阶段的流量数据表现、店铺特征、商详页特征等；依据历史优质商品特征，可以由BI或数据开发直接圈定新品，或将新品特征提供给算法用模型进行最终判定。
2）是否有类目差异：新品能否顺利起量对各个行业意义不同，例如对女装的影响显然大于清洁纸品行业；新品加权大概率会影响短期GMV（GMV短期换长期），因此对不同类目可以考虑采取不同策略，降低短期损失。在这个过程中，BI依然可以通过历史数据对类目进行划分。
3）加权方案：在简单算法流量场景，可以尝试定坑或者在定坑基础上叠加简单业务规则（例如人群、类目）；但在复杂流量场景依然建议把工作交给算法。
解决过程执行阶段：灰度阶段主要涉及实验效果观测。在这个例子中主要关心优质新品的流量涨幅是否符合方案设计预期，以及整体场景流量、成交涨跌。灰度效果评估是C端及流量端相关业务BI的重要工作，这里具体不做展开。
效果分析阶段：全量上线并不意味所有工作结束；策略运行一段时间后，需要持续关注新品整体流量占比，优质新品能否顺利起量，以确保最原始的业务问题真正得到解决。
在某些情况下，问题解决方案强依赖BI结论，可以作为专题分析，输出更完备的分析结论。
三、基础数据及数据产品为保证经营分析、重点项目与专题分析效率，BI日常往往会花部分时间在基础数据和数据产品方面。这部分工作主要与ETL、数据产品进行配合，同时也会与引擎端、前端就打点进行沟通。
经营分析指标体系依托商业目标与业务逻辑，往往相对稳定，至少几个月才会变化，因此形成固定的表、模板、数据产品能大量节省时间。此外，与ETL紧密配合产出的业务中间层数据，也能大幅提升数据获取效率以及准确度。

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