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基于数据发现或分析取得创新性成果的案例
数据分析工作中遇到很多业务问题,虽然每个案例业务背景不同,
但是大致能够分为3种不同的场景。
1、犯罪现场调查——描述性分析
该场景是针对业务问题,通过数据分析确认问题的本质、问题异变的原
因,同时给出问题改善方案。方法:做好数据呈现,深入理解业务,找
出业务异变关键点。
业务案例:某生鲜电商平台用户复购率过低,在流量愈加昂贵的情况下,
无法实现部门年度目标,希望定位复购率不足的原因。
解决步骤:
(1)复购率的定义是什么?
A公司的复购率和B公司的复购率定义不同,甚至同一公司C部门和D
部门关于复购率放入定义都有差异。首选搞清楚复购率的定义口径是什
么。
(2)复购率过低,目前值是多少?业务方想要的复购率是多少?
如果上个月的复购率是10%,业务方需要一周内将指标就提升至90%,
那大概率异想天开。
复购率过低,横向对比,是针对不同生鲜电商平台进行对比,其他平台
的复购率是20%,而自己平台只有10%。纵向对比,是针对自己不同
月份的复购率对比,上一个月还是22%,这个月就掉到10%。
备注:数据皆为虚构
查看数据趋势,发现数据在3月份发生突变,将问题定位到二月、三月
2个月份。
第三步:数据分析
第四步:结论
因3月新用户增加较多,新用户的复购率较低,导致影响大盘的复购率。
影响复购率的因素还有很多,比如竞品在烧钱做活动,抢走了平台用户。
自己平台APP发布了新版本,有卡顿现象,影响用户体验,导致复购
率降低。
复购率存在虚低情况,用户中存在多个账号对应同一收货地址,可能用
家人手机号注册,薅平台新用户羊毛。
2、疯狂科学家——规范性分析
该场景需要通过对比找出业务的最优解决方案,常用的方法是A/B测
试,类似于高中实验方法论——控制变量法。
方法:明确目标—控制单一变量——谨慎评估效果(假设检验)——
形成策略沉淀。
业务案例:电商流失用户挽回A/B测试。通过推荐用户最需求的商品,
引导用户完成下单,挽回用户。
第一步:认识问题
业务目标:召回流失客户召回率=召回刺激后购买转化的用户/接受召
回措施的总用户规模
变量差异:不同商品测试召回用户
对象:近2个月无购买行为的流失男性客户。
第二步:召回选品研究
既然是男士用户,根据成本等因素举例2个产品。例如:男生洗面奶(商
品A)、剃须刀(商品B)。
第三步:建模与数据收集
任务触发方式:优惠券
核心指标收集:(1)用户规模:优惠券触发量;(2)使用优惠券人
数(即召回用户数):优惠券使用量;(3)召回率:优惠券使用率
A/B测试数据收集时,需要明确数据产生的方式,确保样本的一致性和
分类性。
第四步:分析结果传达和采取行动
针对此次活动,发现针对流失男性用户,男士洗面奶免单券召回效果更
好。可以将本次A/B测试流程进行总结、复盘,做到策略沉淀。便于到
后续同类型流失问题,可以做到经验复用。
3、预测未来——预测分析
该场景需要基于历史数据,针对业务需求进行预测。
方法:相关性分析、回归分析、时间序列、机器学习预测模型
业务问题:电商双十一大促前,关于销售额目标的制定,各类商品的
选品备货,人力、物流等资源的分配需要明确。所以需要对促销期间
GMV(销售额)进行预测。
双十一的销售额,淘宝等公司肯定会对销售额进行预测,老板也会提前
知道今年大概的销售额。从而对人力等资源进行协调。所以有人怀疑双
十一销售额其实是可以操控的,反正退货金额等背后的数据,一般级别
的人并不会知道。
第一步:认识问题
预测目标:GMV预测时段:2020.11.1~2020.11.11
第二步:回顾过去,展望未来
(1)过去几年GMV趋势
(2)业务经验:相比平销期,促销期间的流水爆发度。促销GMV=
促销前平销GMV*促销期爆发系数(按照业务经验制定,比如系数为3。
指促销期的单天销售额是平销期单天销售额的3倍)
(3)拆分法:GMV=支付用户数*人均支付金额
第三步:模型及特征选择
(1)模型选择
线性回归(LR,lineregrssion):可解释性好,运算快,对变量个数
及质量要求高。
(GBDT):树模型,不容易过拟合,准确度高,受异常值影响小。
(2)特征选择
性别、年龄、近30天是否支付、近
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