[数据分析]
2024年了,教你几种“数据驱动”的方法
经常做过数据分析的朋友都知道,提升业绩最快的方法只有一个,那就是改口径。
改口径只要一瞬间就能完成,而且一搬只需要一个数据分析师就够了,人均的产出极高。
相比其他的方式要动用大量的人力物力,还需要小半年的时间才能见效的方法,不知道高到哪里去。
业务同学要提高业绩增长,还需要靠产品驱动,营销驱动等等不同的策略。
但数据分析师很简单直接,改改数据,直接用“数据驱动”。
这里分享一下怎么用数据驱动的几种方法。
一、加定语
第一种“数据驱动”的方法是加定语。
只要定语加的多谁都可以是第一。
这两年新能源市场出新车的速度之快,让人目不暇接。厂家为了让人记住他们的车子,就要不停的出现在公众视线内,于是各种排行榜就出现了。
比如理想发布新势力品牌销量榜,榜上理想遥遥领先。为啥?因为这个榜单限定了“新势力”。理想自从在这个榜单上遥遥领先后,几乎每周都发布这个榜单,使得理想的品牌知名度快速提高。
不过理想这个榜单还不算特别离谱,毕竟新势力还算是对手众多,在新势力中拿一个第一确实也算是比较好的成绩了。
下面这位就稍稍有点离谱了。
某图2021年的新车上市后发布了一张海报,拿下了某个市场的第一。
这个第一的定语足够长,我给你念念“以超32万品牌知道均价位列成熟车企中国品牌第一位”,一共24个字,32万品牌指导均价、成熟车企、中国品牌,至少三个定语,这样限定条件下基本上已经没剩啥了对手了把。
去年的合资车日子不好过,曾经的销冠丰田大众都下跌很厉害。于是丰田的海报也只能开始加定语了,去年2月的销量也只是写上了“合资”的新头部。
这样的例子比比皆是,除了汽车圈,手机圈里也满满的都是这样的限定定语的榜单。
总之,只要不是第一,就加定语。
只要定语足够多,对手足够少,总能找到一个第一。
二、改指标逻辑
第二种办法是修改指标的逻辑。
这种做法不单单是数据分析师会做,就算在以严谨著称的财务分析当中,这种情况也相当常见。
财务的分析,因为财务指标就是固定的三张表,指标本身基本不能够修改,但是指标的计算逻辑是可以修改的。
比如,在2013年,鞍钢集团面临巨大的盈利压力。该公司已连续两年亏损,如果当年再次亏损,可能面临暂停交易甚至退市的风险。
到了2014年4月9日,鞍钢公布了其财务报告,宣布2013年实现了正盈利,同比增长高达119.13%,成功避免了亏损的局面。
那么,鞍钢是如何实现这一扭亏为盈的呢?
其实答案就是“数据驱动”。
在那几年,钢铁市场长期低迷,市场环境很差,普遍认为扭亏几乎无望。鞍钢能够实现扭亏,靠的是调整折旧年限的方法来实现的。
鞍钢把房屋和建筑物的折旧年限从30年延长到了40年,机械设备和传动设备的折旧年限也从15年增加到了19年。这样一来,每年的折旧成本被摊薄了。
调整之后,鞍钢在2013年的净利润比2012年增加了约9亿,达到了7.7亿元。换句话说,如果不对折旧年限进行调整,鞍钢2013年的净利润实际上仍是亏损的。
这种做法不是一家公司这样操作。当年三钢闽光、山东钢铁、富春环保、方太特岗、河北钢铁等多家企业都用过这样的方法。
业务本身没变化,改了一个口径,业务就扭亏为盈了。数据驱动你就说厉不厉害把。
三、换指标
第三种方法,就是换一个指标。
举个例子,有个产品功能新上线,本来目的是希望能提升用户的使用时长。但上线后发现,这个功能并没有像预期那样影响用户的停留时长。
这时候怎么办呢?
那就不看停留时长了,看看有什么其他增长的指标。经过数据分析师一顿操作,终于在一百多个口径下的指标中发现,产品上线后,安卓用户中的活跃用户打开APP的次数更高了。于是产品功能的上线终于算是取得了成功。
这种做法的核心就是一定要找到一个满意的指标为止,如果找不到满意的指标,那么就是数据分析做的还不够深入,没有找到隐藏的信息。
还有些情况更加直接。有的领导安排的任务就是“分析一下这个功能的价值”,也就表明了领导需要找一个正向指标做汇报,不是正向的指标就一直分析到正向为止。
甚至我有个朋友告诉我,他们的领导直接要求找到一个能显示增长30%的指标,然后让数据团队去凑这样的数据,当时听到真的惊了。
这些都是数据分析领域里常见的一些“潜规则”。
四、假数据
如果你嫌前面的“数据驱动”太麻烦,还得找指标改口径啥的,其实还有更简单的方法,那就是直接造假。
指标还是这个指标,口径还是这个口径,定语也是这个定语,但是报给你的数就是个假数字。
这个方法近两年的日企向我们展示了很多次。
随手一搜,就看到很多这样的案例:
- 2017年8月,日本钢铁企业神户制钢所被曝光产品篡改数据、以次充好。潜在受害者遍及约500家日本国内外企业,波及汽车、铁路、航空、航天等众多行业。
- 2017年11月,日本碳纤维材料巨头东丽集团承认子公司东丽HC篡改车用材料产品强度数据。公司高层早已知悉此事,但辩称篡改数据并不违法,“没有发现任何安全问题”。
- 2018年2月,三菱电机全资子公司TOKAN承认253种橡胶产品未经质量检查,其产品在新干线铁路车辆和电梯等设备上广泛应用。
- 2021年2月,制药企业小林化工被曝光造假,累计有200多名患者服用该公司药品后出现不同程度的健康受损。一些患者服药后失去意识,造成了22起交通事故,还有2名患者服药后死亡。更离谱的是,企业管理层承认16年前就掌握这一情况,却一直放任不管。
- 2021年7月,三菱电机被曝光产品检验数据造假,且可能持续30年以上。三菱电机社长杉山武史引咎辞职。
这种做法非常方便,而且几乎没有损失,只需要鞠躬致歉即可。
这方面,小日子的数据驱动的技术遥遥领先。
五、小结
今天这篇是纯粹的整活文章,内容均不是真正的“数据驱动”,千万不要模仿。
如果真的是没办法必须要做,那么加定语、改逻辑、换指标这几项还可以搞搞,毕竟估计你平时也没少干。有时候业务也确实需要一些这样的灵活性。
但假数据这种事可千万别干,稍微正规有点的企业发现了主观作假都是会辞退的,甚至会有法律风险。
最后,2024年到了,祝各位数据分析师新的一年,不会遇到上面这种奇葩需求。
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