指標(biāo)下降了，我到底應(yīng)該怎么分析解決問題？
時間：2022-05-09 20:06:01 | 來源：行業(yè)動態(tài)
時間：2022-05-09 20:06:01 來源：行業(yè)動態(tài)
用數(shù)據(jù)分析解決問題的過程 明確問題 通過觀察現(xiàn)象，把問題定義清楚。
分析原因 - 哪里出現(xiàn)問題？
- 為什么會出現(xiàn)這個問題？
1.使用 “多維度拆解分析方法”，對問題進(jìn)行拆解，將一個復(fù)雜的問題細(xì)化成各個子問題 按照“多維度拆解分析方法”，我們可以按照 用戶、產(chǎn)品、競品這三個維度來拆解。分別對應(yīng)公司的三個部門。用戶對應(yīng)運營部、產(chǎn)品對應(yīng)產(chǎn)品部、競品對應(yīng)市場部。
- 用戶（運營）： 畫出用戶使用產(chǎn)品的路徑圖，然后從AARRR分析方法的5個環(huán)節(jié)去分析原因。
- 產(chǎn)品（產(chǎn)品部）： 這段時間銷售的產(chǎn)品是否滿足用戶的需求。
- 競品（市場部）： 競品是不是在搞什么優(yōu)惠活動，用戶跑到競爭對手那里了
2.對拆解的每個部分，使用“假設(shè)檢驗分析方法”，找到哪里出現(xiàn)問題。分析的過程可以用對比分析方法等分析方法來輔助完成。 3.在找到哪里出現(xiàn)問題后， 多問自己幾個為什么出現(xiàn)這個問題。然后使用相關(guān)性分析找出問題的原因。 決策 找到原因，并給出建議和可以實施的解決方案。
案例1：汽車銷量下降問題分析 1.明確問題 問題：與去年一年的月平均銷售額相比，本年度最近一個月的新車銷售額降低了大約15%。
下圖是最近2年新車銷售額變化
2.分析原因 1)多維度拆解數(shù)據(jù)層 按照指標(biāo)定義，將“新車銷售總額”拆解為“新車銷售數(shù)量”與“平均單價”。
新車銷售額 = 新車銷售數(shù)量*平均單價 從“用戶是否首次購買”這個維度，將“新車銷售數(shù)量”拆解為“本品牌首次購買數(shù)量”和“本品牌再次購買數(shù)量”。
“本品牌首次購買數(shù)量”，可以拆解為“從其他品牌流入”的用戶（之前在其他品牌買過車）和“首次購買車輛”的用戶。
“本品牌再次購買數(shù)量”拆解為“再次購買時仍然選擇了本品牌產(chǎn)品”的老用戶，和“轉(zhuǎn)為購買其他品牌用戶”的老用戶。
客戶忠誠度 = 老用戶“再次購買時仍然選擇本品牌產(chǎn)品”的車輛數(shù)/ “老用戶再次購買的車輛總數(shù)”。
這樣，“本品牌再次購買數(shù)量”= “老用戶再次購買車輛總數(shù)”* 客戶忠誠度。 如下所示：
根據(jù)“多維度拆解”圖，我們可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，得到拆解后的各個細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)。
2)假設(shè)檢驗方法，分析原因 根據(jù)以上“多維度拆解圖”，下面用 “假設(shè)檢驗方法”對每個部分進(jìn)行驗證。
a.提出假設(shè)：問題出在平均單價 收集證據(jù)：下圖是平均單價的隨時間變化的折線圖
得出結(jié)論：從圖表可以看出，“平均單價”在這兩年期間比較穩(wěn)定，基本在平均值（200萬日元）上下5%的范圍內(nèi)。至少在過去的一年里，沒有出現(xiàn)過價格明顯下降的情況。
b.新車銷售數(shù)量： - 提出假設(shè)： 問題出現(xiàn)在新車銷售數(shù)量
- 收集證據(jù)： 下圖是“新車銷售數(shù)量”隨時間變化的折線圖
- 得出結(jié)論： 從圖表中，我們可以看出，“新車銷售數(shù)量”與銷售總額一樣，也減少了近15%。由數(shù)據(jù)可知，問題出現(xiàn)在“新車銷售數(shù)量”上。
c.收集證據(jù) 得出結(jié)論：從圖表可以看出，本品牌首次購買數(shù)量基本維持穩(wěn)定，而再次購買數(shù)量在過去的一年出現(xiàn)了減少。從數(shù)據(jù)上可以確定，“本品牌再次購買數(shù)量”是“新車銷售總額”減少的主要原因之一。
d.接下來對“本品牌內(nèi)再次購買數(shù)量”的拆解對象進(jìn)行分析 - 提出假設(shè)： 問題出現(xiàn)在客戶忠誠度上
- 收集證據(jù)： 下圖是客戶忠誠度隨時間的變化
- 得出結(jié)論： 從圖表可以看出，導(dǎo)致“本品牌再次購買數(shù)量減少”的是客戶忠誠度的下降。也就是老客戶中選擇了其他品牌人數(shù)的比例增加了。
e.按某個維度對客戶忠誠度進(jìn)行拆解 一般拆解的維度可以是用戶（年齡、職業(yè)、性別等），產(chǎn)品（車型），競品（研究競品是不是在搞什么優(yōu)惠活動，用戶跑到競爭對手那里了）。
從哪個維度來比較客戶忠誠度，才能找到問題發(fā)生的原因呢？ 作為這個例子的可靠假設(shè)，可以展開以下討論： 按照不同的客戶群體，例如不同年齡層的客戶來分析客戶忠誠度，會發(fā)現(xiàn)對不同的車型來說，人們的評價或喜愛程度并不一定與年齡有關(guān)。
也就是說， 不同的車型更能體現(xiàn)出人們對其評價或喜愛程度的不同。 根據(jù)這一假設(shè)，可以從“產(chǎn)品（車型）”的維度來比較不同產(chǎn)品的客戶忠誠度，在進(jìn)行”產(chǎn)品（車型）”的維度來比較不同產(chǎn)品的客戶忠誠度“時，我們要用到對比分析方法，下圖是比較表格：從產(chǎn)品（車型）維度比較不同產(chǎn)品的客戶忠誠度。
根據(jù)這個比較表格，我們展開對比分析。
a.衡量整體的大?。浩骄?/strong>
對不同車型的銷售量和忠誠度的平均值進(jìn)行比較。
對銷售總額這個最根本的問題來說， 是否存在對其影響較大的車型和并無太大影響的車型呢？
雖然深入分析是好事，但如果分析的對象對問題整體的影響微不足道，這個工作就不會產(chǎn)生任何意義。根據(jù)對 問題影響的大小來決定優(yōu)先順序和關(guān)注程度，也決定了根據(jù)分析結(jié)果采取的措施能夠?qū)鉀Q問題產(chǎn)生多大貢獻(xiàn)。
我們看下每種車型占銷售數(shù)量的比較（下圖）
從圖表中，我們可以發(fā)現(xiàn)只有車型A的比例明顯小于其他車型。如果將問題鎖定為車型A，即使采取了有效的對策，對解決整體問題的影響仍然是有限的。因此可以暫且降低車型A的優(yōu)先順序。
我們再來比較對不同車型客戶忠誠度（下圖）
從圖表中，我們發(fā)現(xiàn)只有車型A的客戶忠誠度顯著偏低，其他車型之間沒有太大差別。
b.衡量波動：變異系數(shù)
接下來對不同車型客戶忠誠度的變異系數(shù)進(jìn)行比較，得到下圖里的數(shù)據(jù)。
從圖表可以發(fā)現(xiàn)，雖然車型A的變異系數(shù)明顯高于其他車型， 但該車型數(shù)量較少，對整體的影響很小，因此在此就不涉及。
從其他車型來看，車型D的波動較大。車型D的客戶忠誠度與車型B、車型C幾乎沒有差別，所以很難將其認(rèn)定為直接影響問題的關(guān)鍵。但從波動程度來看，車型D極有可能含有其他問題或風(fēng)險，需要引起注意。
c.衡量趨勢變化：時間折線圖
根據(jù)前面確認(rèn)的結(jié)果，暫且將車型A從比較對象中剔除，對其余3個車型的客戶忠誠度隨時間變化進(jìn)
從圖片中可以發(fā)現(xiàn)，車型B和車型C的客戶忠誠度均自一年前開始逐漸降低。也就是說，轉(zhuǎn)為購買其他公司產(chǎn)品的比例提高了。
具體數(shù)字是最近2年從約80%～90%減至50%～60%，降低了30～40個百分點。可見，擁有本品牌產(chǎn)品但需要再次購買車輛的人中，這2年期間有近30%被其他公司奪走了。
d.匯總對比分析結(jié)果
我們將前面的比較結(jié)果，填到下面的“比較表格”里。
從上面的分析結(jié)果， 車型B與車型C是重點進(jìn)一步分析的對象。
分析到這一步，可以問自己一個問題：為什么車型B和車型C的客戶忠誠度會出現(xiàn)下降？
e.下圖從“車型B的客戶忠誠度為什么會下降“的疑問開始，提出假設(shè)，最終將問題歸納為“售后服務(wù)”“產(chǎn)品”和“價格”3個因素。
在上圖中，有一個原因是“因為其他公司推出了具有競爭力的產(chǎn)品”。對這個原因，無論如何深入分析，解決方法也只能是 “開發(fā)更有競爭力的產(chǎn)品”等中長期措施，不能成為盡快增加銷售的方法。因此，可以暫且將其優(yōu)先順序推后。
也有可能這才是根本原因，所以我們不是無計可施就忽視它的存在，而是因為目前需要優(yōu)先調(diào)查能在短期內(nèi)采取對策的原因。與那些需要嚴(yán)密調(diào)查理論上的所有原因，寫成報告的情況不同，工作中需要根據(jù)目的、制約條件和實際情況，采取靈活的措施。
下面我們用 假設(shè)檢驗分析方法來驗證上面提出的假設(shè)。
1.假設(shè)1
車型B和車型C的客戶忠誠度下降是因為綜合滿意度下降。兩者有相關(guān)性。
證據(jù)：那么，根據(jù)前面的圖，先來看綜合滿意度（月份平均）與客戶忠誠度是否相關(guān)。因為沒有區(qū)分不同車型的滿意度數(shù)據(jù)，只有包括所有車型的綜合滿意度，所以需要計算.綜合滿意度與各車型客戶忠誠度之間的相關(guān)系數(shù)。（下圖是不同車型客戶忠誠度與綜合滿意度的相關(guān)系數(shù)）
結(jié)論從上圖可以發(fā)現(xiàn)：
- 體的客戶忠誠度與綜合滿意度之間的相關(guān)系數(shù)為0.64，由此可知兩者之間存在相關(guān)關(guān)系。
- 再看不同車型客戶忠誠度與綜合滿意度的相關(guān)，車型B和車型C與綜合滿意度的相關(guān)系數(shù)分別為0.75、0.69，數(shù)值較高，可以確認(rèn)為相關(guān)。
但是如果只分析到這里，只看綜合滿意度，并不能決定“接下里應(yīng)該采取哪些措施”。這樣的話仍然無法對實際業(yè)務(wù)產(chǎn)生意義，所以接下來還要再次 應(yīng)用相關(guān)分析來探討綜合滿意度之間和“售后服務(wù)”“產(chǎn)品”“價格”之間的相關(guān)程度。
2.假設(shè)2
綜合滿意度和售后服務(wù)、產(chǎn)品、價格的相關(guān)。
1)車型B
證據(jù)：下圖是車型B的綜合滿意度和售后服務(wù)、產(chǎn)品、價格的相關(guān)系數(shù)。
結(jié)論：通過上圖可以發(fā)現(xiàn)，對車型B來說，綜合滿意度和價格高度相關(guān)（相關(guān)系數(shù)是-0.72），表示價格越高，顧客滿意度就會越低。也就是說，與同類產(chǎn)品的價格比（相對而言是貴還是便宜）對綜合滿意度的影響較大。車型B的用戶對價格比較敏感。
下圖是車型B的綜合滿意度和售后服務(wù)、產(chǎn)品、價格的相關(guān)系數(shù)。
2)車型C
證據(jù):下圖是車型C的綜合滿意度和售后服務(wù)、產(chǎn)品、價格的相關(guān)系數(shù)
結(jié)論:通過上圖可以發(fā)現(xiàn)，對車型C來說，綜合滿意度高度和售后服務(wù)滿意度高度相關(guān)（相關(guān)系數(shù)是0.59），表示售后服務(wù)越高，綜合滿意度高度也越高。
同樣是綜合滿意度，車型B的用戶與車型C的用戶所重視的關(guān)鍵點完全不同。當(dāng)然，我們也可以越過綜合滿意度，直接考察每個車型的客戶忠誠度與“售后服務(wù)”“產(chǎn)品”“價格”等數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)。
總結(jié)
我們將前面所有的分析組織起來，就是下面這個圖。它體現(xiàn)了對問題進(jìn)行深入分析的整個過程。
這個圖還體現(xiàn)出，分析者并不是只分析了偶然想到的某些項目，而是通過這個構(gòu)造避免了遺漏或重復(fù)，并對那些最終確定并非問題或原因的項目也進(jìn)行了檢驗。
另外，圖片里對話框的內(nèi)容解釋了停止深入分析的原因。這樣一來，聽眾就可以明白，分析者說到解決問題、進(jìn)行分析或企劃的目標(biāo)時， “該工作的最終目的”這一重要始點始終沒有動搖。鎖定原因之后，接下來就是制定改進(jìn)（解決）措施了。
作者：veggieg
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