CDA持证人简介

程靖 CDA会员大咖，畅销书《小白学产品》作者，13年顶级互联网公司产品经理相关经验，曾在百度、美团、阿里等大厂担任产品经理。

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一、为什么要做数据分析？

数据分析和策略制定不仅仅是冰冷的数字，它们背后代表的是人，是那些被影响的人。

我曾在百度、360、美团、阿里等公司工作过，参与过多个有趣的数据产品项目。产品经理和数据分析并不仅仅是一个数字游戏，而是能对社会产生深远的影响的。

在美团外卖工作时，我负责了一个分单策略项目，通过优化订单分配，使骑手每天平均多送一单。起初，我认为这一改进微不足道，但一位骑手告诉我，这多出的一单让他每天能多挣五块钱，一个月下来就有150块钱的额外收入，足够为女儿买一份贵重的生日礼物。

这让我深刻意识到，数据分析和策略优化不仅能提升效率，还能实实在在地改善人们的生活。

数据分析的重要性不言而喻，它不仅能增强个人的说服力，还能提升产品效率、项目成功率，推动方案实施，并在出现异常时发出警报。

数据分析在决策中的独特优势

1.消除理解差异

不同的人对同一事物的理解可能存在差异，但数据能够提供客观、量化的依据，消除这种差异。比如，通过数据明确项目每月为公司带来的收入，避免因主观理解不同而产生的分歧。

2.建立共识

数据分析可以帮助团队建立共识。当团队成员对项目的价值存在分歧时，通过数据进行小流量测试，以实际效果说服对方。如果对方认为项目不值得投入，可以通过小流量测试来验证项目的潜力。如果测试结果达到预期，说明项目有前景；反之，则说明项目可能需要重新评估。

3.提升决策效率

决策往往是一个复杂且困难的过程，但数据能够提供明确的依据，帮助决策者快速判断。比如，通过分析市场趋势数据，决策者可以迅速判断市场是增长还是下降，从而做出更合理的决策。

二、如何通过数据分析提升说服力？

在百度工作时，我听到了一个非常有启发性的案例，这个案例深刻地展示了数据分析在提升说服力方面的重要性。

百度计划提拔3名员工，他们都参与了一个名为“数字化考勤”的项目，该项目旨在统计员工的出勤情况，包括迟到、早退和工作时长等信息。

这位联合创始人分别描述了这三名候选人如何汇报他们的项目成果。候选人的汇报方式如下：

• 候选人A：强调的是客户的感受，这种汇报方式主要依赖于客户的主观感受，而感受是难以量化的，不同的人对同一事物的感受可能截然不同。因此，这种汇报方式的说服力相对较弱。
• 候选人B：提供了一个具体的案例。这种汇报方式提供了一个具体的案例，但“大量的人力成本”和“许多客户”这些表述仍然较为模糊，缺乏具体的量化数据，说服力有限。
• 候选人C：汇报非常数据化，这种汇报方式通过具体的数据和潜在的市场机会，提供了清晰、量化的成果，具有很强的说服力。

由此可见，具体的数据不仅能够直观地展示项目的成效，还能为决策者提供明确的参考依据。

三、实战案例分享

案例1：运营决策——美团外卖

数据在企业运营中起着至关重要的作用，以美团外卖为例，其订单规模庞大，每天需要处理海量数据。

美团外卖通过两种方式处理这些数据：

• 放权给地方站长：美团将部分决策权下放给各地的站长，让他们根据当地情况灵活处理订单。这种方式依赖于地方站长的经验和判断，但缺乏统一的优化和监控。
• 数据分析与优化：美团通过数据分析掌握每个订单的状态，并不断优化配送路线。这种方式通过细化订单任务，将大规模的订单分解为小任务，分配给每个骑手。

通过数据，美团外卖能够确保从公司高层到基层骑手的目标一致性。这种明确的目标设定使得每个骑手和公司管理层都能朝着同一目标努力，从而提高整体运营效率。

案例2：项目决策——腾讯QQ秀

在腾讯的发展历程中，QQ秀项目是一个极具代表性的案例，它生动地展示了数据在项目决策中的关键作用。QQ秀曾是腾讯的明星项目，尤其在公司最困难时期，为腾讯提供了大量资金支持。然而，该项目在初期并不顺利，甚至差点被砍掉。

许良是当时腾讯的一名普通员工，坚信QQ秀项目具有巨大潜力。他多次尝试向上级反馈，甚至撰写邮件、寻找高管沟通，但都未能引起重视。

在项目陷入僵局时，许良找到了腾讯老员工王远。王远建议他进行市场调研，收集数据，并制作PPT汇报。许良接受了建议，他发现韩国有一个类似QQ秀的虚拟形象网站，并收集了大量数据和截图，展示了该项目的成功案例。

通过这些数据，许良制作了一份详细的PPT，并成功引起了高管的关注。当时腾讯的高管普遍年纪较大，与年轻用户群体距离较远，难以理解为何小学生和中学生会喜欢虚拟形象。但数据的呈现改变了这一切，高管们看到了项目的盈利潜力。

许良的PPT中详细列出了项目的发展趋势、市场需求预测以及竞争对手的数据。他预测项目在第六个月就能实现盈利，投入300多万即可营收1000多万。

QQ秀最终成为腾讯当年最成功的产品之一，为公司赚取了大量资金，帮助腾讯渡过难关，直至游戏业务爆发。这一案例充分证明了数据在项目决策中的关键作用。

案例3：商业决策——百丽国际、Google

在百丽国际的案例中，数据分析帮助揭示了试穿率高但购买率低的异常现象。通过数据分析发现，百丽某款鞋子试穿率高，但购买率低。进一步的线下调研揭示了原因：鞋子虽然外观漂亮，但实际穿着时带子过长，容易脱落。所以，百利优化了鞋带设计，提高了购买率。

另外还有个案例 ，Google员工安娜贝尔通过数据分析发现应用的下载量与用户评论密切相关。她推动团队开发功能，鼓励用户在使用应用时给予好评。

这一策略在短时间内积累了大量好评，显著提升了应用的下载量和业绩。安娜贝尔从普通员工晋升为高管，这充分说明了数据分析在提升个人影响力方面的重要作用。

总的来说，数据分析在决策中的作用包括：

• 揭示异常现象：通过数据分析，可以揭示隐藏在数据背后的异常现象，如百丽国际的鞋子问题。
• 提升决策效率：数据分析提供客观、量化的依据，帮助决策者快速做出准确的决策。
• 建立共识：数据分析能够帮助团队建立共识，减少因主观理解不同而产生的分歧。
• 提升项目成功率：通过数据分析，可以优化项目策略，提高项目成功率。例如，美团通过数据分析优化广告投放渠道，提升了项目的成功率。

业务数据分析是CDA数据分析师一级的重要考点。

如何结合AI进行数据分析

数据分析与AI的结合能够显著提升数据处理的效率和准确性。AI在数据分析中的应用主要体现在：

• 直接得出结论：例如，通过AI模型可以判断数据是否符合既定的规律或目标。
• 提供提升方向：例如，通过AI分析可以确定影响业务指标的关键因素，从而为改进措施提供依据。
• 快速建立数据看板：例如，AI工具可以快速生成数据看板，筛选出关键数据，帮助分析师更高效地进行数据监控和分析。
• 减少人为错误：例如，将所有商品数据交给AI处理，AI可以快速筛选出价格高于100元的商品，效率远高于人工筛选。

数据分析通常有以下几种常见方法：

（1）看变化：

• （1）选择合适周期：不同产品需要选择不同的统计周期。

例如，用户购买机票的周期可能是一个月或两个月一次，而微信用户可能每周都会登录一次。因此，选择合适的统计周期对于准确分析数据至关重要。

• （2）同比：比较相似时间段的数据变化。

• （3）环比：比较相邻时间段的数据变化。

2.做比较：

• （1）初创阶段：企业应主要关注自身的发展，通过与自身历史数据进行比较来评估进步。
• （2）竞争阶段：当企业进入竞争阶段后，需要与竞争对手进行比较，以确保自己在市场中的竞争力。
• （3）市场引领阶段：当企业成为市场引领者后，应与整个市场进行比较，以评估自己在市场中的地位。

3.做拆分：

• 找原因：通过拆分数据来找出问题的根本原因。

例如，美团外卖的超时率突然上升，可以通过地域、菜品、骑手类型等维度进行拆分，以确定问题的具体原因。例如，通过地域拆分发现北方的超时率上升，而南方保持不变，进一步分析发现是由于北方下大雪导致的。

4.看转化：

• 用户旅程与漏斗分析:通过结合用户旅程和漏斗分析，我们可以更清晰地看到用户在不同环节的情绪变化。

例如，用户在打开APP时相对平静，但在选择商品时可能会感到焦虑，导致转化率下降。通过结合用户旅程和漏斗分析，我们可以更有效地优化用户体验，提高转化率。

5.找异常：

• 建立报警机制：寻找异常数据是数据分析中的一个重要环节。

例如，腾讯曾经历过服务器故障，如果没有建立及时的报警机制，可能很长时间都不会发现这一异常情况。通过建立有效的监控和报警机制，我们可以及时发现异常数据，从而快速采取措施解决问题，避免潜在风险。

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