焦点讯息：干货 | 如何构建业务数据分析体系？（附案例）

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作者：小宇转自来源：一个数据人的自留地

全文共2500字左右，建议阅读8分钟

(资料图片)

前言提及 “体系” 二字，我的脑海里浮现出老板说的 “对于工作的规划要从全局出发，内容要全面、要成体系！” 那么对于一个数据分析师而言我们的体系是什么？是“目标监控体系？”，是 “运营分析体系？” ，还是 “APP 指标体系？” 到底该如何构建数据分析体系赋能业务呢？今天就来跟大家聊聊体系构建的话题。构建业务数据分析体系，对于分析师同学有两个方面的要求：第一，要了解业务模式，能够解释数据背后的业务含义，找到业务的问题点、提升点，驱动业务向前发展；第二，不能只做数据、图表的堆砌，需要根据业务的流程链路有目标、有逻辑、有顺序的分模块分专题展现数据。满足这两个方面的要求才是真正意义上的数据分析体系。下面结合我的工作场景，给大家讲讲业务数据分析体系搭建的基本思路。 1、明确业务逻辑分析师同学要明确自己服务的业务是什么？业务逻辑是什么？业务核心是什么？在业务的基础上构建分析体系，才能让分析结果更接地气，更好的应用到业务中。以流量外采业务为例，梳理业务逻辑（如下图）：各业务线发起流量需求 → 多渠道进行流量采买 → 流量引入落地页→ 落地页产生流量转化 → 流量变现、效果转化，这一系列步骤决定采买目标是否达成。 2、拆解分析模块明确了业务逻辑后，根据目标和事件顺序进行分析模块拆解，明确各个目标分析的专题及关注核心。流量外采业务拆解分析模块如下：采买效率关注核心：有多少预算？现在以什么样的价格买了多少流量？当前出价能否实现目标最大化？预算、价格、采买流量无论调节哪一项，只有三者维持平衡，才能实现流量供给相对稳定。广告填充直接影响流量变现。因此，在保证广告主预算合理消耗、效果满足预期的前提下，不断提升页面广告填充率，从而提升流量变现效率。用户行为既能够决定收入转化又能够决定效果转化。细致研究收入、效果转化用户在单页面中有哪些行为、访问了几层页面、点—面—点—转化/跳出的访问路径是什么。根据转化用户特征优化产品策略从而帮助业务提升流量转化。以上各个模块的优化目的是为了达成共同的业务目标，目标达成的数据监控基础且重要。收入、效果、投入产出的数据表现直观的描述了业务现状和目标达成情况，及时的监控目标达成有助于业务稳定健康发展。 3、确定分析指标确定了分析模块后，开始选定各个模块的分析指标，指标基本分为：结果量、转化率两类。结果量描述规模和目标达成，转化率描述效果。根据业务路径选取关键节点的转化和重要结果达成作为分析指标。按照路径的先后顺序列出指标，形成了核心数据看板，完成了数据体系的搭建。基于流量外采业务分析模块，可拆解出如下数据看板： 4、洞察走势与业务同步发展有了清晰业务结构、模块拆解，数据看板就可以跟踪业务走势。在跟踪的时候，首先关注的是：目标达成情况。目标达成决定了后续一系列行动判断，根据业务走势的波动情况定位异常问题、发现业务提升点。产品、运营同学根据数据结论制定每个阶段的行动计划，同时分析师也要不断变换分析视角与业务联动实现同步发展。如下示例：根据业务阶段性动作，明确阶段核心，定制专题分析方向：

增收阶段关注

阶段核心：流量需求、广告填充、商业帖效果转化；

专题分析方向：客户数、预算消耗率、落地页 PVR、商业化率；

提效阶段关注

阶段核心：效果转化；

专题分析方向：CVR、效果量/UV、客户效果成本；

控成本阶段关注

阶段核心：采买效率、效果转化；

专题分析方向：投放 CTR、ACP、站内 C/站外 C、CVR、效果量/UV。

5、驱动业务增长驱动业务增长是高阶数据分析要实现的目标之一。想要改善业务，就必须了解业务细节，发现问题，找出关键点，给出科学合理的优化方案，推动方案落地，才能实现业务增长。其中发现问题、找关键点、优化方案、推动落地都属于数据驱动的范畴。如流量采买业务中需求与供给匹配的问题：

发现问题

优化方案

具体应该如何分配流量？这就找到了数据分析在项目中可以为项目实践提供价值的地方。

数据帮助项

根据规划求解的原理解决业务中流量分配的问题。项目实践测试的过程中，分析师需要不断跟进评估实验效果、推全后复盘项目的目标达成和可迭代升级的内容。实现全流程的参与、评估、决策才能称之为数据分析驱动业务增长。 6、形成数据体系构建数据分析体系的本质是：满足业务需求，解决业务问题，驱动业务增长。在满足需求、发现问题、解决问题、跟进项目、落地复盘的过程中分析师同学要不断的提炼总结，进而形成自己的数据分析体系。它可以是个思维导图，可以是个表格，也可以是个文档。无论哪种形式只要实现了数据分析体系本质，发挥了它应有的作用，落在了具体业务中，就是一个优秀的业务数据分析体系。回到流量采买业务的示例，总结提炼形成的数据体系如下：现实中，很多分析师同学掌握了专业的统计分析方法、分析工具、算法模型，但在与业务配合的过程中，总是很关注自己的理论深度、难度、专业度，却忽略了与业务的贴合度，因此分析结构就没有办法形成体系化的分析结构，分析技能也只能停留在初级水平。用专业的方法服务个性化需求，将分析结果推广至业务中，只要这样才能真正的实现分析师价值，同时你也从初级成长为高级。希望对你有所启发！