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九大数据分析方法之:标签分析法

 

大家好,我是爱学习的小xiong熊妹。

今天继续介绍九大数据分析方法系列。上一篇我们提到,如果想找两个指标之间相关关系,可以用相关分析法。但很多时候,我们想找的关系,不能用指标来表达。

比如:

是不是社区店比步行街店,生意更好? 是不是私域流量比公域流量,转化更佳? 是不是刮风下雨比晴空万里,销售更好?

社区店/私域流量/刮风下雨,很难用一个数据指标来衡量。但这些因素,又确实会对企业经营产生影响,该怎么分析呢?这就需要采用:标签分析法

一、什么是标签

标签是有明确含义的,概括性的描述。举个简单的例子,有热心小伙伴想给小熊妹介绍男朋友,如果一本正经地讲各种信息,那么有效果吗(如下图)

如果用标签来描述,可能效果是(如下图)

这就是标签作用的直观展示。一个好的标签,能够让人们一目了然的看到事情的特征。从而指导后续的行动

要注意的是,标签和数据指标之间,是可以做相互转换的:

比如高富帅的“高”,也可以表达为:身高181cm以上

比如天气是:“刮风下雨”,也可以表达为:当日降雨10mm

因此在使用标签的时候,一定要确保标准统一+所有人理解一致,避免理解错误。

二、什么是标签分析

标签分析,特指用打标签的方式,把难以量化的因素转化为标签,进而分析该因素与其他事情的关系。像开头举例的社区店/私域/下雨,都是标签的具体应用。

标签分析一般分四步

明确要分析的影响因素 把影响因素制作成标签 明确要分析的指标 对比不同标签下,指标差异 得出分析结论 三、标签分析举例

举个简单的例子,南方某省,8月份经常下暴雨。大家都觉得:下雨会影响门店业绩。那么怎么分析呢?按照五步法,可以针对该省份门店,做分析如下图:

那么可以得出结论:下雨对业绩影响不大,这就做完了。

但这和大家的直观感受非常不一样!明明感觉是下雨了业绩就少,为啥数据不一样呢?这是因为:标签做的太粗糙。

细想一下

8月份不下雨,也会有其他恶劣天气,比如高温 下雨也分大雨小雨,毛毛细雨和暴雨的影响不一样 有些暴雨太严重,政府会发停工停学的通知

所以做标签,至少得把这几类情况都标识出来,这样对比才有意义(如下图)

更新后会发现:

不下雨时,高温天气也会影响业绩 下雨时,普通雨天并没有很大影响 下雨时,暴雨天气会大大影响业绩 下雨时,政府发了停工通知,反而会引发市民囤积物资

因此,还得再更新标签,看新结论(如下图)

这样的区分就很有意义了。遇到业绩下滑,门店店长/大区主管经常本能的把问题归结于“下雨了”,到底是不是因为下雨呢?有了这个分析支持,可以看出:除非天气预报标注为“暴雨”/“高温”极端天气,才会真有影响,其他情况并非天气影响。这样就能开展下一步的分析了。

四、标签分析的不足之处

标签分析有个很明显的不足之处,就是一个事情是有多个标签的,如果选择不当,拿了错误的标签比较,经常得出错误的结论。

比如,我们比较社区店/CBD店的销售业绩,选了2家店,发现昨天的业绩如下图

这时候得出的结论是:社区店业绩小于CBD店,应该多开社区店。

但注意!这里有另一个标签,就是日期,选择的日期是周六,周末CBD都没人上班呀,那肯定业绩很差了。那么考虑了日期标签以后,对比结果如下图

这时候得出的结论就是:CBD店大于社区店,应该多开CBD店。

但是,这样还没有穷尽可能性。

CBD店店租成本很高,可能一间店顶2间社区店(开店成本) CBD店都是直营店,人员素质可能更高(人员素质) CBD店面积大,所以上的商品更全(商品数量) ……

当我们试图深入分析一个事情,就会发现,太多标签叠加在一起,相互作用。因此单靠一两个标签的简单对比,是无法分析清楚的,这时候需要先建立分析逻辑,再做分析。这就需要用到MECE方法。

 

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