面对数据没思路、AI只会说官话?核心在于定位错位:AI是你的‘超级员工’而非‘导师’。本文提出五步实战法:从明确业务场景与层级,到锁定主副指标与内部标准;从五问法定位问题根源,到基于历史数据与竞品对标的四种假设推导,再到严谨的单/多因素验证。
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面对数据没思路,放着AI不会用,是很多人的痛点。如果生硬的把问题塞给AI,经常得到一堆看似正确实则难落地的官话。也很难和自己公司的情况结合。咋办呢??
AI是你的员工,不是你的老师。解决实际问题时,一定要自己牢牢把握思路,清晰主线任务,让AI帮我们收集外部数据,补充代码细节,丰富假设。这样才能从从容容游刃有余。
具体操作,则要分成五步
第一步:明确业务场景
“我在回答哪个部门的问题”,是第一步。即使是相同问题,最高决策层,管理层,一线执行层问起来,关注的重点也不一样。AI可不了解你的问题背景,你需要自己弄清楚:
1)我的行业背景、业务类型
2)我面对的问题是哪个层级(参考下图)
3)我要分析的数据具体是哪个层级的数据
这叫:清晰业务场景,也是AI提示词中最重要的背景部分
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第二步:清晰分析指标
明确业务场景之后,可进一步确定分析指标。
大部分业务场景的主指标是固定的。做分析时,往往是一个主指标+若干副指标/维度,共同解释问题。
比如销售指标,主指标都是收入、毛利,但财务/商品/运营/供应部门关注点不同,需要搭配使用的指标也不同(如下图):
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这样结合具体业务需求选择指标+维度,能更有效观察数据。
在使用AI辅助分析的时候,也要时刻提醒AI“我可用的指标/维度”是什么,必要时可上传样本与数据样例,从而避免AI满口囫囵话。
梳理清楚指标+维度后,还需要进一步明确判断问题的标准。
这里特别要注意区分内外部标准,AI可不知道你们企业的标准与你老板的喜好,需自己补充(如下图):
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第三步:定位问题来源
定位业务问题,可以依次问以下五个问题(如下图):
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以销售分析为例,如果发现本周销售不达标,那么问:
1、偏离目标的程度很小(-5%)还是越来越大?
2、是近12个月来首次不达标吗?还是之前也有若干次?
3、是否最近几周连续不达标,不达标的走势有没有扩大?
4、所有商品/所有地区/所有销售渠道都有问题,还是仅XX有问题?
5、销售部门有没有采取干预行动?效果如何?市场部有没有做事情?
这个固定顺序,能极大清晰思路,提升分析效率。这个过程里,AI更多是帮你输出SQL,python代码,计算必要的数据,对于数据走势的判断+归因最好自己来。因为下一步要提分析假设,很需要你自己对数据有感觉。
第四步:提出分析假设
很多人在第三步就止住脚步,直接丢一句“因为A商品销售不好,所以销售未达标,建议搞高”交差。这一类报告,最容易被批判为:“没分析思路,不够深入”。
因为“要搞高”是一句废话,业务想知道的是:谁来搞、怎么搞、用什么搞、搞到多高。作为专业的数据分析师,你有至少四种方法,能导出详细的业务建议:
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以销售分析为例,当你已经锁定“销售不佳是因为A产品表现不好”的时候,四种办法分别是:
1)有没有和A同类/同价格带,且推广更好的B,参考B的运作方法
2)A推广不佳,是广告报告点击少,还是用户进店转化不行,点击少就改宣传图,转化不行就改详情页
3)目前做法都不变,追加给A的推广费用,看看大力能出奇迹不
4)我看竞品有一套打法,貌似效果很好,我们也试一下看看行不行
其中,1,2做法是基于历史数据的深度分析,3、4做法需要业务配合做测试,先列待改进清单,再逐一验证效果。测试和历史数据推理,是同样重要的分析手段。这里,你可以让AI协助补充假设,特别是帮你收集行业内相关文章与类似问题。但是下判断最好自己来,AI不会主动帮你设计测试方案。
第五步:验证分析假设
注意!凡是单影响因素的假设,都容易验证。我们一般都建议新人练好单因素假设分析,掌握:假设→论点→论据→结论的推理顺序(如下图):
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多重影响同时作用时,需要更复杂的分析逻辑,此时:
1、需要利用MECE法,梳理分析逻辑,剥丝抽茧
2、量化复杂的业务行为,需要打标签,找特征
3、抽样测试需要用到统计学方法,设计实验
4、做观察型因果推断,需要用到回归模型
当涉及部门利益冲突,各个部门相互甩锅的时候,问题更麻烦。此时需要的已经不单单是分析技巧,还需要敏锐得关注到不同人群的诉求,保持中立态度,提供准确的数据,避免牵扯到骂战里(如下图)
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