高级分析方法导读(7种)
更新: 7/18/2025 字数: 0 字 时长: 0 分钟
1、洞察业务逻辑
商业分析的难点在于影响业绩的各种因素相互交织，难以区分。这一点在运营、营销、产品设计等工作上体现得尤为明显。这些工作就是叠加在正常的产品进销存之上才起作用的，因此很难区分清楚：在1亿元的业绩里，促销额外贡献了多少金额，产品设计又贡献了多少金额。
从本质上看，用户决策就是综合性的。当用户花100元买一件产品的时候，是不会区分以下信息的：50元付给产品本身，30元付给门店的装修，10元付给产品包装，10元付给销售员的微笑......产品价格、包装、门店装修、销售的服务、优惠活动、品牌口碑，共同促成了这100元的消费。
但是，如果能区分出哪一点是真正驱动用户消费的关键因素，就能实现四两拨千斤的效果因此才衍生出了商业分析的高级方法。几乎所有的高级方法都是围绕着厘清复杂因素、找到关键驱动因素进行的。
2、方法
如下7种高级数据分析方法：
- 自然增长率：分析在没有外力作用下的业务增长
- 单维度分析：从单维度检验业务假设
- 多维度分析：用MECE方法处理多维度业务假设
- 数据测试分析：测试分析结论的正确性
- 因果关系分析：追溯问题源头
- 指标异动的关键原因分析：从多种原因中锁定关键原因
- 前瞻性分析：预判未来走势，发现商机
3、作用
在自然科学领域，厘清复杂因素有标准的实验方法：控制变量法。比如培育种子的方法。科学家们会把不同类型的种子放在封闭的实验室，逐一调节光线、土壤、温度、水分、养料等因素，一项项地进行实验，测试清楚一种因素的影响后再测试下一种因素的影响。这样才能获得翔实的数据，还能在后续逐步添加新因素，从而发现各种因素之间的交叉影响。
对于商业问题，这么做显然不现实，没有企业能把用户关在实验室里为其做实验。而且很多红极一时的广告、营销创意、商业活动，都是利用了用户的冲动情绪，在这种环境下，用户的决策本身就是非理性的，既难以用数据量化，又难以总结经验、复制使用。一旦某个举措被证实有效，竞争对手也会快速跟上，从而引发外部环境的改变。这些都让商业分析无法直接复制自然科学实验的方法。
在使用商业分析解决这些复杂问题时，首先要从排除自然增长率开始，也就是要区分出在没有内部的运营/营销动作，也没有外部环境的影响情况下，用户到底有多大概率进行自然消费。自然增长率的衡量是评估运营、营销、产品设计等因素的基础。
其次，利用单维度分析方法对单个业务的假设进行检验。如果某个因素的影响特别大，以至于超过其他所有因素，就能在这种单维度检验中得以验证。这样有利于发现重大的影响因素，先抓重点问题。如果想进一步区分其他因素的影响，则需要借用多维度分析方法，建立复杂的分析假设。
最后，分析结论很有可能无法完全通过事前分析确认，此时需要进行事后测试检验来分析结果的真实性，这就需要用到数据测试的方法了。
有了自然增长率、单维度分析、多维度分析、数据测试这4种方法，就有了解决问题的基本思路。利用这些方法，可以对因果关系、指标异动、关键问题、未来趋势等进行分析从而在一定程度上解决复杂的问题分析。