怎么做业务联动数据分析,下落策略

没带电脑,用手打了

分三步。

第一步,监控我们的业务指标。比如满意度指标。我们一定是有个目标,分日、周、月、季、年,定期监控指标是否达成目标,同环比是否变好、变坏。

第二步,分析为什么变好、变坏。变好分析什么原因,这期间做了什么业务动作,要不要继续复制动作,怎么验证变好是这个动作贡献的;变坏是什么原因,如何落改善策略?

展开说说,比如满意度未达标,环比变差,如何分析和落策略

下拆指标,满意度这个综合指标可以下拆什么指标。先分各个大的场景,再拆到比如物流大场景下,下拆满意度指标(售前售后等),再拆到一二三级场景中最小的三级场景,有的公司可能还有四级五级场景。把最小的场景的不满意度和量级都计算出来,就基本能得出需要改善的最细节的几个场景有哪些。这里需要注意分析满意度看不满意,不满意度和不满意量级。

如何选择体验改善方向,既需要找不满意量级大的,又需要找优化空间大的,这个是最最核心的逻辑。

方向错了,努力白费。每天很努力,努力干活只是人设,白瞎

第三步,苦力活,下钻原声,归类分析问题,这里需要有同理心。当找到具体要改善的业务场景时,成功一半了,接下来就是苦力活,找几十个甚至上百个case看看,这个场景下发生了什么问题,这些问题可否分类,分类好的分别占比多少,我们就解topN的几个大问题,找准核心不满意的问题,落策略是比较简单的事情了。其中,找准用户最不满意的点,需要一个人有用户思维,洞察人心。

当找到具体要做的事情的时候,需要看下自己做的事情,对于整体的贡献度有多少,能不能达标?这就要在做的过程中,不断测试分析,不断数据和业务联动分析了,循环

下次再聊,拜拜

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