以下的文章内容来源于刘静老师的专栏,如果您想阅读专栏《刘静:10大业务分析模型突破业务瓶颈》,点击下方链接
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“老板,昨天转化率掉了 20%,但我也不知道为啥……”
这句话,你是不是听过,甚至自己也说过?
作为一个每天和数据打交道的职场人,我们总是能看到各种“数据异动”,但很多时候,我们只能“看见现象”,却说不出“背后的原因”。
这时候,你就需要掌握一个神技——归因分析。
什么是归因分析?
一句话解释,就是用来回答“到底是哪个因素搞的鬼?”
无论是转化率下降、销售额增长、用户流失、活动失败……
归因分析的目的,就是在一堆可能的原因里,把真凶揪出来。
而且它不止适用于数据人,运营、产品、市场、销售都能用上。
三种常见的归因分析方法,你一定要会
根据“分析深度”的不同,归因分析有三种打法:
01 定性归因法
当你什么都不知道的时候,先靠它!
适合你脑子里一团浆糊的时候。
它怎么做?
靠经验 + 讨论,比如团队开会头脑风暴、用户访谈、调查问卷等。
举个例子:
你发现最近销售额掉了,问了下销售和市场部,大家说是“活动没宣传到位”+“用户兴趣下降”+“竞品太猛”。很模糊对吧?但别小看这种方法,它能帮你打开思路,是归因分析的起点。
用在什么时候?
- 没数据
- 没头绪
- 想先理清思路再动手
注意:
- 靠的是主观判断
- 没有数据支撑,结论只是假设
02 指标归因法
数据人最爱的拆解神器
适合你已经掌握了数据,但想找是哪一步出了问题的时候。
它怎么做?
把一个指标拆解成多个维度,逐一排查。
举个例子:
注册用户数 = 访问量 × 转化率
你发现注册用户少了,结果发现其实是访问量掉了——根本不是产品出了问题,是流量源砍了预算。
用在什么时候?
- 有完整的数据指标体系
- 想通过多维分析找原因(比如按渠道、时间、人群拆解)
注意:
- 只能看“相关性”,不代表因果关系哦
- 对数据结构要熟,不然拆半天拆错方向
03 模型归因法
打硬仗时的专业武器
适合你面对的是复杂系统 + 多重因素,并且你有能力搞建模。
它怎么做?
用统计建模,比如线性回归、逻辑回归、XGBoost,甚至因果推断工具,让模型来告诉你:哪个因素影响最大。
举个例子:
你建了一个回归模型后发现:转化率下滑其实是因为页面加载变慢了,而不是广告文案不好。
是不是很惊喜?有时候直觉完全错了,只有模型才知道真相。
用在什么时候?
- 多因素交织
- 数据量够大
- 需要量化判断、支持决策
注意:
- 模型对业务理解要求高
- 数据质量差,模型也白搭
- 很多时候老板听不懂你说的“显著性”、“系数”是啥
那我该用哪一种方法?
参考这个表:
作为一名业务人员或者数据分析人员,描述业务现状构建指标体系后,归因分析的能力就是最重要的能力,是CDA一级和二级的重点内容。
写在最后:来自一个老数据人的三点真心建议
做了这么多年数据分析,我发现归因分析能不能做得好,不是看你掌握了多少工具、建了多少模型,而是看你有没有这三种能力:
1. 先问清楚问题,而不是着急找答案
很多人一看到指标异常,就立刻冲去拉数据、跑模型,结果越分析越迷。
高手的第一反应永远是——“我们要回答的究竟是什么问题?”
问得清,才能分析得准。
2. 把归因当成思维方式,而不是分析手段
归因不是某个模型、某张图,而是你大脑中的那套逻辑框架。
遇到问题时,你是不是本能地拆解、分维度、控制变量?
如果是,那你已经比80%的数据人更靠近本质。
3. 用业务语言讲清数据故事,才是真的归因闭环
分析做完只是第一步,最难的是——
你能不能把你的结论讲得让产品经理听得懂,让市场部愿意听,让老板点头说“OK,改这个”。
归因的尽头,是推动业务决策,不是炫技。
所以啊,别再只盯着数据涨了 or 跌了,真正厉害的分析师,永远在寻找为什么。愿你我都能成为那个问得最深、看得最透、说得最清楚的人。
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