我搭建了一个强大的数据预警模型

大数据 数据分析
数据预警的错误做法,当然是指望一个神威无敌大将军模型,能把所有指标100%预测准确。实际影响指标的因素太多,且外部环境压力,内部主动行为,都很难量化。因此完全把宝赌在靠着极其有限的几个数预测的模型,完全不靠谱。

​数据分析能主动做出预警,是所有人的终极期望。可现实是很惨淡的,经常是指标已经下跌了,业务部门忙得团团转了,数据分析才慢慢悠悠地分析“昨天为啥DAU下降30%”。

最后辛苦半天落个“我早知道了,早干啥去了!”的抱怨。那如何提前做出预警?今天系统讲解一下。

一、第一步:清晰角色

首先要清晰:预警是给到人的警报。因此谁需要听这个警报,是第一顺位要考虑的。在实际工作中,有四大类角色:

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进行预警第一步,就是要先明确要预警的业务场景,把一个场景内所有相关责任人都考虑进来,避免漏了角色(如下图)。

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二、第二步:收集动作

其次要注意:问题因人而起,也因人而终。因此第二顺位需要考虑的,是这四类角色对指标走势,到底有啥影响。要分门别类地收集这四类人计划开展的动作,从而为第三步的评估做准备(如下图)。

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注意:收集影响动作,是有顺序的,应该从高层→前台→中台→后台。

因为这是这四类人影响指标的顺序是这样的:

  • 高层定的目标,决定了前台执行难度
  • 前台执行质量,决定了中台辅助难度
  • 实际业绩结果,决定了后台支撑难度
  • 后台支撑好坏,决定了问题是否扩大

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在工作中,这四个环节环环相扣。如果配合得好,即使出现问题,也能化险为夷。如果配合得差,则相互拖累,越做越错(如下图)。

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在实际工作中,并不是一个简单清晰的工作闭环从头做到位,然后再做下一个。每个部门都是一堆工作同时在进行。因此,收集部门动作并非一蹴而就的,而是需要有畅通的信息渠道,特别是当指标开始出现问题苗头时,业务部门做出的应激反应,要有一定程度了解。这样才能更好地辅助判断,做出准确警报。

三、第三步:数据评估

有了第二步动作收集,可以开始第三步数据评估。数据评估是预警的最关键一步,是避免执行期间看到数据波动脑袋空空的关键。

之所以能提前感知指标波动的风险,是基于:过去发生的未来会重现,这样一个简单的道理。因此,有必要对过程发生过什么,进行深入评估。(如下图)

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这里涉及多种具体分析方法,之前文章都有分享,不再一一赘述了。

四、第四步:做出预警

有了以上准备,可以做出预警了。预警模型建立后,从制定计划阶段开始,就能开始运作。并且贯穿定方案、做执行、做复盘的各个阶段,并且涵盖了主力、辅助的角色(如下图)。

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比如制定了销售目标,那么:

定方案阶段:销售的方案(包括销售计划、人力配置、配套物料/辅销品)是否能支撑当前目标?如果支撑不住,这时就能直接预警,提醒问题。

做执行阶段-作为主力的销售:是否各销售团队执行到位?执行不到位是谁没有到位?影响多少大盘?作为主力角色,只要其下某些分支出现问题,都是要直接发出预警的,避免问题恶化。

做执行阶段-作为辅助的供应链:达标率太好的情况下,是否购货充足?达标率太差的情况下,是否有积压风险?如果销售表现好,但关联的辅助部门马上面临缺货风险,此时也要及时预警!

注意:在过程中预警的时候,要考虑业务部门应激行动。比如有可能业绩很好,库存马上要断,此时应了解是否有补货计划,如果有,在预警时要提及此时,并且分乐观(100%按时完成计划)、保守(50%或更少完成计划)、悲观(无法完成计划),分别给出预警,以及预估结果(如下图)。

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这样的预警,给管理层的体验非常好

1、管理层能通过分析师的工作,掌控业务全局。

2、在定方案阶段就能预知风险,从而做充足的准备。

3、在过程中,不但能看到预警数值,而且能大概锁定问题方向,减少了过程中被“打闷棍”的感觉。

4、看到预警结果的时候,能同步看到预期处理方案,从而快速做出决策判断。

这样,比事后看到诸如“DAU跌了一大截”“销售连续4天不达标”等结果以后再问为什么,体验好太多了。理想的状态下,可能只要一两个关联指标变差,就能马上感知到主指标跳水的风险。

五、数据预警的错误姿势

数据预警的错误做法,当然是指望一个神威无敌大将军模型,能把所有指标100%预测准确。实际影响指标的因素太多,且外部环境压力,内部主动行为,都很难量化。因此完全把宝赌在靠着极其有限的几个数预测的模型,完全不靠谱。

真正靠谱的做法,是数据分析师保持高度的消息灵通,按照上文的四个步骤,提前做好准备,才能应对变化。未卜肯定先知不了,但是卜过,就有机会发现问题。

很多不懂行的人,会以为数据真的能让人开天眼般洞察一切。实际上恰恰相反,一个数据分析师,得先开天眼,对公司情况了若指掌,之后才能对数据走势做出判断。

这一点切记切记。​

责任编辑:武晓燕 来源: 接地气的陈老师
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