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很多同学最怕听“建模型”仨字。尤其是建立“业务分析模型”:
1)4P,4C,SWOT之类,怎么和数据结合?
2)LR、SVM、CNN之类,和业务相距甚远
业务分析模型,即:通过固定的指标+固定分析维度,反映业务情况,诊断业务问题。建立业务分析模型,关键在于搞清楚:
1、业务部门是否了解当前状况?
2、业务同事是否了解问题源头?
3、业务问题是否有解决方案?
4、业务发展走势是否有预判?
显然,不同人的状态不一样。因此在建模之前,得先梳理清楚:
1、我要服务的部门,属于什么水平?
2、当前,他们最迫切的问题是什么?
3、该业务流程是否清晰?是否已采集足够多数据?
同学们可以按下图所示,做出清晰判断
相应的,有四类常用模型:
1、现状描述模型
2、问题分类模型
3、业务优化模型
4、业务预测模型
下边一个个来介绍
现状描述类模型,用于业务发展早期,用多指标描述业务的表现,从而建立对业务监控体系,我们常说的AARRR,PRAPA,RFM,漏斗模型等等,都属于此类。
现状描述类模型,来源于业务流程。常见的流程有2种:串联式、并联式。
串联式:一个前后分n个阶段的流程,需要完成一步再到下一步。从流程起点开始,到终点结束
并联式:指一个任务分开同时由各个线独立完成。从总目标开始,到任务结束
大部分业务流程,都是这两个模式的组合(如下图)
现状描述模型的最大作用是:清晰责任,暴露问题。当主指标(比如销售收入,生产成本)出现问题的时候,可以沿着业务流程回溯,看哪个环节出了问题。因此在销售管理、运营管理中用得特别多。
但注意:现状 ≠ 问题,现状+标准=问题。因此只有标准单一且明确的时候才能直接看出问题来。如果标准本身很复杂,则需要更进一步的手段。
问题分类模型,用于从多指标判断业务是否出现问题。如果判断一个指标好坏的标准只有一个,比如成本、利润,这时候是不需要模型的,直接看单指标是否达标就好。但是当指标超过2个以上,就需要一套综合评估的办法,即为“问题分了力模型”
如果判断业务好坏需要2个标准,且这两个标准相关度低,这时候可以用矩阵模型来进行分类。常见的重要紧急矩阵,波士顿矩阵,质量/数量矩阵,都是这个原理(如下图)。
如果判断标准增加到3个以上,判断标准相互交叉情况太多太多,再用肉眼观察就很难判断谁好谁坏,这时候可以用DEA方法或者AHP来判断,相比之纯机器学习方法,DEA方法含义更简单直接,AHP方法有专家参与,都更容易被业务接受
业务优化模型模型,即在投入、产出水平受资源限制情况下,寻找最优配置的分析模型。比如给定了各个部门工时成本,求一个最优任务分配。最常见的就是解线性规划,在工作调配的时候用得非常多(如下图)。
在营销端也有类似的场景,比如:
1)为达成销售目标,各个销售团队该怎么配置线索/销售费用
2)为实现获客效率最高,各投放渠道,该怎么配置费用
3)为综合毛利最大,各商品线该如何调拨资源
总之,凡是涉及多个业务之间搭配组合优化,都适合此类模型
业务预测模型,即基于过往数据,预测业务走势。所有预测的基本假设,都是:未来发生的规律和过去一样,过去的场景会在未来重现。所以业务做预测的时候,常常会假设一些业务参数是固定的,然后推测未来情况。
1、假设生命周期走势是不变的,推测未来情况
2、假设转化率/留存率是不变的,推测未来情况
在一些发展稳定的行业里,这些假设常常很准。但注意,有三种情况下假设可能失效。
1、新业务、新场景导致无历史数据可参照。
2、突发且情况不明,导致所有转化率都异常。
3、业务运作出现明显问题,已无法按正常走势反推。
建立业务模型以后,不需要再每次遇到问题,都从头开始,梳理指标,列假设,验证思路,找灵感……能直接套用,极大提升效率。并且,这四个模型是循序渐进的。随着业务从0到1的发展,现状描述模型→问题判断模型→业务优化模型→业务预测模型,逐一建立,就能实现越来越高效的数据驱动。
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