广告投放必备数据分析法之假设分析法

什么是假设分析法?

举个栗子:

“小明和妈妈买了10本书,正好花了100块钱,书的单价有8块钱和13块钱2种,那么8块钱的书和13块钱的书各买了几本?

解题思路:首先,假设这10本书都是8块钱买的,那么10本书一共是80块钱,那还多出来20块钱,是算错账了么?不是,显然多出来那20是13块钱1本的书多出来的。13块钱的书比8块钱的书每本多了5块钱,20块钱可以买4本,那么可以得出结论了,13块钱的书有4本,那么8块钱的书有几本呢?

对了,6本。

这道6年级的数学题里就用到了假设法,假设所有书都是8块钱,那么在数据分析中,什么是假设法呢?简单理解,假设法是在已知结果数据,在影响结果的多个变量中假设一个定量,对过程反向推导的数据分析方法。

假设法在运营分析中怎么用?

假设法在运营分析中最常见的有2种场景:

场景一:已知结果找原因,做过程变量假设

例如:某内容社区在11月份的发帖数相比10月份下降了20%,针对这个结果,该如何分析原因?

面对这样一个无厘头的问题,该怎么分析呢?结果数据是发帖数下降了20%,那么影响发帖数的有哪些因素呢?

我们可以将发帖数量按照用户分层进行拆分,例如老用户发帖数量和新用户发帖数量,也可以按照具体发帖篇数进行拆分,例如发帖5篇以上的用户,发帖3-5篇的用户,发帖1-3篇的用户,拆分后将11月与10月份相同维度的数据进行对比,找出变量。

例如经过拆解后发现,发帖1-3篇的用户相比10月份减少了40%,其他篇数的用户量还高于10月份,那么问题就出在了发帖1-3篇的用户身上。

那么发帖1-3篇的用户为什么减少了呢?我们可以提出2个假设:

假设10月份发帖1-3篇的用户成长为更加活跃的用户了,造成发帖3-5篇的用户增加,1-3篇的用户减少;

假设10月份发帖1-3篇的用户流失率比较高,同时11月份新用户转化少,导致这一群组用户数量变少。

那么针对这2个假设,需要对10月份发帖1-3篇的用户与11月份发帖3-5篇及5篇以上的用户进行追踪分析,同时分析11月份新增用户与10月份新增用户在留存和活跃上的对比。

场景二:已知目标找过程,做结果假设

例如:12月份的销售KPI为1000万,环比11月份上升20%,该如何做一份销售方案?

这是在做工作计划时最常见的需求,以12月份需要达成1000万的销售KPI为例,拆分销售KPI的相关影响因素,同样有2个拆解维度:

1.从商品角度做拆分

要达成1000万的销售额,有多种假设方式,例如假设现有商品销售额与11月相同,新品销售额达到200万,那么为了实现这个结果假设,去做能够支持200万销售额的的过程方案,例如在推广渠道预算上、仓储物流上、人力配置上等方面做计划;还可以针对几款产品提出销售额增长的假设;

2.从人群角度做拆分

要达成1000万的销售额,一方面挖掘老客户的购买力,另一方面增加新客户的来源渠道,假设老用户复购销售500万,那么针对老用户设计营销活动。假设分析法是在现实应用中常用的数据分析思路之一,数据分析的过程是不断的提出假设、验证假设的过程,通常我们遇到的不知道如何下手的数据分析,可以通过假设法来破局。

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