醫美運營者必修的數據分析

通過數據分析，看到決策的效果及未來應該如何做，為決策提供支撐，更能說服人。醫美行業運營者必修的數據分析。

(一)

一般而言，數據分析的邏輯是：

「梳理清楚業務邏輯，界定出關鍵用戶行為和數據，分析數據找到問題，思考解決方案。

比如醫美機構做了一個專題優惠促銷活動，但效果卻並不理想，現在需要尋找原因，那麼它的邏輯就大致是：

首先梳理用戶消費流程：專題活動頁面——整形項目頁面——諮詢預約，或者是通過搜索/導航——整形項目頁面——諮詢預約;

然後界定關鍵用戶行為：打開專題頁面或者通過搜索導航、進入整形項目頁面、諮詢預約等;

再次確認數據是否異常：利用收集到的用戶關鍵行為軌跡，驗證哪幾個數據異常，找到問題所在;

最後就是思考怎樣去解決這個問題。

(二)

數據分析的方法可以分為定性分析和定量分析。

「定性分析，就是對事物的性質作出判斷，究竟它「是什麼」。定量分析，是指對事情的數量做出統計，衡量它「有多少」。

比如最近某一個整形項目的點擊量大幅度提升，而結合該項目最近的情況可知，點擊量之所以大幅提升是該項目的活動促銷導致的。

比如項目在材料和技術上有了更新，這一更新的效果是怎樣的，為機構節省了多少成本，節約的百分比是多少。

在《增長黑客》中有一段對數據分析的精彩論述，其中也有提到定性分析和定量分析的關係：

數據分析就是定性分析和定量分析的相互結合，不斷驗證的過程。提出假設、設計方案、分析數據、驗證或推翻假設，最終抽絲剝繭，逐漸接近真相。

數據是相互印證的，彼此之間有如通過無形的網路縱橫連接，只需輕輕按動其中一個就會驅使另外一個或一組產生變化。

通過數據分析得出的結論，應當能反推出其他數據，或是與其他數據分析得出的結果相一致。

(四)

數據分析的流程應該是：

「明確目的——拉取數據——處理數據——尋找異常點——得出結論——驗證結論

明確目的：清楚並理解此次分析的目的是什麼，比如尋找某項目客戶流量銳減的原因，這個很多時候是建立在你對業務邏輯/流程的理解基礎上。

這就要求先確認分析維度，包括拉取什麼數據、核心變數是什麼、核心變數是否受到其他外界因素的影響。

拉取數據：很多時候我們需要自己動手從資料庫里拉取相關數據，在拉取數據時，需要注意以下幾點：

能在資料庫里處理的，就不要拉到excel中處理;

條件限制是否準確：時間、平台、頁面、類別、是否去重;

所取時間段數據是否不受外界因素影響等等。

處理數據：保存拉取出來的數據作為原始數據，保留相應的語句;掌握常用函數(Vlookup、sum、Average、if、Iferror);

當你認為所需要做的事情特別繁瑣時，找人問;或者將你的問題清楚表述，然後百度，你所遇到的問題別人很有可能早就遇到過。尋找異常點、得出結論：則是需要結合具體的業務才能進行，而驗證結論，則是需要從其他維度去驗證一下結論的可靠性。

(五)

數據的根本用途就是提供決策依據，減少不確定性。

「數據，提供了一種更為可靠的決策依據。

現在醫美機構運營者的決策，大多數是靠感覺，靠跟風，靠個人經驗，只有很少部分是客觀數據分析。

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