用数据挖掘业务增长点？这3个方法超实用！
用数据挖掘业务增长点？这3个方法超实用！
在当今竞争激烈的商业环境中，数据不仅是企业决策的依据，更是挖掘业务增长点的关键。然而，许多企业在数据分析中常常陷入"事后诸葛亮"的困境，难以真正找到具有实际价值的机会点。本文将系统讲解如何通过数据分析找到真正的业务机会点。
01 什么算机会点
在很多地方，机会点仨字，就是一句空洞的口号："我们要抓住当下行业复苏大好机会……"说的好听，可：
- "行业复苏"，真的发生了？
- "行业复苏"，具体在哪里？
- 我们到底要怎么抓？
都不清楚。
所以想要把机会点讲清楚，就得符合以下标准：
- 有明确的事实为基础
- 有清晰的业务逻辑
- 对某个结果指标有正向影响
- 有具体的负责人、工作流程
- 这样的输出物，才算是机会点。我们的工作，就以此为目标。
02 抓住机会点的正确姿势
第一步，定义清楚：怎么样的结果，算是一个机会点。
这里有四种典型的数据形态（如下图）。
图1：提了建议，业务采纳，但是业绩没啥变化
图2：提了建议，业绩按之前走势，一直在涨
图3：以前有成功一次，总结以后，复刻一遍
图4：大家都没发现，你提出来，大家采纳，结果大涨
显然！图4，才是最完美的机会点表现：原先业务方不知道，被数据发现，加以行动，之后指标大涨！
因此，想要分析机会点，要搞清楚：
- 要分析的是哪个部门，哪些业务线
- 该业务线核心指标是销售额/新用户数/商品毛利……
- 该核心指标过往表现，是否有连续性趋势（如图2）是否有单点爆发（如图3）
- 连续性趋势，对应的内外部环境是？发展阶段是？（排除生命周期早期的自然增长）
- 单点爆发性动作，对应的业务场景是？可复现程度是？（排除一次性好运气）
- 无趋势/无单点前提下，是否有细分领域的成功案例可以套（细分客群/小众产品/细分渠道）
这样，锁定了关键指标，树清楚标杆，就容易提炼出可以加以利用的业务上的做法，比自己憋在电脑前冥思苦想要快得多。
03 抓住机会点的三大手段
最简单的手段：评估增长趋势
通过对目前的增长原因进行分析，剔除其中自然增长、周期性增长的因素，找到是否有可以通过调节投入影响的部分。如果有，评估追加投入能带来的产出（注意，要避免从出现边际效益递减）。如果追加投入带来的效果很客观，这就是一个成熟的机会点：通过追加投入，多赚收益（如下图）。
其次简单的手段：评估复现可能性
通过对过往成功案例的拆解，看是否有可以重复出现的可能性。成功案例能否复现，需要从业务逻辑角度，拆解业务标签，分析可行性。
比如销售签了成功签了一单客户，可以拆解为：
- 客户行业
- 客户需求
- 签单产品
- 签单金额
- 签单业务员
- 签单周期
等标签，之后对这些标签下的成功率进行复盘。如果复盘发现：这一单真的就是孤零零一单，无法复现，那就放弃。如果发现：这一单的某些做法，其他人可以复制，那就做实验，看能否推广（如下图）。
从细分领域找机会，是最难的分析
难点不在分析思路，而在论证上。本质上看，细分领域机会，其实就是在整体做的不好的情况下，拆解用户群体/渠道/产品线，找某个相对较好的分支，然后试着推广。
这样拆解数据很简单，拉交叉表就行。但是论证这个点就能推广开，是很困难的（如下图）：
因为很有可能孤立的某个点是难以推广的，比如：
- 渠道小众，用户群体小众，产品线本身需求不大；
- 受制于政策、资源的限制，无力做这个点；
- 这个点已经尝试过，吃过亏，所以才只做这么大；
- 小范围内做可以成立，一推广开就出现边际效益递减，核心客群不足，等等问题。
总之，一个业务如果很容易就做得好，那一定早就做好了。业务部门又不是傻子。目前做得没有起色，一定是有更深层的原因。
所以从细分领域找机会，最好用增长实验的方法来解决问题，而不是依赖过往数据分析直接得出结论。比如发现一个潜在机会点，提前和业务方沟通：
- 过去是否注意到这个点
- 过去是否尝试过这个点
- 如何看待这个点的机会
- 是否有可能追加投入
- 如果有可能，第一波是否安排尝试
这样提前避免踩坑，设计好增长实验方案，逐步探索一条路出来。才有可能找到机会。
04 抓住机会点的错误姿势
以上就是发现机会点的基本思路。发现机会点不是一蹴而就的，需要深入业务，结合实验，才能得到靠谱结论。而很多数据分析师最喜欢干的就是：
- 因为这个指标涨的快，所以它是机会，得把握
- 因为这个渠道指标好，所以它是机会，要做多
- 因为过去做成功一次，所以它是机会，要继续
- 因为这个指标低，所以它是机会，搞高了就好了
无论证，无逻辑，无实验。只是把收入=客户数付费率客单价的公式翻来覆去的说，这种三无产品不被喷就见鬼了。