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今天我们分享:如何才能成为的数据分析师
这里以运营商推出的“基于信用分的欠费免停机服务”为例来说明数据分析师(为了描述方便,称其为A君)应该发挥出的价值,然后笔者总结了9个核心能力。
1、找到正确的问题
A君分析的问题是公司的大问题,相信大家都有过欠费停机的经历,运营商每月停机量应是巨大的,但大多欠费停机的用户都是会复机的,因此对用户不加区隔的进行停机显得有点简单粗暴,而且停机期间还会损失收入,无论从服务的角度还是收入的角度讲,这都是一个值得研究的分析课题。
跟芝麻信用分类似,也许运营商可以基于打造自己的信用分来实现用户欠费的区别对待,比如对高信用分的用户实施免停机,而A君就需要进行信用分的数据分析,向公司证明这个方案可行。
2、进行问题的分析
A君做的数据分析报告就是要用数据来向公司说明推出这个业务的价值,以下是过程的一个简述。
首先,肯定是先看下欠费停机的情况,比如每月有多少比例的的用户有过欠费停机的经历,这些欠费造成了怎样的收入损失。
其次,要看下当前欠费免停机的信用控制手段有什么缺陷,比如分析会发现原来基于ARPU,在网时长为核心的体系覆盖的高价值用户其实有限,而充分考虑了用户各方面特征的信用分模型也许更为科学,比如有很多用户落在了低但高信用的区域一。
信用分评估体系
信用分布情况
区域一有大量低但信用高的用户
较后,要看下欠费用户基于信用分的欠费率分布情况,比如发现区域一整体欠费率小于0.1%,欠费用户占比低于1%,这说明基于信用分可以将风险控制在一定的范围。
很多企业的数据分析师到这个时候基本就完成任务了,似乎数据分析师与执行无关。但A君做的显然不止于此。
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3、推动业务落地
由于信用分的实施横跨市场、服务、财务、IT等多个部门,A君需要推动公司成立多部门联合的试点小组,制定试点方案,包括免停机用户的范围、信用额度、信控规则、确认模板、投诉处理、系统改造等等,比如下图显示了采用信用分后业务流程的改造图,信用分似乎很简单,但对存量信控体系的冲击是非常大的。
4、进行运营监控
一切就绪后,A君还要跟踪具体执行的效果,及时提出改进的建议,比如跟踪每天停机和欠费率的变化情况,如下图所示。
如果出现数据异动,就可能要采取紧急措施。比如在业务试点的头几个月存在客户的欠费率持续上升、信用分按月计算导致升降级规模过大过频等现象,分析发现是信控规则未严格执行、未考虑部分用户的特殊情况、信用分模型有缺陷等原因,需要采取措施对模型、信控规则等进行迭代优化,下图是运营中出的一份专题报告示例。
这些都是的数据分析师要做的事,数据分析不仅仅是出个报告,而是要能产生实际的价值,用数据分析真正的驱动生产。
在互联网公司,优化产品的数据分析师做到了这一点,比如通过与产品的协同进行AB测试,给出产品优化的具体建议,从分析到生产的流程特别短,这是非常值得学习的。
在传统企业,由于组织、机制及流程的原因,要做到数据分析驱动业务挑战比互联网公司大很多。
从上面的案例可知,要达到数据分析师的程度,光是会取数、会分析、会出报告是远远不够的,数据分析师要能基于数据分析驱动业务,创造实际生产力。