数据分析方法之对比思维

数据分析方法论

对比分析是将两个或两个以上具有可比性的数据进行比较,分析其中的差异,以揭示事物的发展规律。

  • 数据分析之对比思维
  1. 归纳方法——穆勒五法分别是求同法、求异法、共用法、共变法、剩余法。
  2. 求同法比相同

2.1求同法的思路是,如果各个不同场合除一个条件相同外,其他条件都不同,那么,这个相同条件就是某被研究现象的原因。

  1. 求异法:比不同

求异法的思路是,比较某现象出现的场合和不出现的场合,如果这两个场合除一点不同外,其他情况都相同,那么这个不同点就是这个现象的原因。

因此求异法的应用一般都要借助于AB测试。

4.共用法示例:

数据分析中的共用法在电商行业中有着广泛的应用,它结合了求同法和求异法的思想,帮助电商企业从大量的用户行为、销售数据等信息中提炼出有价值的见解,以优化运营策略和提升业务表现。下面我将结合电商行业,以具体的例子来详细解释共用法在数据分析中的应用。

1. 用户行为分析

求同法应用

  • 场景:电商企业想要了解哪些商品或页面最吸引用户,以及用户在这些页面上的行为模式。
  • 数据分析:通过分析大量用户的浏览、点击、购买等行为数据,企业发现某些商品页面(如新款手机、热门服饰等)的用户访问量、停留时间和转化率都明显高于其他页面。
  • 结论:这些高表现页面的共同特征(如清晰的产品图片、详细的描述、用户评价等)可能是吸引用户并促进转化的关键原因。

求异法应用

  • 场景:进一步分析表现不佳的商品页面,找出其与高表现页面的差异。
  • 数据分析:企业发现这些页面在布局、加载速度、商品展示方式等方面存在明显不足。
  • 结论:这些差异可能是导致用户流失和转化率低的原因。

2. 销售数据分析

求同法应用

  • 场景:电商企业想要了解哪些促销活动或营销策略最有效。
  • 数据分析:通过分析历史销售数据,企业发现某些促销活动(如满减、折扣券等)在活动期间和之后的一段时间内,销售额和用户复购率都有显著提升。
  • 结论:这些促销活动的共同特点(如折扣力度大、适用范围广、易于传播等)可能是其成功的原因。

求异法应用

  • 场景:分析失败的促销活动,找出其与其他成功活动的差异。
  • 数据分析:企业发现这些失败的活动在宣传渠道、折扣力度、活动时间等方面存在问题。
  • 结论:这些差异可能是导致活动失败的原因。

3. 供应链优化

求同法应用

  • 场景:电商企业想要了解哪些供应商或货源渠道更可靠。
  • 数据分析:通过分析历史订单数据,企业发现某些供应商提供的商品在质量、交货时间和售后服务等方面表现优异。
  • 结论:这些供应商的共同特点(如生产能力强、管理规范、注重质量等)可能是其可靠性的原因。

求异法应用

  • 场景:分析表现不佳的供应商,找出其与优秀供应商的差异。
  • 数据分析:企业发现这些供应商在质量控制、交货时间等方面存在不足。
  • 结论:这些差异可能是导致供应链问题的原因。

总结

在电商行业中,共用法通过结合求同法和求异法的思想,帮助企业从用户行为、销售数据、供应链等多个方面提取有价值的信息和见解。这有助于企业优化运营策略、提升用户体验和销售业绩。同时,共用法也强调了对比和分析的重要性,使得企业能够更准确地识别问题和机会,并采取相应的措施加以解决或利用。

在电商行业中,数据分析的共用法首先关注的是找出数据中的相同点(求同),随后进一步分析这些相同点在不同情境下的异同(求异同)。下面我将结合电商行业的特点,给出一个具体的例子来说明这一过程:

4.1先比相同,再比不同

1. 确定分析目标

假设电商企业想要了解哪些商品在特定促销活动期间销售表现最佳,并找出这些商品共有的成功因素。

2. 求同:找出成功商品的共同特征

  • 收集数据:首先,收集促销活动期间所有商品的销售数据,包括销售额、销售量、用户评价等。
  • 筛选成功商品:根据销售数据,筛选出销售额或销售量排名靠前的商品,这些商品被视为成功商品。
  • 分析共同特征:对成功商品进行深入分析,找出它们的共同特征。例如,这些商品可能都具备以下特点:
    • 高质量的商品图片和描述
    • 良好的用户评价
    • 合适的价格定位
    • 适用于促销活动的折扣力度(如打7折)

3. 求异同:分析成功商品在不同情境下的差异

  • 考虑不同情境:在找出成功商品的共同特征后,进一步分析这些商品在不同情境下的表现。例如,可以比较这些商品在不同时间(如促销前期、中期、后期)、不同渠道(如PC端、移动端)、不同用户群体(如新用户、老用户)下的销售数据。
  • 识别差异:通过分析,发现虽然这些成功商品在整体上具有相似的特征,但在不同情境下仍然存在一些差异。例如:
    • 在促销前期,价格更高的商品可能更受用户关注;
    • 在移动端,用户更倾向于购买轻便、易于携带的商品;
    • 新用户可能更看重用户评价和商品口碑,而老用户则更注重商品的性价比。

4. 归纳与总结

  • 总结成功因素:结合求同和求异同的分析结果,总结出成功商品在促销活动中的关键成功因素。这些因素不仅包括商品本身的特点(如高质量的图片和描述、良好的用户评价等),还包括在不同情境下的适应性和策略调整(如根据促销阶段调整价格策略、针对不同用户群体进行精准营销等)。
  • 制定优化策略:基于成功因素的分析结果,电商企业可以制定相应的优化策略,以提升未来促销活动的效果。例如,可以优化商品详情页的设计、提升用户评价的展示效果、调整价格策略以吸引更多用户等。
  1. 求共变法:比变化

同样的一块地,其他情况都相同,只有肥料的数量增加了,结果发现水稻的产量也在不断提高。由此我们可以得出多施肥是水稻增产的原因。这种分析方法就是共变法。
共变法的思路是:在其他条件不变的情况下,如果某一现象发生变化另一现象也随之发生相应变化,那么,前一现象就是后一现象的原因。

  1. 剩余法比剩余

共变法是在被研究对象(通常是某个现象或指标)出现的若干场合中,其他相关因素保持不变,只有一个相关因素发生不同程度的变化,而被研究对象也随之发生相应的不同程度的变化。如果这种关系在多个场合下都成立,那么可以认为这个变化因素与被研究对象之间存在某种因果联系。

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