数据剖析要驱动决策！
这个道理大家都知道，可实操起来，到底咋驱动法？很多同学见都没见过，偶尔写几句剖析建议，还被喷回来……咋整？本日系统分享一下。
破局的关键，在于：不要一脚踩进烂泥坑里。和决策有关的成分那么多，指望一个神威无敌大将军公式全部打算清楚，是不可能的。想脚踏实地的办理问题，最好的办法便是：从最大略的地方开始，一步步做。
一、 困难度0级决策
设想一个最大略的场景：卖盒饭。一个盒饭本钱5元，如何决策？
如果卖10元，诶，有得赚，可以搞如果卖5元，诶！我干这干啥……
你看，多大略，搞掂。
问题是现实没这么大略，要升级难度的话，第一顺位考虑的是：本钱并非只有可变成本，还有固定本钱。
二、困难度1级决策
设想一个大略的场景：开个店，请俩伙计卖盒饭。
前期投入：开店需顶手费、装修、设备，假设一笔2万元固定本钱：店租3000元，俩伙计人为6000元可变成本：每个收拾包5元其他细项先不考虑这样得先考虑，前期投入用多久收回，假设须要10个月，则分摊到每个月需2000元，加上店租、人为，一个月本钱就去到11000元，每个盒饭还卖10元，则每个月得2200个盒饭才能回本，卖到3000个才有点赚的……
不过这么看起来还是大略，再升级难度的话，就得直面“你怎么知道，每个月能卖3000个以上盒饭？”这个问题。
三、困难度2级决策
想知道每个月能卖多少盒饭，最大略的方法便是：我以前做到过。我有成功履历想复制一份，这是最靠谱的情由了。但是要把稳一个细节，便是这个3000个盒饭，可能只是个均匀数，很少有业务是均匀发生的，一样平常都会有淡旺季（如下图）。
不过，此时决策还是很大略，便是：
新开店，避开淡季。老店，在淡季前预留资金，避免缺钱。就差不多了。再升级难度，问一个问题：凭什么，它一开店就有3000盒？！
四、困难度3级决策
开店肯定有成有败，最直接的成分便是：位置。位置不好会扑街，道理就这么大略。
好在，位置相对随意马虎量化，通过打标签的办法，能大差不差地描述出来（如下图）。
量化完往后，虽然不是100%准确，但是至少有一定概率，能创造，XX类位置成功率高，差不多搞掂。
不过并非所有问题都这么随意马虎量化，再升级难度，会面对更多难量化问题。
五、困难度4级决策
一个范例的难量化问题：店长。店长肯定会影响古迹，但是到底咋影响？量化起来相称有难度（如下表）。
难量化的背后，是由于影响逻辑本身很繁芜。同一个人，可能由于状态不好而表现失落常，可能换个地方就水土不服，和下级搞不好关系。
因此虽然我们可以同样用概率来阐明，比如A类店长成功率60%，但是这个60%，已经包含了很多未知成份（玄学内容），决策开始变得难以把握。
不过这才4级难度呢，更难搞的在后边。
六、困难度5级决策
谁说的一个店卖3000个盒饭，一定是一贯3000，很有可能如下图所示，是个持续增长过程。比如我主营外卖渠道，我在外卖平台投入运营力量越大，卖的盒饭越多，此时就会走出下图走势。
很多同学会本能地说：
以上都对，并且可以用数据公式拟合出来。
但是！
真碰着这种曲线，人们真正担心的是：拐点在哪里？顶点在哪里？啥时候会触顶。而且更糟心的是，可能影响拐点的成分，根本不在自己企业之内。
比如：
行业整体不景气（P）大量竞争对手加入（E）潜力用户已耗尽（S）新技能带来新产品（T）这些都会导致拐点的到来，并且通过内部数据完备拟合不了。
更更糟糕的是，这四个成分都很难量化，并且充满不愿定性。如果一定要排序的话，P＞E＞S＞T。如果量化剖析，内容太多，可参考这篇：数据剖析八大模型：详解PEST模型。
估计到这里已经把很多同学纠结得头晕脑涨，不过别焦急，这还没到头呢，更纠结的在后边。
七、困难度6级决策
前边五个等级，都假设：我们有一次的成功履历，以是可以总结规律，探索影响成分。更纠结的问题是：如果我们没有呢？！
比如我们只做到过2500盒，可现在偏偏领导要定个3000+的目标……
此时要把之前的所有假设全部推翻！
由于：
不愿定……
并且，在没有测试的情形下，纵然以上三点都论证是OK的，也有翻车风险。由于纸上谈兵始终有问题，得测试过才知道。可测试本身又会影响业务：如果单独测每一项，单体之和不即是整体。如果测整体，那么就相称于我们得做成一个MVP，才能证明代价。想想都难。
不过，很快你会惊骇地创造：其他假设也有被推翻的可能。比如：说过投了固定本钱，就一定有产出？！
八、困难度7级决策
如果是生产线投入，碰着投钱打水漂问题相对较少。但是在研发、品牌宣扬、用户运营上投钱，很有可能一去不复返。
研发的新功能用户不喜好品宣很热闹可用户不掏钱烧钱效果好可钱停用户走此时，不但须要和难度7一样做测试，而且得不雅观察的是增量效果。即”我叠了BUFF往后，有没有额外带来收入”。
啥？你说还有更难的？是滴，有！
九、困难度8级决策
最难的是啥？当然因此上各种情形全部揉在一起。
由于有各种风险，以是划分了现金流业务，基建业务，创新业务……
由于有不愿定性，以是每一类业务有轻重缓急，有成功概率。
这样理论上，能做出如图决策路径，但是里边每一个参数，都是须要前边7个等级的剖析支持，且不同业务之间相互牵扯，剖析起来非常困难。
小结
实际上，难度0到难度8，是决策五个层次（下图建议保存并背诵，面对繁芜问题时拿出来看看，到底现在纠结的是哪层的问题）。
而数据之以是难以驱动决策，便是很多公司，直接把困难8级扔给剖析职员。没有对0~7级问题做深入研究，更没有清晰每个决策的阶段和目标。导致每一次决策，都得从0到7搞一遍，ppt拖得很长，看似科学，实则是填字游戏，堆砌笔墨。
特殊是，很多业务部门刚愎自用，单独讲每一条成分，他都说：“我早知道了，你不用算”，可各种成分组合起来，到底每个业务面临的问题是啥，量化往后风险大小如何，从来没有负责打算过。至于业务部门为了自己的绩效，估计扭曲数据，粉饰太平，更是不在话下。
以是，如果同学们以为没见过数据驱动决策，这也很正常，并非每个公司都这么规范负责，我们要做的是0级~7级的根本积累，积累越多，我们自己节制的本事就越大，也越有机会到真正精良的公司实践。
#专栏作家#
接地气的陈老师，微信公众年夜众号：接地气学堂，大家都是产品经理专栏作家。资深咨询顾问，在互联网，金融，快消，零售，耐用，美容等15个行业有丰富数据干系履历。
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