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编辑导语：OSM模型，就是把宏大的目标拆解，对应到部门内各个小组具体怎么可能的、可落地、可度量的行为上，从保证执行计划没有偏∞离大方向；本文作者分享了一个简单的方法论：OSM模型，我们一起〓来看一下。

“你做数据分析的方法论是什么？”

这个问题让很多新手同学两力量之后股战战；啥是数据分析方法论？每天select from有啥仙府之中方法论？

难道很多同学其实所谓方法论就是处理具体问题的套路，只要大家把数据分析运ξ　用到实际业务中，肯定◣都多多少少有一些，只◣是缺乏整理汇总而已。

今天我们就讲一个最最最╳简单的方法论：OSM模型，帮大家找点信心。

一、OSM模型是什么

OSM模型火焰之中是三个词缩写：

• 目标Objective；
• 策略Strategy；
• 度量Measurement；

它是一套业务分∴析框架，非算法模型；适用于：目标已√经清晰，行ω动方向已经明确的情况。

当清晰目标以攻击后，需要制定执行好强烈计划——OSM模型，就是把宏大的目标拆解，对应到全都目光冰冷部门内各个小组具体的、可落地、可度量的行为上，从保证执行计划没有偏离大方向。

举个简战狂单例子：某生★鲜电商APP，给运营部门目标：提升沉睡用户付费激活率，至少提高一倍吧。

第一步：把语文※变成数学，定义O（如下图）。

第二步：梳理流程，找到可改善的S（如下图）。

第三步：为每个S梳笑着开口理子指标≡，便于后期执行（如下图）。

三步，就搞掂了一个数字△化执行计划。下边可以推动创意设计，或过一段时间者直接交付执行监控了。这随后朝一脸焦急个方法非常简单，其实和平时拆解监控指标的做法差不多，就是多加了一步：对应业◎务策略而已。所以很容易】上手。

二、OSM模型的这样用法

OSM模型有正向●和反向使用两种用法：

1）正向使用：在项目开始前，分解大目标，明确行动和每个行动考核指标；这是上边的例子所◎演示的工作流程。如果企＠业数据驱动氛围很好，理应这么工△作。

2）反向使用：项目前期没有做啥筹备，事后复盘以一敌百发现一堆问题；这时候想要检讨为啥做烂了，也能︾按这个思路，把项目中做的事一一梳理々出来，看这些事能影响什么子指标，实际影响到了没有，这些子指标和大目标之间有啥联ξ　系。

在数据驱动氛围不好的企业里，反向使用的用处更大！因为很多企业就是干事拍脑袋，出事◤拍大腿。

在策划阶段压根没有动脑子：

1. 过去这么◣干，所以现时候了在这么干
2. 别人这么干淬炼，所以我们这么干
3. 领导说咋█干，所以咱就这么干
4. 朋友圈≡干了，所以俺们跟着◣干

至于这么干想想也是：

• 有没有↘影响？
• 能有啥影响？
• 影响到了谁？
• 与大目标有没关系？
• 与大目标有ㄨ多大关系？

这时候》重新复盘是很有必要的，通过OSM梳理，能发现一些明显然并卵的行实力为，从而积累分析经验，避免下一次六大神物犯错。

比如还是上边的例子。

听着牛逼←但没用的S：比如№建立精准的用户流失预测模型；听起来〇很牛逼，可实际上预测完了对指标有改善吗？屁用没有，最后或许那会因为两大星域之中还是得发信息、派券、选商品；没有模型这些照样做，有了模型这些也得做；所以建立精准预测，就应→该只是一个二级小行动，不能放在一级行动。

有用，但只有局部用处╱的S：比如在APP内派券；注意，我们是针对已注册但至少30天未身上购货用户；所以单直接朝青帝笼罩了下去纯的站内派券，只能影响仍有登录的部分用户；这时候可以看——到底这些用户有多大比♂例会登录，未登＠录的部分是明显没影响的。

全局有用，但用处有限盯着的S：比如做个花里胡哨的签到、浇水种树送果实、养金猪什么的；你看人家并夕夕都在用呢！听起来能影响全局，但是很有可能『落地完了响应率、打卡】完成率低的一塌糊涂；这时候可以就能判断，这玩意看着攻击香，吃起来臭。

总之，即使公司数据驱动程度很低，也不影响数◥据分析师利用OSM方〓法积累经验；只要我们自己能梳理♀清楚流程，熟悉流程上常见的业务玩法，是能基于OSM，诊断业务问题当初把我的。

三、还有哪些数据分析方☆法

数据分析本身是个名词，就和“打”“吃”“说话”一样，如果脱离“打什么”“吃什么”“说什么”，空谈方法论，是很∮奇怪的。

请问：怎么吃？——卧槽哥哥你在问什么呀

请问：买〓了一只河豚怎么吃？——诶呀，这个就专业就差一个金帝星了了！

所以脱离业务呼流程和业务场景，企图纯粹的谈数据分析方法论，就容易陷入形而上学的窘境㊣，讲了一堆听起来牛逼但是很虚的东西；所以想讲清楚方法论，一定要∮具体一些。

站在业务流程角度，有5个大你以为能够奈何环节可以产生分析方法（如下图）。

站在业务场景我佩服你角度，主要要考虑每但是个行业有多少数据积累，有哪些数据采集；数据怒声咆哮丰富程度与数据质量，会直接影响分析方法的选择。

如果大家感⊙兴趣，关注接〒地气的陈老师，我们继续分享的数据╱分析方法，敬请期待哦。?

#专栏作家#

接地气的陈老师哈哈，微信公众号：接地气●学堂，人人∞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个行业有丰富数据相关经验。

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