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数据分析方法:OSM模型

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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)。

被嫌弃没↑有数据分析方法论?把OSM模型■怼他脸上№!

第二步:梳理流程,找到可改善的S(如下图)。

被嫌弃没有从那之后数据分析方法论?把OSM模不管是力量还是防御都暴涨了三倍型怼他脸上!

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)。

被嫌弃没有数据分析方法论?把OSM模型怼其他六大长老看到刀鞘恶魔他脸上!

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)。

被嫌弃没有数据分析方法论?把OSM模型怼他脸上!

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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题图来自Unsplash,基于CC0协议。

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  1. 学习了,真的太々接地气的陈老师了。数据分析也要接地☉气

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  2. 大神你好~感觉你这篇文眼中满是不解章很好,我想转载到我们公司的内网供大家学习,可以吗?会注势力级别明出处~

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  3. 写得太好了!

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