运营人最头疼的是什么？
肯定是打开数据看板的那一刻，发现数据跌了！
尤其是数据接连下跌的时候，懂得都懂。这个时候如果老板在你耳边悠悠的问一句：“咱们的数据怎么又掉了？”简直头都要掉。
面对下跌的数据，很多人的第一反应是焦虑、慌乱，分析也分析不出来个啥原因，然后就开始到处“救火”——改文案、做活动、跳页面…一顿操作猛如虎，一看数据依然不理想。
而厉害的运营在数据下降时，是有一套方法的，他们能精准定位问题，找到真正能撬动数据的“增长点。”
今天夕夕就和大家详细聊聊：“当业务数据下降时，正确的行动步骤是什么？”
01
先冷静定位：搞清楚“到底跌了什么。”
新手看涨跌，高手看结构。运营数据一定是存在波动性的，所以看到数据下降时，我们要先搞清楚三个关键问题：
1、是真跌还是假跌？
是正常范围内的日常波动（±5%），还是趋势性下跌？ 是否有周期性影响（周末效应、节假日效应）？ 数据上报是否异常？统计口径有无变化？
这个时候，立即拉出近30天趋势图，标注出所有可能影响数据的内部动作（产品改版、活动上线、渠道调整）和外部事件（节假日、竞品动作、行业政策），看是否能对应上。
2、哪里在跌？
数据下跌很少有全局性的，一定有一个下跌的“重灾区。”
以GMV下降为例，需要多维度拆解：
用户维度：是新用户跌还是老用户跌？哪个渠道的用户跌得最厉害？ 时间维度：从什么时候开始跌？是突然下跌还是缓慢下降？ 产品维度：哪个功能模块的数据在跌？哪个页面的转化率下降了？
3、跌了多少才算有问题？
不是所有下跌都要马上干预，要建立一套预警机制，比如：
核心指标波动>5%：立即深入分析 次要指标波动>10%：持续观察 边缘指标波动>15%：可暂时忽略
02
深度归因分析：找到“为什么会跌”
很多人在做归因时，都做得太浅了，只能找到一些浅层次的原因，比如：
❌ 表象归因："因为推送点击率下降"
❌ 主观归因："我觉得是用户审美疲劳"
❌ 单一归因："都是版本更新惹的祸"
大家仔细想想，这些问题是否能真正的解决问题？或者说真的是根本原因吗？
正确的做法是：
1、先做内部归因：产品最近是否有功能改版？核心流程变了吗？核心活动是否结束？渠道投放是否减少？是否出现bug或者性能问题？
2、再做数据验证，通过对历史同期数据对比、用户行为分析、查看客诉等方式，找到数据异常时间点。
3、再看环境和竞争：竞品是否有大动作？用户需求或行为习惯是否变化？行业政策或者季节性因素是否影响？
举一个简单的例子，某app最近用户活跃度下降，通过分析发现ios老用户活跃度下降了18%为主要下跌点，内部归因后发现，上周四版本更新，改动了核心功能的入口位置，导致核心功能使用率下降35%，那根本原因就是：产品改版导致用户体验受损，进一步导致用户活跃度下降。
03
制定策略：决定“下一步做什么”
只有找到根本原因后，制定的的策略才是最有效的，制定策略也会很快，但要注意：
可行性：要给出能实现的方案，不能脱离业务、产品能力之外 敏捷性：能够快速验证效果 清晰性：要给出清晰的执行计划，明确实现步骤。
比如前面的问题—产品改版导致用户体验受损，可以分为长短期策略：
短期策略：紧急优化最影响体验的环节，回滚到老版本 长期策略：建立更完善的产品测试机制
04
执行与验证：确保“策略效果”
策略输出的再精确，但执行不到位也是白搭，策略执行的要点：
执行时要牢牢把握目标，需要明确：到底提升哪个指标？预计能提升多少？在多长时间内完成？
尽量先小范围进行策略看效果，再铺量
策略上线后，要密切观察核心指标的变化、关联指标的影响、是否有负面效果？
基于数据反馈进行及时调整：有效策略放大推广、无效策略立即终止、不确定的策略继续测试。
05
如何培养这样的思维方式？
建立这样的一套思维方式不是一日之功：
这就需要你在日常工作中，不断培养自己的业务思维，遇到问题先思考：业务是什么？用户是谁？他们的偏好是什么？这样遇到问题时，才能从多维度进行分析，不至于落入单点思维。
其次，刚开始不会分析时就要善用分析模型，比如Excel、漏斗模型/用户路径分析、5W2H法等等，套着套着你就会了。
再者，拿到问题多问自己几个为什么，不要为了应付差事给一个模棱两可的结论和模糊的策略，这对工作成长是非常不利的。
最后，说实话养成这样的思考方式是非常苦的，需要你把心思砸到工作中去，每天都要花时间去观察数据、研究数据、研究业务、研究用户，从数据的变化中不断琢磨“到底是为什么有这样的起伏“”我可以做什么来帮助业务增长？“
但一旦你真的会了之后，你会发现自己好像练就了一双火眼金睛，能透过数据看本质，并找到解法，这种感觉真的非常爽，你也会在工作中形成正循环。
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