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股战战;啥是数据分析方法论?每天select from有啥方法论?

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,行动方向已经明确的情况。

当清晰目标以后,需要制定执行计划——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)。

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第三步:为每个S梳理子指标,便于后期执行(如下图)。

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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,或者直接交付执行监控了。这个方法非常简单,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,所以现在这么干
  2. 别人这么干,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:

  • 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为,从而积累分析经验,避免下一次犯错。

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;听起来很牛逼,可实际上预测完了对指标有改善吗?屁用没有,最后还是得发信息、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天未购货用户;所以单纯的站内派券,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,这个就专业了!

所以脱离业务流程和业务场景,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个大环节可以产生分析方法(如下图)。

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站在业务场景角度,主要要考虑每个行业有多少数据积累,有哪些数据采集;数据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,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?会注明出处~

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    2. 谢谢!

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  3. 写得太好了!

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