數據分析考慮哪些因素

1. 探討在數據分析中要注意哪些要點

結合客戶中心的管理實踐，通常在分析中要關注以下幾個要點。

（1）數據的分布比數據的均值重要。 由於個體對整體的代表性較弱，客戶中心的很多數據用均值表述，如接通率是一個時段內接通的數量比上整體需求的數量，一個班組的質檢成績是班組內所有成員的平均值，均值可以代表整體，但忽視了其中個體的獨特性。以接通率為例，全天的接通率是85%，看起來很高，但這個85%很可能是由每個時段的90%、80%、95%、50%，甚至包括0平均而來的，如果再細分到不同技能和更小時段（如5分鍾、15分鍾）差異更大，這就像我和「首富」平均出來一個沒有任何意義的財富均值一樣。所以必須要經常對數據進行分布狀態分析，關注偏離均值較大的數據。在客戶中心的運營管理中，如果某些偏離較大的數據得到了改善，整體均值也會相應的提高，這也是改善績效的一個重要方法。

（2）自身的進步比和他人的比較重要。 經常有同行找我要某些數據，藉以了解自己的運營水平。這在客戶中心初始運營階段或者新開辟一個領域時是必要的，可以幫助自己建立一個明確的參考體系，但對於一個已經運營多年的中心來說，這些數據的意義不大。不要說不同行業的客戶中心數據千差萬別，就是同一個行業也差異巨大，甚至同一個中心，由於自身的運營策略原因，數據也會劇烈波動。這樣的單點數據值和自己比較起來沒有任何意義，經常是徒增煩惱。

例如，對客戶滿意度來說，不同行業通常是不同的，即使同一個行業，廣東和山東的客戶滿意度會差異巨大，汕頭和廣州的客戶滿意度也同樣有差異。不同客戶中心的運營管理方法和策略，值得相互學習和借鑒，但運營的具體數據的借鑒意義相對較小。在運營中，重要的是不斷和自己的過去進行比較，可以進行環比和同比，甚至把過去幾年的同類型數據放在一起比較，同時對數據的偏差要有明確的解釋。

（3）數據的波動和趨勢比數據本身重要。 客戶中心的運營管理中一般有兩個方向，即平穩和持續改進。從數據上反映這兩個要求，就是一條持續向上的平滑曲線，波動要盡量小，同時趨勢要向好。對於一些有目標值的數據，要盡量保持在目標值之上的平滑曲線。事實上，盡管偶然的小偏差並不重要，但要關注這些偏離是否經常出現，以及偏差范圍是否在可接受范圍之內。

即使是一個沒有經驗值的運營指標，只要保持數據是持續向上的平滑曲線，那麼最終也可以達到一個非常優秀的運營水準。

（4）次品率比成品率重要。 在生產領域大都關注成品率，成品率的計算方法是1減去廢品率，看起來兩個指標是一樣的，只是表示方式不同，但當一個指標涉及到人的因素時這種計算方法就不再適用了。

以接通率為例，很多客戶中心都很困惑，為什麼我們每天的接通率都很高，但客戶老是說我們很難接通呢？這有兩個方面的原因：

首先是計算方式問題，一個是系統的數據，一個是客戶感知的數據。例如某天接通率是85%，也就是100次呼叫有15次沒有接通。假設15個沒有接通的客戶中有10個再次呼叫（這些再次呼叫量已經計入總呼叫量），結果接通了，那麼系統統計的接通率是85%。但按照單個客戶來計算就不一樣了，不重復的客戶數是90個而不是100個（假設所有接通客戶都沒有重復撥打），那10個再次呼叫才接通的客戶會認為熱線的接通率有問題，調查時會認為熱線「很難接通」，如果全量調查當天所有客戶的接通率就不會是85%，而是（90-15）/90=83%。

其次是人的一個特性，即對負面信息更敏感，記得更牢。相比正面的接通經歷，負面的未接通經歷，衰減更慢，更加難忘，一次未接通需要多次的接通來修正。當問客戶接通感知時，負面的記憶被喚起，正面的記憶被弱化。

（5）價值比收入重要。 談到價值，人們通常想到的衡量標准往往是錢，是收入，但價值不應該僅僅用錢來衡量，這就像評價一個孩子是不是好孩子時不能光看成績一樣，應該從多個角度，更全面地進行評價。如果只用學習成績來評價一個以鋼琴或者繪畫為特長的孩子，那麼不公平是顯而易見的。對於大部分客戶中心尤其是呼入型的中心來說，收入絕非所長，客戶中心真正的價值主要應該體現在對客戶的維繫上，這也是組織建立客戶中心的目的，要通過與客戶的每一次接觸提高客戶的忠誠度，挖掘客戶的可能需求，在服務中進行營銷的目的也應該是維系客戶。

當客戶中心的管理者認為可以通過收入展現自己的價值時，是踏上了一條「不歸路」，是在用自己最不擅長的能力去與市場部門、營銷部門、營業廳的強項PK。結果就是員工越來越苦，中心的運營開始不穩定，業績越來越差。

數據本身沒有意義，數據通過分析後對運營進行指導才有意義，運營是要圍繞著目標來開展的。

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目錄

自序

導言

第一部分：情緒與壓力管理

第一單元：潛力與自我效能

第二單元：認識情緒與壓力

第三單元：管理情緒與壓力的方法

第二部分：客戶中心實用管理心理學

第四單元：激發員工的積極性

第五單元：團隊管理

第六單元：領導型管理者的關鍵能力

第三部分：客服管理中的情商領導力

第七單元：用同理心理解他人

第八單元：客戶中心的人際關系管理

第四部分：客戶中心文化及指標管理

第九單元：客服文化及落地

第十單元：客服中心的指標管理

10.1客戶中心的指標體系

10.2客戶中心的數據及分析

客戶中心的數據

數據分析的要點

10.3制定目標和實現目標

制定目標的SMART原則

制定計劃

10.4單元小結

後記（紙質版書中不幸被遺漏）

2. 電商需要掌握的數據分析要素有哪些

1. 店鋪的點擊量數

這是最能分析一個店鋪運營結果的數據。一家銷量高、推廣效果好的店鋪，通常點擊率都非常高，這和最後店鋪的營業額有直接關系，如果點擊率不高，可以從這個數據中獲取，從而分析原因，進而可以作為改善運營、提高轉化率的一種方式。

2. 訪客分析

只有全面分析客戶，才能了解他的價值，進而進行有針對性的營銷。需要注意以下幾點：1。區域比例訪客比較分析產品類別中搜索度較高的三個詞，快速找出客戶所在位置，完美投遞。還可以分析主要客戶群，根據客戶群准確定位，做好客戶需求。

3. 直通車公式分析

賣家可以通過直通車更准確的分析網店的數據，然後進行合理的調整。數據可以從以下幾個方面進行分析：1 .轉化率點擊轉化率=總交易量/點擊量X100 %;2.投入產出比投入產出比=交易總額/成本;3.平均點擊成本平均點擊成本=成本/點擊量;商家可以很好的利用這些方面的數據分析來准確的分析直通車數據。當賣家利用直通車做好對網店的流量、訪客、各種數據的分析，就能讓自己的網店運營更精準，銷量也會穩步增長。

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3. 數據分析報告有哪些要點

1、確定報告受眾和分析目的

無論寫什麼類型的數據分析報告，都要先搞清楚報告給誰看，不同的受眾對一份數據分析報告的期待是不一樣的。

2、框架、思路清晰

作為數據分析結論輸出最重要的部分，一份優秀的數據分析報告要能夠准確體現你的分析思路，讓讀者充分接收你的信息，所以在製作報告時，框架和思路要清晰。

這里的框架不單指報告的行文邏輯，更多是指數據分析過程的框架，比方說我們拿到一個分析問題，不可能一下子就找到問題背後的原因，需要利用各種手段將問題拆解分析，直到得出最終結論，這時候就可能會用到我們常提到的MECE、PEST、AAARRR等分析框架

3、保障數據准確

寫一份報告，獲取和整理數據往往會占據 6成以上的時間。要規劃數據協調相關部門組織數據採集、導出處理數據，最後才是寫報告，如果數據不準確，那分析的結果也沒有意義，報告也就失去價值，因此在收集整合數據時需要注意數據是否靠譜，驗證數據口徑和數據范圍。

4、讓圖表傳達更加直接

圖與表之間，圖與圖之間的聯系如何闡述，反映出的問題如何表達，這些都是在做數據分析圖表就要弄明白的。很多細心的領導及專門會針對你的數據分析以及結論來提問，因為現狀和未來是他們最關心的。所以數據圖表展現也要體現你的分析思路，而不單單是為了展示數據。

4. 搭建數據分析平台考慮哪些因素

穩定性：可以通過多台機器做數據和程序運行的備份，但伺服器的質量和預算成本相應的會限制平台的穩定性;

可擴展性：大數據平台部署在多台機器上，如何在其基礎上擴充新的機器是實際應用中經常會遇到的問題;

安全性：保障數據安全是大數據平台不可忽視的問題，在海量數據的處理過程中，如何防止數據的丟失和泄漏一直是大數據安全領域的研究熱點。

系統架構應高安全性、易擴展性，能夠支持各類主流開發語言，並提供豐富的介面。同時能夠支持結構化和非結構化數據的存儲和應用。通過建立物聯網應用，實現對物品、人員、安全等各方面管理的強大支撐，提升管理質量的同時積累大量管理數據和行為數據。

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5. 銷售數據分析主要從哪幾方面進行

銷售數據分析主要從：

1、單店貨品銷售數據分析

暢滯銷款分析是單店貨品銷售數據分析中最簡單、最直觀、也是最重要的數據因素之一。暢銷款即在一定時間內銷量較大的款式，而滯銷款則相反，是指在一定時間內銷量較小的款式。

款式的暢滯銷程度主要跟各款式的可支配庫存數（即原訂貨加上可以補上的貨品數量的總和）有關，比如某款銷售非常好，但當初訂貨非常少，也無法補的到貨，這樣在很短的時間內就銷售完了。

其總銷售數量並不大，那麼也不能算是暢銷款，因為該款對店鋪的利潤貢獻率不大。在暢滯銷款的分析上，從時間上一般按每周、每月、每季；從款式上一般按整體款式和各類別款式來分。

2、單款銷售生命周期分析

單款銷售生命周期指單款銷售的總時間跨度以及該時間段的銷售狀況（一般是指正價銷售期）。單款銷售周期分析一般是拿一些重點的款式（訂貨量和庫存量較多的款式）來做分析，以判斷出是否缺貨或產生庫存壓力，從而及時做出對策。

單款的銷售周期主要被季節和氣候、款式自身銷售特點、店鋪內相近產品之間的競爭等三個因素所影響。單款的銷售周期除了專業的銷售軟體以外，還可通過Excel軟體，先選定該款的銷售周期內每日銷售件數，再通過插入圖表功能，通過矩形圖或折線圖等看出其銷售走勢，從而判斷其銷售生命周期。

(5)數據分析考慮哪些因素擴展閱讀

針對同一市場不同品牌產品的銷售差異分析，主要是為企業的銷售策略提供建議和參考。針對不同市場的同一品牌產品的銷售差異分析，主要是為企業的市場策略提供建議和參考。

微觀銷售分析，主要分析決定未能達到銷售額的特定產品、地區等。

銷售分析法的不足是沒有反應企業相對於競爭者的狀況，它沒有能夠剔除掉一般的環境因素對企業經營狀況的影響。銷售分析可以決定一個企業或公司的生產方向 。

6. 數據分析包括哪些方面

1. Analytic Visualizations(可視化分析)不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。

2. Data Mining Algorithms(數據挖掘演算法)可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities(預測性分析能力)數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。

4. Semantic Engines(語義引擎)我們知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management(數據質量和數據管理)數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。

7. 數據分析應注重哪些因素

獲得合適的數據專家

培養合適的人才至關重要。(大數據不僅僅涉及技術和平台。)企業需要對合適的人員進行投資，這些人員應清楚了解企業的業務目標並相應地利用大數據。需要在技術上和分析上都配備有能力的正確的人，他們能夠理解和理解數據分析所引發的相互關系和趨勢。

定義事項

大數據確實非常大，可以通過多種方式進行分析。但是需要謹記模糊的數據可能成為大數據計劃的巨大殺手。重要的是要絕對清晰地了解目標，以及需要以何種方式分析哪些數據成分，以獲得什麼樣的見解。還原主義—將復雜問題分解為各個組成部分的實踐是最佳實踐之一，並且只有在明確目標的情況下才能實施，該目標將定義流程。

通過測試優化重點

測試是IT領導者經常忽略的因素。每當實施新技術時，測試並進一步調整過程以獲取所需的內容就很重要。在某些行業中，這稱為大型測試。只有通過培養實驗文化才能獲得最佳的關注。鮮為人知的事實是，數據驅動的實驗使人們能夠找到新的數據解釋方式和創新的基於數據的產品創建方式。

獲取和應用可行的見解

盡管“可行的見解”是一個經常被重復使用的術語，但在實施級別仍然被忽略。首席信息官需要從大數據分析中提取可操作的信息。向決策者提供經過過濾的相關信息在行業中具有極其重要的意義。此外，管理人員需要理解，更改或創建包含從大數據中獲得的見解的流程。

評估和完善

行業一旦形成便傾向於遵循流程或政策，但是，在涉及大數據計劃時，需要不斷評估和完善以實現任何大目標。企業領導者，通常是CIO，需要通過提供實時反饋的正確監控解決方案進行評估，並通過更改和改進做出響應。盡管這似乎是一個耗時的過程，但從長遠來看，它實際上是節省時間的過程。

8. 醫療大數據分析需考慮哪些因素

1、醫療大數據分析的影響因素——流程

醫療大數據分析過程中，也同樣會面臨著較大的挑戰。所以大數據還是應該趨向於科學性醫療大數據的治理，這和流程有著直接關系，比如數據到底應該怎麼採集、數據該如何治理，這些都和數據的質量有著直接的關系。一般情況下要選擇一些專業的BI軟體。

2、醫療大數據分析的原材料——大數據

很多人在使用醫療大數據分析過程中，也往往涉及到一大問題，就在於數據採集的轉化。每一個節點就相當於噪音增加，噪音也同樣會衰竭很多，導致更多的數據丟失，這也是一種傳統的數據倉庫技術逐漸被替代的原因。

大數據，也包含海量的結構化數據，以及非結構化的數據，還有文本形式等等。

3、醫療大數據分析的基礎——數據治理

醫療大數據分析過程中，雖然數據質量具有信息准確性的特色，給機構帶來更多的可靠性。不過在這整個過程中，也必須要保證可訪問性的一致性，還有安全性的標准，這些都是不容忽視的，只有如此才能夠保證所有數據的安全操作。

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