数据分析考虑哪些因素

1. 探讨在数据分析中要注意哪些要点

结合客户中心的管理实践，通常在分析中要关注以下几个要点。

（1）数据的分布比数据的均值重要。 由于个体对整体的代表性较弱，客户中心的很多数据用均值表述，如接通率是一个时段内接通的数量比上整体需求的数量，一个班组的质检成绩是班组内所有成员的平均值，均值可以代表整体，但忽视了其中个体的独特性。以接通率为例，全天的接通率是85%，看起来很高，但这个85%很可能是由每个时段的90%、80%、95%、50%，甚至包括0平均而来的，如果再细分到不同技能和更小时段（如5分钟、15分钟）差异更大，这就像我和“首富”平均出来一个没有任何意义的财富均值一样。所以必须要经常对数据进行分布状态分析，关注偏离均值较大的数据。在客户中心的运营管理中，如果某些偏离较大的数据得到了改善，整体均值也会相应的提高，这也是改善绩效的一个重要方法。

（2）自身的进步比和他人的比较重要。 经常有同行找我要某些数据，借以了解自己的运营水平。这在客户中心初始运营阶段或者新开辟一个领域时是必要的，可以帮助自己建立一个明确的参考体系，但对于一个已经运营多年的中心来说，这些数据的意义不大。不要说不同行业的客户中心数据千差万别，就是同一个行业也差异巨大，甚至同一个中心，由于自身的运营策略原因，数据也会剧烈波动。这样的单点数据值和自己比较起来没有任何意义，经常是徒增烦恼。

例如，对客户满意度来说，不同行业通常是不同的，即使同一个行业，广东和山东的客户满意度会差异巨大，汕头和广州的客户满意度也同样有差异。不同客户中心的运营管理方法和策略，值得相互学习和借鉴，但运营的具体数据的借鉴意义相对较小。在运营中，重要的是不断和自己的过去进行比较，可以进行环比和同比，甚至把过去几年的同类型数据放在一起比较，同时对数据的偏差要有明确的解释。

（3）数据的波动和趋势比数据本身重要。 客户中心的运营管理中一般有两个方向，即平稳和持续改进。从数据上反映这两个要求，就是一条持续向上的平滑曲线，波动要尽量小，同时趋势要向好。对于一些有目标值的数据，要尽量保持在目标值之上的平滑曲线。事实上，尽管偶然的小偏差并不重要，但要关注这些偏离是否经常出现，以及偏差范围是否在可接受范围之内。

即使是一个没有经验值的运营指标，只要保持数据是持续向上的平滑曲线，那么最终也可以达到一个非常优秀的运营水准。

（4）次品率比成品率重要。 在生产领域大都关注成品率，成品率的计算方法是1减去废品率，看起来两个指标是一样的，只是表示方式不同，但当一个指标涉及到人的因素时这种计算方法就不再适用了。

以接通率为例，很多客户中心都很困惑，为什么我们每天的接通率都很高，但客户老是说我们很难接通呢？这有两个方面的原因：

首先是计算方式问题，一个是系统的数据，一个是客户感知的数据。例如某天接通率是85%，也就是100次呼叫有15次没有接通。假设15个没有接通的客户中有10个再次呼叫（这些再次呼叫量已经计入总呼叫量），结果接通了，那么系统统计的接通率是85%。但按照单个客户来计算就不一样了，不重复的客户数是90个而不是100个（假设所有接通客户都没有重复拨打），那10个再次呼叫才接通的客户会认为热线的接通率有问题，调查时会认为热线“很难接通”，如果全量调查当天所有客户的接通率就不会是85%，而是（90-15）/90=83%。

其次是人的一个特性，即对负面信息更敏感，记得更牢。相比正面的接通经历，负面的未接通经历，衰减更慢，更加难忘，一次未接通需要多次的接通来修正。当问客户接通感知时，负面的记忆被唤起，正面的记忆被弱化。

（5）价值比收入重要。 谈到价值，人们通常想到的衡量标准往往是钱，是收入，但价值不应该仅仅用钱来衡量，这就像评价一个孩子是不是好孩子时不能光看成绩一样，应该从多个角度，更全面地进行评价。如果只用学习成绩来评价一个以钢琴或者绘画为特长的孩子，那么不公平是显而易见的。对于大部分客户中心尤其是呼入型的中心来说，收入绝非所长，客户中心真正的价值主要应该体现在对客户的维系上，这也是组织建立客户中心的目的，要通过与客户的每一次接触提高客户的忠诚度，挖掘客户的可能需求，在服务中进行营销的目的也应该是维系客户。

当客户中心的管理者认为可以通过收入展现自己的价值时，是踏上了一条“不归路”，是在用自己最不擅长的能力去与市场部门、营销部门、营业厅的强项PK。结果就是员工越来越苦，中心的运营开始不稳定，业绩越来越差。

数据本身没有意义，数据通过分析后对运营进行指导才有意义，运营是要围绕着目标来开展的。

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目录

自序

导言

第一部分：情绪与压力管理

第一单元：潜力与自我效能

第二单元：认识情绪与压力

第三单元：管理情绪与压力的方法

第二部分：客户中心实用管理心理学

第四单元：激发员工的积极性

第五单元：团队管理

第六单元：领导型管理者的关键能力

第三部分：客服管理中的情商领导力

第七单元：用同理心理解他人

第八单元：客户中心的人际关系管理

第四部分：客户中心文化及指标管理

第九单元：客服文化及落地

第十单元：客服中心的指标管理

10.1客户中心的指标体系

10.2客户中心的数据及分析

客户中心的数据

数据分析的要点

10.3制定目标和实现目标

制定目标的SMART原则

制定计划

10.4单元小结

后记（纸质版书中不幸被遗漏）

2. 电商需要掌握的数据分析要素有哪些

1. 店铺的点击量数

这是最能分析一个店铺运营结果的数据。一家销量高、推广效果好的店铺，通常点击率都非常高，这和最后店铺的营业额有直接关系，如果点击率不高，可以从这个数据中获取，从而分析原因，进而可以作为改善运营、提高转化率的一种方式。

2. 访客分析

只有全面分析客户，才能了解他的价值，进而进行有针对性的营销。需要注意以下几点：1。区域比例访客比较分析产品类别中搜索度较高的三个词，快速找出客户所在位置，完美投递。还可以分析主要客户群，根据客户群准确定位，做好客户需求。

3. 直通车公式分析

卖家可以通过直通车更准确的分析网店的数据，然后进行合理的调整。数据可以从以下几个方面进行分析：1 .转化率点击转化率=总交易量/点击量X100 %;2.投入产出比投入产出比=交易总额/成本;3.平均点击成本平均点击成本=成本/点击量;商家可以很好的利用这些方面的数据分析来准确的分析直通车数据。当卖家利用直通车做好对网店的流量、访客、各种数据的分析，就能让自己的网店运营更精准，销量也会稳步增长。

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3. 数据分析报告有哪些要点

1、确定报告受众和分析目的

无论写什么类型的数据分析报告，都要先搞清楚报告给谁看，不同的受众对一份数据分析报告的期待是不一样的。

2、框架、思路清晰

作为数据分析结论输出最重要的部分，一份优秀的数据分析报告要能够准确体现你的分析思路，让读者充分接收你的信息，所以在制作报告时，框架和思路要清晰。

这里的框架不单指报告的行文逻辑，更多是指数据分析过程的框架，比方说我们拿到一个分析问题，不可能一下子就找到问题背后的原因，需要利用各种手段将问题拆解分析，直到得出最终结论，这时候就可能会用到我们常提到的MECE、PEST、AAARRR等分析框架

3、保障数据准确

写一份报告，获取和整理数据往往会占据 6成以上的时间。要规划数据协调相关部门组织数据采集、导出处理数据，最后才是写报告，如果数据不准确，那分析的结果也没有意义，报告也就失去价值，因此在收集整合数据时需要注意数据是否靠谱，验证数据口径和数据范围。

4、让图表传达更加直接

图与表之间，图与图之间的联系如何阐述，反映出的问题如何表达，这些都是在做数据分析图表就要弄明白的。很多细心的领导及专门会针对你的数据分析以及结论来提问，因为现状和未来是他们最关心的。所以数据图表展现也要体现你的分析思路，而不单单是为了展示数据。

4. 搭建数据分析平台考虑哪些因素

稳定性：可以通过多台机器做数据和程序运行的备份，但服务器的质量和预算成本相应的会限制平台的稳定性;

可扩展性：大数据平台部署在多台机器上，如何在其基础上扩充新的机器是实际应用中经常会遇到的问题;

安全性：保障数据安全是大数据平台不可忽视的问题，在海量数据的处理过程中，如何防止数据的丢失和泄漏一直是大数据安全领域的研究热点。

系统架构应高安全性、易扩展性，能够支持各类主流开发语言，并提供丰富的接口。同时能够支持结构化和非结构化数据的存储和应用。通过建立物联网应用，实现对物品、人员、安全等各方面管理的强大支撑，提升管理质量的同时积累大量管理数据和行为数据。

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5. 销售数据分析主要从哪几方面进行

销售数据分析主要从：

1、单店货品销售数据分析

畅滞销款分析是单店货品销售数据分析中最简单、最直观、也是最重要的数据因素之一。畅销款即在一定时间内销量较大的款式，而滞销款则相反，是指在一定时间内销量较小的款式。

款式的畅滞销程度主要跟各款式的可支配库存数（即原订货加上可以补上的货品数量的总和）有关，比如某款销售非常好，但当初订货非常少，也无法补的到货，这样在很短的时间内就销售完了。

其总销售数量并不大，那么也不能算是畅销款，因为该款对店铺的利润贡献率不大。在畅滞销款的分析上，从时间上一般按每周、每月、每季；从款式上一般按整体款式和各类别款式来分。

2、单款销售生命周期分析

单款销售生命周期指单款销售的总时间跨度以及该时间段的销售状况（一般是指正价销售期）。单款销售周期分析一般是拿一些重点的款式（订货量和库存量较多的款式）来做分析，以判断出是否缺货或产生库存压力，从而及时做出对策。

单款的销售周期主要被季节和气候、款式自身销售特点、店铺内相近产品之间的竞争等三个因素所影响。单款的销售周期除了专业的销售软件以外，还可通过Excel软件，先选定该款的销售周期内每日销售件数，再通过插入图表功能，通过矩形图或折线图等看出其销售走势，从而判断其销售生命周期。

(5)数据分析考虑哪些因素扩展阅读

针对同一市场不同品牌产品的销售差异分析，主要是为企业的销售策略提供建议和参考。针对不同市场的同一品牌产品的销售差异分析，主要是为企业的市场策略提供建议和参考。

微观销售分析，主要分析决定未能达到销售额的特定产品、地区等。

销售分析法的不足是没有反应企业相对于竞争者的状况，它没有能够剔除掉一般的环境因素对企业经营状况的影响。销售分析可以决定一个企业或公司的生产方向 。

6. 数据分析包括哪些方面

1. Analytic Visualizations(可视化分析)不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

2. Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities(预测性分析能力)数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

4. Semantic Engines(语义引擎)我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management(数据质量和数据管理)数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

7. 数据分析应注重哪些因素

获得合适的数据专家

培养合适的人才至关重要。(大数据不仅仅涉及技术和平台。)企业需要对合适的人员进行投资，这些人员应清楚了解企业的业务目标并相应地利用大数据。需要在技术上和分析上都配备有能力的正确的人，他们能够理解和理解数据分析所引发的相互关系和趋势。

定义事项

大数据确实非常大，可以通过多种方式进行分析。但是需要谨记模糊的数据可能成为大数据计划的巨大杀手。重要的是要绝对清晰地了解目标，以及需要以何种方式分析哪些数据成分，以获得什么样的见解。还原主义—将复杂问题分解为各个组成部分的实践是最佳实践之一，并且只有在明确目标的情况下才能实施，该目标将定义流程。

通过测试优化重点

测试是IT领导者经常忽略的因素。每当实施新技术时，测试并进一步调整过程以获取所需的内容就很重要。在某些行业中，这称为大型测试。只有通过培养实验文化才能获得最佳的关注。鲜为人知的事实是，数据驱动的实验使人们能够找到新的数据解释方式和创新的基于数据的产品创建方式。

获取和应用可行的见解

尽管“可行的见解”是一个经常被重复使用的术语，但在实施级别仍然被忽略。首席信息官需要从大数据分析中提取可操作的信息。向决策者提供经过过滤的相关信息在行业中具有极其重要的意义。此外，管理人员需要理解，更改或创建包含从大数据中获得的见解的流程。

评估和完善

行业一旦形成便倾向于遵循流程或政策，但是，在涉及大数据计划时，需要不断评估和完善以实现任何大目标。企业领导者，通常是CIO，需要通过提供实时反馈的正确监控解决方案进行评估，并通过更改和改进做出响应。尽管这似乎是一个耗时的过程，但从长远来看，它实际上是节省时间的过程。

8. 医疗大数据分析需考虑哪些因素

1、医疗大数据分析的影响因素——流程

医疗大数据分析过程中，也同样会面临着较大的挑战。所以大数据还是应该趋向于科学性医疗大数据的治理，这和流程有着直接关系，比如数据到底应该怎么采集、数据该如何治理，这些都和数据的质量有着直接的关系。一般情况下要选择一些专业的BI软件。

2、医疗大数据分析的原材料——大数据

很多人在使用医疗大数据分析过程中，也往往涉及到一大问题，就在于数据采集的转化。每一个节点就相当于噪音增加，噪音也同样会衰竭很多，导致更多的数据丢失，这也是一种传统的数据仓库技术逐渐被替代的原因。

大数据，也包含海量的结构化数据，以及非结构化的数据，还有文本形式等等。

3、医疗大数据分析的基础——数据治理

医疗大数据分析过程中，虽然数据质量具有信息准确性的特色，给机构带来更多的可靠性。不过在这整个过程中，也必须要保证可访问性的一致性，还有安全性的标准，这些都是不容忽视的，只有如此才能够保证所有数据的安全操作。

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