很多同學(xué)很疑惑：為什么我做的數(shù)據(jù)分析和別人講的差別那么大？？？有一個(gè)重要的原因，是數(shù)據(jù)分析的問(wèn)題場(chǎng)景不一樣。不同的問(wèn)題場(chǎng)景，意味著數(shù)據(jù)指標(biāo)，分析邏輯，輸出內(nèi)容都不一樣，有些場(chǎng)景差異之大，以至于不熟悉的人完全上手不了。

那到底有哪些場(chǎng)景呢？這里簡(jiǎn)單盤點(diǎn)一下。

首先，toB和toC業(yè)務(wù)是完全不同兩大場(chǎng)景。toC業(yè)務(wù)面對(duì)的是個(gè)人的衣食住行的需求，離我們的生活很近。經(jīng)常我們把自己當(dāng)做消費(fèi)者思考一下，就能理解toC業(yè)務(wù)是做什么的。而toB業(yè)務(wù)則是服務(wù)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)，很多同學(xué)不能直觀理解。

更難的點(diǎn)是：toB類業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)記錄往往很少。toB類本質(zhì)上就是“談生意”。談生意，就需要大量的線下溝通，越大的客戶，要求越多，越不能指望客戶在一個(gè)APP里戳兩下就把幾千萬(wàn)上億的錢掏出腰包。而很多toB企業(yè)的數(shù)字化程度很低，溝通過(guò)程基本都靠銷售自己完成，導(dǎo)致過(guò)程數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失。數(shù)據(jù)缺失，自然導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析師很難分析出啥東西了。

其次，在toC業(yè)務(wù)里，線上業(yè)務(wù)和線下業(yè)務(wù)是兩大有差異場(chǎng)景。

線上業(yè)務(wù)：APP、H5、小程序

線下業(yè)務(wù)：店鋪、業(yè)務(wù)員、電話推銷、短信

在2023年，大家對(duì)線上業(yè)務(wù)反而更熟悉。每天點(diǎn)外賣，買東西、看視頻都指望手機(jī)呢。對(duì)線下業(yè)務(wù)反而生疏了，除了偶爾逛逛街，大部分電話/短信推銷都被人們自動(dòng)無(wú)視了。

線上業(yè)務(wù)與線下業(yè)務(wù)的最大區(qū)別在于數(shù)據(jù)量。線下業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量很少，很多時(shí)候，連基礎(chǔ)的RFM分析都做不了（因?yàn)闆]有用戶ID），相當(dāng)多的線下業(yè)務(wù)，是基于訂單、工單、采購(gòu)單等單據(jù)進(jìn)行分析的，這一點(diǎn)讓習(xí)慣了線上數(shù)據(jù)的同學(xué)們非常難受。不過(guò)線下業(yè)務(wù)的分析，都有其成熟、固定的邏輯和套路，是可以通過(guò)學(xué)習(xí)掌握的。

再次，在一個(gè)企業(yè)內(nèi)，根據(jù)工作流程不同，分析的場(chǎng)景有明顯差異，簡(jiǎn)單的可以分成：

1、前臺(tái)：直接面向用戶的，產(chǎn)生收入，獲取客戶的（銷售、推廣、增長(zhǎng)）

2、中臺(tái)：對(duì)前臺(tái)起輔助作用，增加收入，減少損失的（品牌、營(yíng)銷、運(yùn)營(yíng)、風(fēng)控）

3、后臺(tái)：支持前臺(tái)、中臺(tái)工作，交付產(chǎn)品/服務(wù)的（研發(fā)、生產(chǎn)、設(shè)計(jì)、供應(yīng)、客服）

前中后臺(tái)差異是非常大的：

前臺(tái)的分析大多可以用：人、貨、場(chǎng)的邏輯來(lái)描述。因?yàn)橹苯赢a(chǎn)生收入，所以相對(duì)容易通過(guò)拆解構(gòu)成收入的指標(biāo)，來(lái)區(qū)分出影響收入的因素，進(jìn)而找出問(wèn)題來(lái)源。

中臺(tái)的分析就復(fù)雜一些。因?yàn)槭钳B加在銷售之上增加收入，減少損失。所以各種因素相互交織，較難分析清楚。

比如：

剔出“自然增長(zhǎng)率”“季節(jié)變化”，才能看到真實(shí)效果

間接手段（比如廣告、社群、內(nèi)容）產(chǎn)生效果的邏輯梳理

間接手段（比如廣告、社群、內(nèi)容）產(chǎn)生效果的邏輯梳理

這使得中臺(tái)的數(shù)據(jù)分析，分析邏輯都很復(fù)雜，并且需要多角度，多批次的測(cè)試和對(duì)比，才能見效。

后臺(tái)的分析則更糾結(jié)。

一方面，后臺(tái)的采購(gòu)、供應(yīng)、生產(chǎn)，受生產(chǎn)線、交通等客觀條件限制，短時(shí)間內(nèi)有能力上限；

另一方面，后臺(tái)的供應(yīng)量又受到前端影響，需求預(yù)測(cè)不準(zhǔn)，需求反復(fù)變動(dòng)，都讓后臺(tái)亂成一鍋粥，分析也不會(huì)準(zhǔn)。

所以，雖然后臺(tái)也有類似EOQ模型、分配與網(wǎng)絡(luò)模型這些科學(xué)算法，但是還是得結(jié)合前臺(tái)的一起看，該拍腦袋還得拍。

當(dāng)然，如果和toC/toB、線上/線下結(jié)合，能產(chǎn)生的場(chǎng)景就更多了。比如都是在線上賣商品，平臺(tái)電商（入駐天貓、抖音、拼多多等平臺(tái)）自營(yíng)電商（自建APP并推廣）就是完全不同兩個(gè)場(chǎng)景。數(shù)據(jù)來(lái)源，運(yùn)營(yíng)方式，分析思路都不同。

所以，想做數(shù)據(jù)分析做得深入，具體問(wèn)題，具體分析這八個(gè)字是非常重要的。具體到一個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景里，就容易討論清楚。如果只浮于表面，光說(shuō)：“數(shù)據(jù)分析就是做對(duì)比”，誰(shuí)跟誰(shuí)比，比啥指標(biāo)，比出來(lái)差異又咋解釋，一竅不通，自然不能分析出好結(jié)果。