很多同學很疑惑：為什么我做的數據分析和別人講的差別那么大？？？有一個重要的原因，是數據分析的問題場景不一樣。不同的問題場景，意味著數據指標，分析邏輯，輸出內容都不一樣，有些場景差異之大，以至于不熟悉的人完全上手不了。

那到底有哪些場景呢？這里簡單盤點一下。

首先，toB和toC業(yè)務是完全不同兩大場景。toC業(yè)務面對的是個人的衣食住行的需求，離我們的生活很近。經常我們把自己當做消費者思考一下，就能理解toC業(yè)務是做什么的。而toB業(yè)務則是服務企業(yè)生產經營，很多同學不能直觀理解。

更難的點是：toB類業(yè)務數據記錄往往很少。toB類本質上就是“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APP里戳兩下就把幾千萬上億的錢掏出腰包。而很多toB企業(yè)的數字化程度很低，溝通過程基本都靠銷售自己完成，導致過程數據嚴重缺失。數據缺失，自然導致數據分析師很難分析出啥東西了。

其次，在toC業(yè)務里，線上業(yè)務和線下業(yè)務是兩大有差異場景。

線上業(yè)務：APP、H5、小程序

線下業(yè)務：店鋪、業(yè)務員、電話推銷、短信

在2023年，大家對線上業(yè)務反而更熟悉。每天點外賣，買東西、看視頻都指望手機呢。對線下業(yè)務反而生疏了，除了偶爾逛逛街，大部分電話/短信推銷都被人們自動無視了。

線上業(yè)務與線下業(yè)務的最大區(qū)別在于數據量。線下業(yè)務數據量很少，很多時候，連基礎的RFM分析都做不了（因為沒有用戶ID），相當多的線下業(yè)務，是基于訂單、工單、采購單等單據進行分析的，這一點讓習慣了線上數據的同學們非常難受。不過線下業(yè)務的分析，都有其成熟、固定的邏輯和套路，是可以通過學習掌握的。

再次，在一個企業(yè)內，根據工作流程不同，分析的場景有明顯差異，簡單的可以分成：

1、前臺：直接面向用戶的，產生收入，獲取客戶的（銷售、推廣、增長）

2、中臺：對前臺起輔助作用，增加收入，減少損失的（品牌、營銷、運營、風控）

3、后臺：支持前臺、中臺工作，交付產品/服務的（研發(fā)、生產、設計、供應、客服）

前中后臺差異是非常大的：

前臺的分析大多可以用：人、貨、場的邏輯來描述。因為直接產生收入，所以相對容易通過拆解構成收入的指標，來區(qū)分出影響收入的因素，進而找出問題來源。

中臺的分析就復雜一些。因為是疊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“自然增長率”“季節(jié)變化”，才能看到真實效果

間接手段（比如廣告、社群、內容）產生效果的邏輯梳理

間接手段（比如廣告、社群、內容）產生效果的邏輯梳理

這使得中臺的數據分析，分析邏輯都很復雜，并且需要多角度，多批次的測試和對比，才能見效。

后臺的分析則更糾結。

一方面，后臺的采購、供應、生產，受生產線、交通等客觀條件限制，短時間內有能力上限；

另一方面，后臺的供應量又受到前端影響，需求預測不準，需求反復變動，都讓后臺亂成一鍋粥，分析也不會準。

所以，雖然后臺也有類似EOQ模型、分配與網絡模型這些科學算法，但是還是得結合前臺的一起看，該拍腦袋還得拍。

當然，如果和toC/toB、線上/線下結合，能產生的場景就更多了。比如都是在線上賣商品，平臺電商（入駐天貓、抖音、拼多多等平臺）自營電商（自建APP并推廣）就是完全不同兩個場景。數據來源，運營方式，分析思路都不同。

所以，想做數據分析做得深入，具體問題，具體分析這八個字是非常重要的。具體到一個業(yè)務場景里，就容易討論清楚。如果只浮于表面，光說：“數據分析就是做對比”，誰跟誰比，比啥指標，比出來差異又咋解釋，一竅不通，自然不能分析出好結果。