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数据分析，如何挖掘潜在业务机会？
更新时间：2025-5-11 11:28:14 作者：爱短链
通过数据分析找到业务机会点是许多公司对数据分析师的要求。
然而，这是许多新人遇到困难的地方：什么是业务机会点？如何从数据中看到业务机会点？为什么我找到的业务机会点不被别人认可？今天，我们系统地了解了~ 1.计算机会点是什么？ 在业务口中，机会点是一件非常随意的事情。
例如，在业务报告中，经常有类似的我们应该抓住当前行业复苏的好机会……这种空洞的口号。
但实际执行，完全经不起推敲: 1.行业复苏是真是假？ 2.竞争产品也恢复了。
为什么不挑战？ 3.行业复苏与我们的结果指标有关？ 4.谁来抓行业复苏，什么时候抓，怎么抓？ 一个都没说清楚。
因此，要明确机会点，必须符合以下标准： 基于明确的事实 业务逻辑清晰 对某一结果指标产生积极影响 具体负责人、工作流程 这样的输出，才算是机会点。
否则就成了口号，空谈。
那么问题来了，怎样才能找到这样具体的机会呢？ 2.抓住机会点的正确姿势 显然，这么多具体的细节是不可能直接从数据中推导出来的。
数据只是一系列业务行动的结果，不能反映业务行动，更不用说直接告诉你谁应该在几点做什么，所以找到机会的第一步是放弃在房子里建立一个强大而不可战胜的将军机会识别模型。
但定义很清楚：什么结果是一个机会点。
这里有四种典型的数据形式（如下图所示）。
除了图1，这不是一个机会点。
图2、3会点。
图2、3和4都可能是机会点。
但图2和图3在许多公司都没有得到认可，很可能会被喷洒：我已经知道了。
因此，图4是最完美的机会点性能：原业务方不知道，被数据发现，采取行动，然后指飙升！ 图:所谓机会点，一般都要符合:以前没人发现过。
之后，有很大的改进条件。
否则，就像图1一样，它没有改变，而且是徒劳的。
就像图2一样，它一路改善。
即使做了改进，也会被认为是好的！最后，它没有得到认可。
在一些公司，图3可以被视为一个机会点，也就是说，我总结了以前的成功，并重现了它。
但有些公司不承认这一点，所以根据情况，只有图4没有争议，真的找到了一个机会。
因此，要分析机会点，必须明确： 1.分析哪些部门和业务线？ 2.业务线的核心指标是销售额/新注册用户数/商品毛利…… 3.核心指标过去的表现是否有连续趋势(如图2所示)是否有单点爆发(如图3所示) 4.连续性趋势，相应的内外环境是什么？发展阶段是什么？(排除生命周期早期的自然增长) 5.单点爆发性行动，相应的业务场景是什么？可复制的程度是什么？(排除一次性好运) 6.细分领域是否有成功案例(细分客户群/小众产品/细分渠道) 这样，锁定关键指标，树清标杆，很容易提炼出可以利用的业务做法，比在电脑前冥想快很多。
3.抓住机会点的三种手段 评估增长趋势最简单的方法。
通过分析当前的增长原因，消除自然增长和周期性增长的因素，找出是否有部分可以通过调整投入产出的影响。
如果是这样，评估额外投资的产出（注意避免边际效益下降）。
如果额外投资的效果非常客观，这是一个成熟的机会：通过额外投资获得更多的收入（如下图所示）。
图:很多数据新人喜欢看指标在涨，就喊:这是继续保持的机会！这是一种非常无脑的做法。
很有可能眼前的增长是周期性的增长，恰好在产品/生命周期的顶端。
这叫自然增长。
也有可能目前的增长边际效益已经下降，投入产出比已经开始下降，资源投资接近上限，不可持续；也有可能增加投资不会带来额外的增长，这需要评估增长潜力才能得出结论。
其次，简单的方法：评估复制的可能性。
通过拆除过去的成功案例，看看是否有可能重复。
成功案例能否复制，需要从业务逻辑的角度拆卸业务标签，分析可行性。
例如，销售签名成功签名客户，可分为： 客户行业 客户需求 签单产品 签单金额 签单业务员 签单周期 等待标签，然后重新检查这些标签下的成功率。
如果重新检查发现：这个订单真的很孤独，没有类似的成功经验。
那么它很可能无法重现。
下一步，你可以继续做一些实验来验证复制的可能性，或者只是放弃寻找其他机会（如下图所示）。
图：从数据的角度来看，验证再现的关键是：细化业务逻辑。
将业务的中文表达式变成可以通过数据检查的标签。
这样，在查看过去的数据时，可以根据标签提取案例；如果你做了实验，你可以根据标签检查的规则。
很难说不做转换，各种因素重叠。
从细分领域寻找机会是最难的分析。
困难不在于分析思路，而在于论证。
从本质上讲，细分领域的机会实际上是拆除用户组/渠道/产品线，找到一个相对较好的分支，然后在整体表现不佳的情况下尝试推广。
这样，拆卸数据非常简单。
只需拉动交叉表即可。
但论证点可以推广。
这是非常困难的（如下图所示）： 图:以上做法是典型的把业务当瞎子做法，但却是做数据分析的最爱。
只要业务部门不是瞎子，就能看到C渠道转化更好。
他们为什么不投资更多的C渠道？为什么不开发更多类似C的渠道呢？只要不是瞎子，就会干。
所以这里的关键不是对这张表大喊:多做！相反，组织一次会议，了解过去发生了什么，或者至少延长时间周期ABC打上渠道标签，看看过去是否有类似标签的尝试，提前避免问题。
因为孤立的某一点很有可能很难推广，比如: 1.渠道小，用户群小，产品线本身需求小； 2.受政策和资源的限制，无法做到这一点； 3.这一点已经尝试过了，吃了亏，所以只做了这么大； 4.可以在小范围内建立，一推广就会出现边际效益下降、核心客户群不足等问题。
简而言之，如果一个业务很容易做得很好，它一定会做得很好。
业务部门不是傻瓜。
目前还没有改进，一定有更深层次的原因。
因此，最好通过增长实验来解决细分领域的问题，而不是依靠过去的数据分析来直接得出结论。
例如，找到一个潜在的机会点，并提前与业务方沟通： 以前注意到这一点了吗？ 以前试过这个点吗？ 如何看待这一点的机会？ 是否有可能增加投资 如有可能，是否安排第一波尝试？ 避免提前踩坑，设计增长实验方案，逐步探索出路。
只有这样，我们才能找到机会。
4.抓住机会点的错误姿势 以上是发现机会点的基本思路。
发现机会点不是一蹴而就的，需要深入业务，结合实验得出可靠的结论。
我们的数据分析师最喜欢做的是: 1.因为这个指标涨得快，所以是机会，要抓住 2.因为这个渠道指标好，是做多的机会。
3.因为过去一次成功，所以是继续的机会 4.因为这个指标低，所以是机会，高了就好。
无论证，无逻辑，无实验。
只是收入。
=客户数*付费率*客户单价公式一遍又一遍地说，这种三无产品不喷就见鬼。
即使做增长实验设计，也是业务方牵着鼻子走，不考虑事先假设，不考虑交叉因素，不考虑实验步骤。
每个版本的实验方案都是天上地下的，最终得不到结果是合理的。
我们应该避免它。
作者:接地气的陈老师，微信微信官方账号:接地气学校。
资深顾问在互联网、金融、快速消费品、零售、耐用、美容等15个行业有丰富的数据相关经验。
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然而，这是许多新人遇到困难的地方：什么是业务机会点？如何从数据中看到业务机会点？为什么我找到的业务机会点不被别人认可？今天，我们系统地了解了~ 1.计算机会点是什么？ 在业务口中，机会点是一件非常随意的事情。
例如，在业务报告中，经常有类似的我们应该抓住当前行业复苏的好机会……这种空洞的口号。
但实际执行，完全经不起推敲: 1.行业复苏是真是假？ 2.竞争产品也恢复了。
为什么不挑战？ 3.行业复苏与我们的结果指标有关？ 4.谁来抓行业复苏，什么时候抓，怎么抓？ 一个都没说清楚。
因此，要明确机会点，必须符合以下标准： 基于明确的事实 业务逻辑清晰 对某一结果指标产生积极影响 具体负责人、工作流程 这样的输出，才算是机会点。
否则就成了口号，空谈。
那么问题来了，怎样才能找到这样具体的机会呢？ 2.抓住机会点的正确姿势 显然，这么多具体的细节是不可能直接从数据中推导出来的。
数据只是一系列业务行动的结果，不能反映业务行动，更不用说直接告诉你谁应该在几点做什么，所以找到机会的第一步是放弃在房子里建立一个强大而不可战胜的将军机会识别模型。
但定义很清楚：什么结果是一个机会点。
这里有四种典型的数据形式（如下图所示）。
除了图1，这不是一个机会点。
图2、3会点。
图2、3和4都可能是机会点。
但图2和图3在许多公司都没有得到认可，很可能会被喷洒：我已经知道了。
因此，图4是最完美的机会点性能：原业务方不知道，被数据发现，采取行动，然后指飙升！ 图:所谓机会点，一般都要符合:以前没人发现过。
之后，有很大的改进条件。
否则，就像图1一样，它没有改变，而且是徒劳的。
就像图2一样，它一路改善。
即使做了改进，也会被认为是好的！最后，它没有得到认可。
在一些公司，图3可以被视为一个机会点，也就是说，我总结了以前的成功，并重现了它。
但有些公司不承认这一点，所以根据情况，只有图4没有争议，真的找到了一个机会。
因此，要分析机会点，必须明确： 1.分析哪些部门和业务线？ 2.业务线的核心指标是销售额/新注册用户数/商品毛利…… 3.核心指标过去的表现是否有连续趋势(如图2所示)是否有单点爆发(如图3所示) 4.连续性趋势，相应的内外环境是什么？发展阶段是什么？(排除生命周期早期的自然增长) 5.单点爆发性行动，相应的业务场景是什么？可复制的程度是什么？(排除一次性好运) 6.细分领域是否有成功案例(细分客户群/小众产品/细分渠道) 这样，锁定关键指标，树清标杆，很容易提炼出可以利用的业务做法，比在电脑前冥想快很多。
3.抓住机会点的三种手段 评估增长趋势最简单的方法。
通过分析当前的增长原因，消除自然增长和周期性增长的因素，找出是否有部分可以通过调整投入产出的影响。
如果是这样，评估额外投资的产出（注意避免边际效益下降）。
如果额外投资的效果非常客观，这是一个成熟的机会：通过额外投资获得更多的收入（如下图所示）。
图:很多数据新人喜欢看指标在涨，就喊:这是继续保持的机会！这是一种非常无脑的做法。
很有可能眼前的增长是周期性的增长，恰好在产品/生命周期的顶端。
这叫自然增长。
也有可能目前的增长边际效益已经下降，投入产出比已经开始下降，资源投资接近上限，不可持续；也有可能增加投资不会带来额外的增长，这需要评估增长潜力才能得出结论。
其次，简单的方法：评估复制的可能性。
通过拆除过去的成功案例，看看是否有可能重复。
成功案例能否复制，需要从业务逻辑的角度拆卸业务标签，分析可行性。
例如，销售签名成功签名客户，可分为： 客户行业 客户需求 签单产品 签单金额 签单业务员 签单周期 等待标签，然后重新检查这些标签下的成功率。
如果重新检查发现：这个订单真的很孤独，没有类似的成功经验。
那么它很可能无法重现。
下一步，你可以继续做一些实验来验证复制的可能性，或者只是放弃寻找其他机会（如下图所示）。
图：从数据的角度来看，验证再现的关键是：细化业务逻辑。
将业务的中文表达式变成可以通过数据检查的标签。
这样，在查看过去的数据时，可以根据标签提取案例；如果你做了实验，你可以根据标签检查的规则。
很难说不做转换，各种因素重叠。
从细分领域寻找机会是最难的分析。
困难不在于分析思路，而在于论证。
从本质上讲，细分领域的机会实际上是拆除用户组/渠道/产品线，找到一个相对较好的分支，然后在整体表现不佳的情况下尝试推广。
这样，拆卸数据非常简单。
只需拉动交叉表即可。
但论证点可以推广。
这是非常困难的（如下图所示）： 图:以上做法是典型的把业务当瞎子做法，但却是做数据分析的最爱。
只要业务部门不是瞎子，就能看到C渠道转化更好。
他们为什么不投资更多的C渠道？为什么不开发更多类似C的渠道呢？只要不是瞎子，就会干。
所以这里的关键不是对这张表大喊:多做！相反，组织一次会议，了解过去发生了什么，或者至少延长时间周期ABC打上渠道标签，看看过去是否有类似标签的尝试，提前避免问题。
因为孤立的某一点很有可能很难推广，比如: 1.渠道小，用户群小，产品线本身需求小； 2.受政策和资源的限制，无法做到这一点； 3.这一点已经尝试过了，吃了亏，所以只做了这么大； 4.可以在小范围内建立，一推广就会出现边际效益下降、核心客户群不足等问题。
简而言之，如果一个业务很容易做得很好，它一定会做得很好。
业务部门不是傻瓜。
目前还没有改进，一定有更深层次的原因。
因此，最好通过增长实验来解决细分领域的问题，而不是依靠过去的数据分析来直接得出结论。
例如，找到一个潜在的机会点，并提前与业务方沟通： 以前注意到这一点了吗？ 以前试过这个点吗？ 如何看待这一点的机会？ 是否有可能增加投资 如有可能，是否安排第一波尝试？ 避免提前踩坑，设计增长实验方案，逐步探索出路。
只有这样，我们才能找到机会。
4.抓住机会点的错误姿势 以上是发现机会点的基本思路。
发现机会点不是一蹴而就的，需要深入业务，结合实验得出可靠的结论。
我们的数据分析师最喜欢做的是: 1.因为这个指标涨得快，所以是机会，要抓住 2.因为这个渠道指标好，是做多的机会。
3.因为过去一次成功，所以是继续的机会 4.因为这个指标低，所以是机会，高了就好。
无论证，无逻辑，无实验。
只是收入。
=客户数*付费率*客户单价公式一遍又一遍地说，这种三无产品不喷就见鬼。
即使做增长实验设计，也是业务方牵着鼻子走，不考虑事先假设，不考虑交叉因素，不考虑实验步骤。
每个版本的实验方案都是天上地下的，最终得不到结果是合理的。
我们应该避免它。
作者:接地气的陈老师，微信微信官方账号:接地气学校。
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