你有沒有試過，很用心做了一份分析報告，自己來回看了三五遍，覺得挺滿意的，各個維度分析齊全，數(shù)據(jù)展示完整。屁顛屁顛交給領(lǐng)導之后，本以為還能得到一句認可，結(jié)果領(lǐng)導說：“這個分析不夠有前瞻性啊，不要說那些大家都知道的事”。

可到底什么是前瞻性？明明有對未來情況進行預(yù)測，可還是被批判為：沒啥前瞻性。真不知道咋辦了。——今天系統(tǒng)解答一下。

有多少同學是脫口而出：400 的??!!

常見的問題，就從這里開始。

  1   

沒有前瞻性的分析，長這樣

▌錯誤一：復讀機型。

這肯定沒有任何前瞻性哈。這根本就是把圖表又用文字復讀了一遍，只要業(yè)務(wù)方不是瞎子，能看到數(shù)字，都會覺得這沒啥意義。

▌錯誤二：慣性思維。

這就是典型的慣性思維。其實只有一年的數(shù)據(jù)完全不說明問題，但是人們就是會很慣性的認為：過去跌的就一定跌，過去漲的就一定漲，特別出現(xiàn)這種5432順序排列的數(shù)據(jù)，慣性的就會認為下個數(shù)字是1……其實這正是數(shù)據(jù)分析要打倒的大敵。因為如果我們引入過往年份數(shù)據(jù)，很有可能曲線長這樣：

這時候還有誰說6月是400的……很有可能1-5月的只是正常的業(yè)績波動而已。所以單純用慣性思維判斷，完全沒有體現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的價值，做的結(jié)論還極有可能是錯誤的。

▌錯誤三：習以為常。

這種說法，很有可能被業(yè)務(wù)評價為：我早知道了！你分析了啥！

因為歷史規(guī)律，特別是這種宏觀跡象這么明顯的規(guī)律，是個人只要不瞎都看得到，說出來當然沒啥意思。況且，誰說去年漲，今年就一定漲？萬一今年漲得少，甚至跌了呢？僅憑一根線又怎么判斷呢？

  2   

真正的前瞻性，是定性預(yù)測

本質(zhì)上，所謂的前瞻性，是需要我們做一個定性預(yù)測。雖然沒有精確的數(shù)據(jù)或模型，但是能通過分析，判斷未來走勢（相對應(yīng)的，建數(shù)據(jù)模型詳細計算的是定量預(yù)測）。

做預(yù)測的關(guān)鍵，是找到影響未來的因素。這些影響因素，才是支撐指標曲線的真正支柱。支柱倒了，指標自然下跌；支柱穩(wěn)固，指標自然高企。所以，想做好預(yù)測，不能只對著數(shù)據(jù)本身就數(shù)論數(shù)，而是得找到數(shù)據(jù)背后的原因。

在做預(yù)測之前，我們要先了解業(yè)務(wù)，掌握影響因素。根據(jù)影響因素的可辨識程度，大致可分成三類，我們一類一類來看：

▌第一類：宏觀事件型

宏觀事件往往備受關(guān)注，媒體會大量報道，因此辨識度很高。但相應(yīng)地，辨識度越高的東西，講出來價值就越低，大家早知道了嘛。因此在做定性預(yù)測的時候，提及宏觀事件，是個必選項。提了，不一定被認可。不提，一定被視作“你都不懂業(yè)務(wù)”“這么明顯都看不到！”

有些壞習慣會影響做數(shù)據(jù)的同學關(guān)注到宏觀事件。比如很多做數(shù)據(jù)分析的同學只看數(shù)據(jù)類文章，公眾號只關(guān)注《數(shù)據(jù)分析XX》《數(shù)據(jù)挖掘XX》《python XX》反而每天沉迷在數(shù)字和代碼里，對行業(yè)發(fā)生了什么看都看不到很容易被批了。

需注意，之所以是定性預(yù)測，因為很多宏觀因素的影響可能無法預(yù)測。循環(huán)出現(xiàn)的，可以看過往的歷史規(guī)律（比如節(jié)假日影響、行業(yè)周期性波動）但是個案出現(xiàn)的，就很難去預(yù)測。比如突然出臺新政策，禁掉了某些業(yè)務(wù)，出現(xiàn)了疫情等，這種就無法預(yù)測效果，只能去研究政策細節(jié)，看看到底影響面有多大，做個預(yù)警。

▌第二類：投入產(chǎn)出型

投入產(chǎn)出型事件，往往是：大家都知道有影響，但具體影響多少不清楚。這時能體現(xiàn)一定的數(shù)據(jù)價值。有前瞻性數(shù)據(jù)支持，可以方便業(yè)務(wù)安排活動，也能準備相關(guān)人力物力資源（比如做促銷，商品、客服、服務(wù)器流量，有可能都要準備）。這種前瞻性是非常有幫助的。

計算投入產(chǎn)出的常用方式有三種（如下圖）

需注意的是，很多同學一提“活動效果預(yù)測”，就急匆匆想建模型或者做抽樣，用第二、第三種方法。

在現(xiàn)實中，只有封閉了信息渠道的營銷活動才適合這么干（而且需要余留較多時間準備數(shù)據(jù)）。很多促銷活動，比如雙十一大促、周年慶大促，因為宣傳規(guī)模太大，會產(chǎn)生滾雪球效應(yīng)。用看似精準的方法預(yù)測的反而會偏小、失真。

比如新產(chǎn)品上市，可能在上市前完全保密，也沒法做太精細的分組測試。所以做定性預(yù)測的時候，第一種方法用得更多。

投入產(chǎn)出型事件分析還有個用途，就是前瞻性指出問題。我們都知道，業(yè)務(wù)部門干事情不見得是為了效益最大化，很有可能有政治任務(wù)——

這時候，如果有過往分析經(jīng)驗指出以下問題，就是有前瞻性的：

前瞻性指出問題，就能提醒業(yè)務(wù)部門注意風險。也不要在事后糾結(jié)：“到底是什么原因做的不好呢？”——我們已經(jīng)早早提醒過了哈。只不過，這種前瞻性雖然有價值，但不一定受業(yè)務(wù)歡迎（還有可能吃板磚）。大家在實操中見機行事，量力而行。

▌第三類：內(nèi)部結(jié)構(gòu)型

再深層次地看這個問題，就是：所謂的自然增長率，根本是不存在的。在數(shù)據(jù)上看，可能指標“自然”就會漲，可在業(yè)務(wù)上看，所有的增長，都是在XX條件下的增長（如下圖）：

關(guān)于自然增長率，可以戳：數(shù)據(jù)分析終極一問：自然增長率，到底怎么算！

除了宏觀環(huán)境外，產(chǎn)品，促銷，用戶基礎(chǔ)，用戶分層這些，就是預(yù)測需要的XX參數(shù)。參數(shù)的情況直接決定了業(yè)績的走向。所以當內(nèi)部影響因素發(fā)生結(jié)構(gòu)性變化的時候，自然業(yè)績會發(fā)生變化。

只是很多內(nèi)部結(jié)構(gòu)性變化是慢性的、持續(xù)的、微觀的，所以難以觀察。這就需要深度分析，不止關(guān)注整體趨勢，更關(guān)注構(gòu)成整體的各個因素的結(jié)構(gòu)。

內(nèi)部結(jié)構(gòu)型問題很難前瞻，難在：到底是個案還是趨勢，很難在一次分析中觀察到。比如我們總是說：渠道下沉，新生代需求變遷，興趣轉(zhuǎn)移等等概念，可真具體到某一月某一日的數(shù)據(jù)上，你真把特定群體抽出來看，反而數(shù)據(jù)上差異不大。

有時候自以為觀察到一個變化，可持續(xù)看幾天，丫又消失了……短期內(nèi)，永遠是宏觀事件&投入產(chǎn)出型影響占主導。所以想要觀察到一個內(nèi)部結(jié)構(gòu)變遷的影響，需要長時間觀察。

  3   

小結(jié)

看完三種類型，大家會發(fā)現(xiàn)，領(lǐng)導們想看的，都是第三類問題。是滴，通過細致的分析，看到深層次問題，講出來沒人知道的驚天秘密，聽起來多厲害。

可實際上沒那么理想。業(yè)績指標的波動，從來都是多種因素綜合作用的結(jié)果。并非每次變化都一定有深層次的原因，有可能就是自然波動、某個產(chǎn)品/活動做爛了、沒錢還裝逼，道理就這么簡單。能區(qū)分出來關(guān)鍵因素，提示問題才是重要的。

當然，有同學會問：有定性的預(yù)測，那有定量的預(yù)測嗎？當然有，而且有不止一種做法，不止一種算法。