1.2 對(duì)比與比率

如果你的團(tuán)隊(duì)剛剛開始數(shù)據(jù)應(yīng)用的工作，那么“有數(shù)可看”對(duì)于團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō)已經(jīng)足夠好了?！白蛱煨略隽?000個(gè)用戶”“前一天的銷售額為10萬(wàn)元”等，每天能看到這樣的內(nèi)容，團(tuán)隊(duì)會(huì)擊掌慶祝。但是很快，這些數(shù)據(jù)就會(huì)被認(rèn)為是低價(jià)值的分析依據(jù)進(jìn)而被吐槽，來(lái)自各方的優(yōu)化需求也接踵而至：豐富底層數(shù)據(jù)、豐富指標(biāo)計(jì)算、讓數(shù)據(jù)可視化并且高度自由可定制等。

為什么團(tuán)隊(duì)會(huì)這么快對(duì)這樣的簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)失去興趣呢？這里要用到產(chǎn)品相關(guān)工作中的重要概念——場(chǎng)景。試想，當(dāng)團(tuán)隊(duì)或者具體的數(shù)據(jù)分析師拿到這樣的數(shù)據(jù)之后，具體的應(yīng)用場(chǎng)景會(huì)是怎樣的？假設(shè)我們拿到了“昨天新增了5000個(gè)用戶”這條信息，此時(shí)它只是一個(gè)數(shù)字。想要處理和解讀它，我們需要統(tǒng)一口徑下不同維度的新增用戶數(shù)據(jù)，比如按時(shí)間分，可以是前天、上周同一天、上個(gè)月同一天等。如果發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)都比5000要好，此時(shí)我們又要“向下”細(xì)分，如各渠道的新增用戶數(shù)量、各個(gè)產(chǎn)品的新增用戶數(shù)量等。

可見(jiàn)，要讓單一的數(shù)字發(fā)揮價(jià)值，需要不斷地進(jìn)行對(duì)比。

1．對(duì)比方法的作用

在數(shù)據(jù)應(yīng)用的過(guò)程中，對(duì)比方法產(chǎn)生了很大的作用。

（1）消除不可控因素的影響

在優(yōu)化產(chǎn)品的方法中，對(duì)比實(shí)驗(yàn)占有重要的位置。對(duì)比實(shí)驗(yàn)特別強(qiáng)調(diào)“控制變量”的理念：即在構(gòu)建不同的實(shí)驗(yàn)組時(shí)，需要盡可能地保證只有要研究的問(wèn)題在改變；除此之外，不同實(shí)驗(yàn)組是完全相同的。

例如大名鼎鼎的“A/B Test”——A/B測(cè)試，都有起輔助作用的“灰度發(fā)布”方法。當(dāng)我們面對(duì)多個(gè)備選優(yōu)化方案，并且很難提前判定哪個(gè)方案更好的時(shí)候，就會(huì)用到A/B測(cè)試方法，用實(shí)際的反饋數(shù)據(jù)來(lái)決定使用哪個(gè)方案。這幾乎可以算是做產(chǎn)品優(yōu)化需要具備的最基本的技術(shù)能力了。而“灰度發(fā)布”方法，就是為了在用戶“無(wú)感知”的情況下，對(duì)用戶進(jìn)行“分流”——有些用戶能看到新功能，其他用戶則不能，但每一個(gè)用戶都不會(huì)知道自己屬于哪個(gè)部分。這就最大限度地保證了，在A/B測(cè)試的結(jié)果中，用戶自身意愿的成分盡可能降低。

這種方法也可以用來(lái)屏蔽那些我們不可控的因素，如環(huán)境中的政策因素、突發(fā)事件、歷史遺留問(wèn)題等。這些因素會(huì)對(duì)產(chǎn)品產(chǎn)生顯著的影響，但我們沒(méi)有辦法“優(yōu)化”它，只能任由其存在和發(fā)展。因此，通過(guò)一定的方法屏蔽它的影響，也是勢(shì)在必行的。如果A和B兩個(gè)實(shí)驗(yàn)組都受到某個(gè)不可控因素的影響，那么對(duì)比的結(jié)論就可以認(rèn)為不受這種因素的影響。

（2）減少冗余信息，增加數(shù)據(jù)的可讀性

這個(gè)特性比較抽象，我們用例子來(lái)講解。對(duì)于“昨天新增了5000個(gè)用戶”，不同的人會(huì)有不同的理解。為什么呢？因?yàn)椴煌娜?，掌握的背景知識(shí)和信息是不同步的。比如有兩款不同的產(chǎn)品，一款產(chǎn)品的用戶平均每天新增3000個(gè)，另一款產(chǎn)品的用戶平均每天新增8000個(gè)。這兩款產(chǎn)品對(duì)應(yīng)5000這個(gè)數(shù)字的評(píng)價(jià)，一定是截然相反的。

但是在同一個(gè)團(tuán)隊(duì)的內(nèi)部，我們不希望出現(xiàn)這種信息不同步的情況。為了讓大家對(duì)數(shù)據(jù)的理解一致，我們需要給這個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)值加上一大堆輔助信息，如“前天的新增用戶只有4000”“5000是歷史上最高的一次”“其中有2000來(lái)源于昨天的運(yùn)營(yíng)活動(dòng)”等。這些輔助信息就是冗余的，只為消除歧義而存在。但閱讀這些數(shù)據(jù)的人，如果不能自己記憶所有的背景知識(shí)和信息，就必須要每次都去數(shù)據(jù)的源頭把這些信息提取出來(lái)。

對(duì)比的好處就在于，通過(guò)對(duì)比給出的結(jié)論本身就包含了這些背景知識(shí)和信息。我們不再需要告訴別人“今天新增5000個(gè)用戶，而昨天只新增了4500個(gè)”，而可以直接說(shuō)“新增用戶增加了11.11%”。如果你的工作是監(jiān)督產(chǎn)品運(yùn)轉(zhuǎn)的整體情況，顯然后一種表達(dá)方式更高效。

數(shù)據(jù)分析報(bào)告的重要價(jià)值之一就是數(shù)據(jù)分析師將幾乎所有用到的背景知識(shí)和信息做了整合，放到了分析報(bào)告中。

（3）方便設(shè)定具體的執(zhí)行計(jì)劃

對(duì)比使得產(chǎn)品現(xiàn)狀以及與目標(biāo)之間的差距都是可量化的。通過(guò)對(duì)比分析，我們可以準(zhǔn)確地給出“我們距離目標(biāo)還差20%”這樣的結(jié)論，而不是“我們希望在現(xiàn)有的基礎(chǔ)上再多一點(diǎn)，多多益善”這樣的模糊目標(biāo)。

具體的目標(biāo)會(huì)給后續(xù)的工作規(guī)劃帶來(lái)極大的便利，使得整個(gè)工作的過(guò)程變得可控。在工作中的任意一個(gè)時(shí)間點(diǎn)，我們都可以得到具體的、量化的現(xiàn)狀數(shù)據(jù)，并對(duì)前一階段的工作進(jìn)行評(píng)估。

2．常見(jiàn)的對(duì)比方式

下面列舉幾種常見(jiàn)的對(duì)比方式，如用戶之間、業(yè)務(wù)之間和時(shí)間點(diǎn)之間三種對(duì)比方式。

（1）用戶之間的對(duì)比

用戶之間的對(duì)比，就是按照不同用戶的屬性，把用戶劃分成幾個(gè)群，再進(jìn)行不同群之間的數(shù)據(jù)對(duì)比，并由此得出結(jié)論。用戶的任意屬性，都可以作為劃分標(biāo)準(zhǔn)，但主要包括以下三大類：

?通用的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)方面的屬性，包括年齡、地理位置、性別、收入等。

?通用的用戶行為的屬性，包括與產(chǎn)品接觸的高頻/低頻、行事風(fēng)格的果斷型/猶豫型、平臺(tái)來(lái)源的iOS系統(tǒng)/Android系統(tǒng)、信息獲取的主動(dòng)型/被動(dòng)型等。

?細(xì)分的與具體業(yè)務(wù)特性相關(guān)的屬性，如金融投資方面的總投資額、消費(fèi)場(chǎng)景的總消費(fèi)額、征信方面的信用評(píng)分、社交方面的粉絲數(shù)量、內(nèi)容方面的UGC（User Generated Content，用戶原創(chuàng)內(nèi)容）貢獻(xiàn)等。

對(duì)于以上劃分標(biāo)準(zhǔn)，除了單獨(dú)使用以外，還可以進(jìn)行組合。比如這些例子：

?圍繞20～30歲用戶群體的數(shù)據(jù)與圍繞30～40歲用戶群體的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比；

?常住北京市的用戶群體的數(shù)據(jù)與常住上海市的用戶群體的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比；

?男性用戶群體的數(shù)據(jù)與女性用戶群體的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比；

?新注冊(cè)用戶群體的數(shù)據(jù)與老用戶群體的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比；

……

（2）業(yè)務(wù)之間的對(duì)比

業(yè)務(wù)可以代表一款產(chǎn)品（或者包含多個(gè)子產(chǎn)品的一條產(chǎn)品線），也可以代表產(chǎn)品中的一個(gè)部分，如一個(gè)渠道、一種支付方式等。如果需要關(guān)注多個(gè)業(yè)務(wù)，那么可以考慮不同業(yè)務(wù)之間是否可以進(jìn)行對(duì)比。當(dāng)然，說(shuō)到多個(gè)業(yè)務(wù)，其他公司的競(jìng)品也包括在內(nèi)。

進(jìn)行業(yè)務(wù)之間的對(duì)比要特別注意，兩個(gè)業(yè)務(wù)是否真的能構(gòu)成對(duì)比。通常存在一定相似性、構(gòu)成一定競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系的兩個(gè)業(yè)務(wù)才具有比較的意義。因此，我們可以沿著業(yè)務(wù)流程的鏈條來(lái)尋找和判斷可以構(gòu)成對(duì)比的業(yè)務(wù)：

?兩個(gè)業(yè)務(wù)是不是使用了同樣的原料或相同性質(zhì)的信息？

?兩個(gè)業(yè)務(wù)是不是使用了同樣的供貨商或者信息來(lái)源？

?兩個(gè)業(yè)務(wù)是不是基于相似的業(yè)務(wù)模式或盈利模式？

?兩個(gè)業(yè)務(wù)是不是用了類似的分銷渠道或者信息傳播渠道？

?兩個(gè)業(yè)務(wù)是不是瞄準(zhǔn)了相似的用戶群體？

……

比如，通過(guò)對(duì)比兩個(gè)產(chǎn)品的數(shù)據(jù)，我們可以研究用戶選擇了A產(chǎn)品而舍棄B產(chǎn)品的原因；當(dāng)我們想要改變這個(gè)現(xiàn)狀的時(shí)候，改變哪個(gè)因素最容易達(dá)到效果。

再比如，在對(duì)比不同公司的產(chǎn)品時(shí)，需要特別注意團(tuán)隊(duì)能力、經(jīng)濟(jì)實(shí)力等公司維度的差異。當(dāng)我們用對(duì)比得出的結(jié)論實(shí)際指導(dǎo)團(tuán)隊(duì)優(yōu)化產(chǎn)品的時(shí)候，團(tuán)隊(duì)能力的差異就會(huì)表現(xiàn)出來(lái)。團(tuán)隊(duì)能力在短期內(nèi)是一個(gè)不可控因素，應(yīng)當(dāng)考慮使用對(duì)比自身的特性盡量屏蔽這種因素對(duì)分析結(jié)果的影響。

（3）時(shí)間點(diǎn)之間的對(duì)比

時(shí)間維度的劃分在簡(jiǎn)短的匯報(bào)中特別常見(jiàn)，如“同比增長(zhǎng)”“環(huán)比下降”等。這些描述方式都是在時(shí)間維度上對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了劃分，讓不同時(shí)間段的數(shù)據(jù)可以進(jìn)行相互對(duì)比。我們也可以按照特定的時(shí)間段，把數(shù)據(jù)切分成我們想要的“實(shí)驗(yàn)組”與“對(duì)照組”。例如，團(tuán)隊(duì)在本月做了一項(xiàng)運(yùn)營(yíng)活動(dòng)，但上個(gè)月同樣做了一個(gè)類似的活動(dòng)。那么，我們就可以把兩個(gè)活動(dòng)周期內(nèi)的數(shù)據(jù)拿出來(lái)作對(duì)比分析，以分析哪種活動(dòng)形式更適合我們的產(chǎn)品、哪種活動(dòng)形式更符合我們的目標(biāo)受眾的口味。

但是相比前兩個(gè)維度，時(shí)間的變遷更容易伴隨著客觀條件的改變。如果我們要使用時(shí)間這個(gè)維度來(lái)劃分歷史數(shù)據(jù)，同樣需要考慮借助對(duì)比方法的特性，以屏蔽客觀因素改變帶來(lái)的影響。比如上面的例子，如果我們要對(duì)比兩個(gè)運(yùn)營(yíng)活動(dòng)，至少要保證兩個(gè)活動(dòng)的周期內(nèi)沒(méi)有發(fā)生重大的產(chǎn)品升級(jí)、沒(méi)有出現(xiàn)節(jié)日或其他特殊時(shí)期，并且競(jìng)品和市場(chǎng)環(huán)境沒(méi)有出現(xiàn)重大變化等。

3．比率：對(duì)比的“助手”

與對(duì)比方法類似，還有另一個(gè)在數(shù)據(jù)分析中常見(jiàn)的數(shù)據(jù)——比率。說(shuō)到數(shù)據(jù)分析，你可能會(huì)想起各種“率”：成功率、轉(zhuǎn)化率、同比/環(huán)比、占比等。

比率與對(duì)比的區(qū)別在于：對(duì)比只能是口徑相同、維度也相同的兩個(gè)數(shù)據(jù)之間的分析，如金額與金額比、人數(shù)與人數(shù)比、時(shí)長(zhǎng)與時(shí)長(zhǎng)比等；但比率可以是相同口徑下的跨維度的數(shù)據(jù)之間的分析，如金額比人數(shù)、金額比時(shí)間、人數(shù)比時(shí)間等。比率的背后是基本的除法運(yùn)算，實(shí)際意義是“平均分”——把金額平分到每個(gè)用戶身上，把人數(shù)平分到每個(gè)時(shí)間段里等。也就是說(shuō)，我們可以將一種維度的數(shù)據(jù)按照另一個(gè)維度細(xì)分下去。

比較有用的一種構(gòu)建比率的方式如這個(gè)公式：“比率=目標(biāo)資源/現(xiàn)有資源”。

比如轉(zhuǎn)化率，我們以從“注冊(cè)用戶”到“付費(fèi)用戶”的轉(zhuǎn)化分析場(chǎng)景為例?！白?cè)用戶”就是我們的現(xiàn)有資源，而“付費(fèi)用戶”則是我們的目標(biāo)資源。以此組合出來(lái)的比率，自然是用轉(zhuǎn)化為“付費(fèi)用戶”的用戶數(shù)量比上轉(zhuǎn)化之前的“注冊(cè)用戶”總數(shù)量。再比如，在分析每個(gè)用戶身上花費(fèi)的運(yùn)營(yíng)成本時(shí)，花費(fèi)的資金數(shù)額就是目標(biāo)資源，而由這些資金驅(qū)動(dòng)的用戶數(shù)量就是現(xiàn)有資源。

理解了這種規(guī)律，再加上比率本身的跨維度對(duì)比的特性，我們幾乎可以利用任意兩個(gè)數(shù)據(jù)構(gòu)建對(duì)自己有用的比率指標(biāo)。（在這里停留一分鐘，大家自己“腦洞”一下？）