花花：利用结构化思维写好分析报告

在讲如何写好分析报告前，我们先来讲讲何为结构化思维？

结构化思维是一种从无序到有序的思考过程。

举个例子，现在有个问题：如何把200ml的水装进100ml的杯子？大家可能有各种各样的答案：把水冻成冰，用两个100ml的杯子装，换个体积可伸缩的杯子……

一个个的答案冒出来，似乎挺多解法，穷举不完。这些解法这个时候就是无序的，那怎么变成有序的呢？我们来总结下为什么200ml水倒不进100ml瓶子的原因，无非下图中的三点：

知道了为什么装不进去，那么我们就可以针对性的解决：对于杯子容积问题，可以用两个100ml的容器装、可以皮球材质的杯子装；对于水流动性问题，可以将水结成不能流动的冰块，就可以插入杯子；对于其他外部因素，如地球重力，那么可以把水拿到太空等。

这样，无序的答案在整理下，就变成了结构清晰的有序答案，这就是比较出名的“金字塔思维”。相信很多人都看过《金字塔原理》这本书，也听过“SCQA”、“论、证、类、比”、“MECE”等概念，但是在实际的生活工作中，却用不上，我们今天就来讲讲，分析师如何利用结构化思维写好分析报告。

第一点，也是最重要的是讲清楚背景。

很多人写报告的时候不挖掘背景，简单一句业务方的需求、老板想看等，但他人来看这份报告时，可能就很摸不着头脑，通篇看完也不知道要解决的是什么问题。其实可以在写之前，多问几个为什么，尝试利用SCQA的结构来整理：

举个实际例子，分析师花花在做AB实验效果评估时，分析报告的背景是这么写的：在12月1日上线了xx策略，需要对此进行评估。
看似简单的描述了背景，但其实不够吸引人，大家也不知道为什么要上这个策略，这个策略和之前有什么不同。所以，按照SCQA结构修改如下：

• S情景：10月和友商进行了激烈的竞争，导致营销补贴预算超支xx；
• C冲突：但是公司规定全年的营销费用不能超过xx,也就是11-12月需要缩减xx的费用，同时还不能影响单量；
• Q疑问：怎么做才能在控制成本情况下保持单量呢；
• A回答：因此上线了A、B、C以补贴优化为目标的策略，看在控制补贴成本的情况下，哪个策略对单量影响最小；

第二点，正文写作时，结论先行、以上统下。一段表达一个中心思想，并出现在开头。很多刚开始写分析报告的同学，容易在一个段落中穿拆结论和论点，导致他人在看的时候很费劲，完全抓不到重点，也给他人留下一种逻辑不清晰的感觉。结论要注意是判定、观点，并不是一个简单的描述，比如“DAU下降5%”就不是一个结论，“DAU下降严重”就是一个结论，但结论也必须是要有理由支撑才有说服力。第三点，论点分类概括，并按照一定逻辑顺序表达。比如GMV下降，要拆解原因，我们可以先分类，再归纳整个各个分类下的论点。

• 时间上拆解：拆解到日、分时段、分，看有无异常值;
• 不同流量入口，不同的客户端，是哪个入口的DAU下降;
• 从地理位置拆解：不同的城市;
• 哪一类用户：新客、活跃老客、非活;
• 首先，通过环比、同比数据，判定是否是规律性下降，这个下降是否是正常阈值范围内；
• 如果正常无须下钻，如果不正常，那么继续下探，分外部因素和内部因素两方面；
• 外部因素有天气、节假日、法律政策、友商策略等；
• 内部因素先判断是否基建问题，如果基建无问题，那么对GMV的公式：GMV=DAU*访问购买率*客单*频次进行拆解，看是哪一个指标出问题；
• 同时也可以针对这些指标进行维度下钻：

论点分类的时候要注意MECE，即各个部分不重叠、不遗漏。MECE分类常用的有如下几种方法：

• 二分法：A和非A，比如性别分为男、女，留存分为留存、未留存，内部因素、外部因素；
• 过程法：按照事情发展的时间、流程、程序，比如把一头大象放进冰箱，分为把冰箱门打开，把大象装进去，把冰箱门关上这几步走；
• 要素法：比如公司的组织架构；
• 公式法：只要公式成立，就可以按照公式去拆解，比如上面提到的GMV=DAU*访问购买率*客单*频次；
• 矩阵法：比如按照重要和紧急程度把事情分为4类，按照消费金额和活跃度将用户分为9宫格；

除了这几种常用的，还有就是根据工作经验积累的特殊场景分类法，比如市场战略分析3C（Company、Customer、Competition）、4P（Product、Price、Place、Promotion）、SWOT分析（Strengths、Weaknesses、Opportunities、Threats），大家在工作中可以多注意积累这些成熟的方法论。罗马不是一天建成的，结构化思考能力也不是看完几本书就能有的（市面上的书籍其实理论部分讲的都差不多，就是那几个核心概念），需要我们在平常工作中多加练习。建议大家结合结构化思维多锻炼“一分钟讲清楚一个事情”的能力，比如回答这些问题：

• 你过去一年/OKR主要工作是什么?
• 你所在的行业过去一年发生了什么变化？
• 你认为直播电商这个赛道如何？
• 你认为数据分析师应该具备什么样的能力？
• 如果中了一个亿，你会做什么？

很多看似临场发挥的总结，都是来自幕后默默的努力，日拱一卒，功不唐捐~

文：花花 曾任职于美团、腾讯、今日头条担任数据分析师；操盘过上百亿的补贴资源评估，与大家一起成长学习；“数据人创作者联盟”成员。