本文介绍了三种方法,帮助数据分析师在撰写数据报告时不止于提供同比和环比的数据比较,而是对数据进行深入分析和解读。推荐数据分析和产品运营相关从业者阅读。

很多人在撰写数据报告时仅止于简单地给出同比和环比的比较数字，不知道该从何写起。

这类报告的风格是这样的：

• 销售额同比下降了10%。
• 用户流失率环比上升了5%。
• 产品的用户留存率同比上升了3%。

但如果数据分析师只是报数字的话，ChatGPT马上就要来替代你了。

以下是三种方法，可以帮助你更好地撰写数据报告：

方法1 找出为什么

第一种方法是找出为什么。你需要解释指标变化的原因，为什么会涨，为什么会跌？

例如，如果你发现销售额上涨了10%，那么为什么会上涨10%？

这里的原因尽量要找到驱动的原因，而不是结构上的原因。

结构上的原因是GMV受渠道A拉动上涨。这里的渠道A的拉动就是结构上的的原因。

如果你知道渠道A是因为运营加大了投放力度导致的上涨，那么这个原因就是真正驱动的原因。

你可以通过拆解渠道、区域和产品等方法先定位结构上的问题，然后找到相应的负责同事。向他们咨询是否有进行任何业务动作，并用简洁的语言表达这些变化。

例如，渠道投放同事投放了一批腰封广告，增加了流量，导致最终成交提升。一般来说，可以这样表达：受腰封渠道投放拉动流量增长，成交额环比提升10%。

这样就清楚地说明了成交额提升的原因。

方法2 之后会怎样

第二种方法是找出指标的后续变化会怎样？

这一步主要是让业务对于后续的趋势有一定的预判，并提前做好对应的处理。例如，可以进行以下措施：

• 分析前期数据，了解流量增量是否可持续，是否与业务发展方向相符。
• 考虑市场变化，比如竞品的变化、用户需求的变化等，对流量变化产生的影响进行分析和预测。
• 提前制定应对方案，针对不同的流量变化趋势，制定相应的应对措施。例如，如果某个广告的投放下个月无法继续，可以考虑寻找其他渠道，或者提高网站SEO等。
• 通过这些措施，可以更好地预测流量变化趋势，及时采取措施，保证流量的稳定。同时，这也能够提高业务的灵活性与应变能力，对企业的长期发展具有积极的促进作用。

方法3 影响有多大

第三种方法是说明影响有多大。

如果GMV环比提升了10%，那么这个提升是否在预期之内？相比KPI的目标，目前的进度如何？落后还是超前，落后的话落后量是多少，下个月需要额外再做多少GMV？

如果我的腰封渠道的流量增长，那么腰封渠道的质量如何？转化率有没有变化。整体流量汇总核心用户的流量是否有增长？增长多少？

以上是成熟业务的做法。

如果是创新业务，我们还需要从指标中提炼出商业模式的可行性。

比如，用户的留存率长期维持在一个较低水平，本月的留存率已经连续三个月处于低值。那么它的影响就是目前这套业务模式无法持续吸引用户，商业模式的可行性存疑。

小结

以上是三种改善你写数据汇报时只报数字的。一些常用方法。执行的顺序一般是层层递进的，一般先说为什么再说，会怎样，最后再说影响面。

作者：Jason

来源：微信公众号“三元方差（ID：sanyuanfangcha）“

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