在快節(jié)奏的商業(yè)環(huán)境中，數據分析成為了企業(yè)決策的重要工具。然而，數據分析項目的成功不僅取決于分析技術的高低，更在于其能否真正解決業(yè)務問題并帶來實際價值。MVP（最小可行產品）分析法，這一原本用于產品設計的思路，現在也被廣泛應用于數據分析領域，幫助企業(yè)以最小的投入快速驗證數據分析的有效性。

很多同學雄心勃勃想在工作中做出成績，這里推薦數據分析的MVP方法，能為大家的工作保駕護航。同學們坐穩(wěn)扶好，下邊開始分享哦。

一、數據分析的MVP是什么

MVP（Minimum Viable Product）原本是應用于產品設計的方法。指在正式推出產品前，先推出一個版包含核心功能的簡單版本，測試用戶需求與反饋，從而快速判斷產品是否符合市場需求，做出調整。

數據分析的MVP方法，是在數據正式生產出來以前，先根據數據需求和使用場景，提供虛擬的數據結果，從而檢驗數據有效性，發(fā)現真正的數據需求。

這套方法在數據分析領域非常好使！因為它能解決數據分析的核心難題：做了半天，沒有屁用。數據分析背后的《統(tǒng)計學》《數學》《運籌學》《博弈論》《機器學習》各種理論多了去了，因此極易引發(fā)自嗨。

做數據的自己嗨得不行，各種理論算的騰挪跌宕，到了用戶那里：

“我早知道了！”
“你做的有啥用！”
“你做的咋落地！”

一鍵三連。這項目就必敗無疑了。

數據分析的MVP方法，目的就是提前梳理清楚：數據如何對業(yè)務有用的邏輯，從而避免上述悲劇。而看似牛逼，實則然并卵的數據分析，在現實中多的很……

二、1.0版本MVP

舉個簡單例子，比如互聯網平臺-廣告銷售團隊提出：“要建立業(yè)務員用戶畫像，掌握每個業(yè)務員的性別、年齡、行為、轉化率，以提高業(yè)績”。

這時候咋辦？

如果用MVP思路，先不要急著去跑數，也不要急著列一大堆“用戶畫像標準指標”，而是直接拿著業(yè)務方提的最初的需求：“性別、年齡、行為、轉化率，以提高業(yè)績”直接給一個虛擬結果，然后確認：“如果我真的提供這些東西，你們真的能提高業(yè)績？”——讓他確認。

至少只基于這一句話來看，數據分析能輸出的結論是完全無用的。1.0版本的MVP測試不通過，要么放棄這個需求，要么繼續(xù)想想：該怎么更好的抓用戶痛點。這樣把數據推向2.0版本。

三、2.0版本MVP

進一步看，1.0版本的問題在于：沒有清晰目標。所謂畫像指標一大堆，到底看了要干啥沒想清楚。如果聚集目標，比如：找到業(yè)績好的業(yè)務員。這樣就更清晰了一步。

這里就需要引入更多分析，因為“好”“不好”本身就需要做分析

1. 用什么指標衡量好
2. 連續(xù)好，還是單次好
3. 在什么范圍內評選好

在這個階段，做MVP時，可以直接把一些可預計的，很糾結的問題提前丟出來，和業(yè)務方一起提前思考應對方案，而不是等著跑了一大堆數據，自己悶頭計算好幾輪以后再討論。越早討論，越能提前刨累，避免無用功。

比如評價：“好/壞”中常見的多指標重疊問題（如下圖）。

比如業(yè)績表現不穩(wěn)定問題（如下圖）：

至于和本階段無關的指標，可以大膽做減法，丟了再說。有新的目標出來，再圍繞新的目標組織數據。避免不分青紅皂白，先撈一堆數再說的做法——數據分析師不能按時下班，都是被這些破事折騰的。

把這些梳理清楚，就有了2.0版本的MVP。（如下圖）

看起來，似乎已經比1.0版清晰了很多，刪減了很多無效指標，聚焦到一個明確的目標上。注意，這時候仍然還沒有跑任何數據，只是基于經驗的虛擬，但是已經能把“早就知道了”的數據暴露出來，并且能過濾掉“其實沒啥用”的指標，并且把可能有歧義的地方以具體案例的形式具體討論，從而極大規(guī)避問題。

但是注意，這還不是一個合格的MVP，因為知道誰好誰壞，又能怎樣？知道李四是真的好了，大家就能成為李四嗎？還是根本李四是不可復制的，我得找更多類似李四的人進來？這些問題都沒有答案。所以此時還是無法直接得出：這數據就能提高業(yè)績。MVP測試不通過，繼續(xù)！

四、3.0版本MVP

只告訴誰好，誰不好是不能提升業(yè)績的。業(yè)績是一線做出來的，一線需要的是SOP，是彈藥，因此數據要進一步做，比如：

1. 優(yōu)秀標桿的數據指標（呼叫次數？時間分配？跟進機會？）
2. 優(yōu)秀標桿的目標客戶（是否特定客戶容易成功？）
3. 優(yōu)秀標桿的銷售技巧（用哪些話術？利用哪些物料/活動？）

注意，這里已經不僅僅是數據的范疇了，數據只能打標簽，列指標。但話術、語氣、時機把握是需要培訓/業(yè)務部門提供的。因此在此階段做MVP的時候，可以直接向業(yè)務部門明確：是否只輸出數據就能滿足需求。如果不能，趁早拉其他部門一起干活，不要自己埋頭別憋數據。

五、4.0版本MVP

看起來3.0版本已經很厲害了。然而有個隱藏的BUG，就是別人有沒有可能學會。注意，這個不可知，會極大的阻礙業(yè)務認可數據分析的結果——落地不見效，到底是因為數據分析結論錯了，還是執(zhí)行沒到位？這個可得提前安排明白，不然事后背鍋分分鐘的事。

因此，還需要在現在版本基礎上，增加測試環(huán)節(jié)，檢驗到底有沒有用。

這樣，又涉及到：

1. 選多大范圍進行測試
2. 測試時間周期多長
3. 如何排除節(jié)假日、活動等其他因素
4. 測試結果認證標準

把這些想清楚了，就有4.0版本。

在這個階段，終于能將數據需求，指向一個業(yè)務期望的“提升業(yè)績”的結果了。并且最終結果有測試數據回收驗證，即使測試不成立，也有備用方案墊底。這時候可以放心大膽去跑數，跑出來一定有用。

六、MVP測試的廣泛應用

注意，MVP測試，是緊密圍繞用戶需求的。上邊的例子之所以做了好幾個版本，源頭上是因為用戶期望值高，指望直接見業(yè)績。如果用戶期望值不高，MVP測試可以很簡單。

比如：

• 用戶需求是：目前沒有數據→ 盡快提供數據
• 用戶需求是：目前數據太多→ 刪掉無用指標
• 用戶需求是：目標數據太亂→ 重新整理邏輯
• 用戶需求是：不清楚問題在哪→ 輸出可量化的問題點
• 這些只要提前虛擬個數據，做個圖確認下需求，就能解決

稍微復雜一點的，比如用戶需求是：精準預測銷量，可能只要梳理兩三步，就能更細化范圍，提升有用程度（如下圖）。

七、為什么要推MVP方法

數據分析領域，一直有一個八爪魚派在流行，就是不管有沒有用，不管有沒邏輯，像一只八爪魚一樣丟一大堆指標過來（如下圖）

這種做法，張牙舞爪，看著厲害，可是實際上卻是項目失敗的根源。讓做數據的人誤以為工作就是做作業(yè)，不考慮實際效果，一味貪大求多，最后累得半死還不討好。

相比之下，做到下面幾點，才能更快地積累分析經驗，讓數據更好發(fā)揮作用。

• 多研究業(yè)務數據的基本形態(tài)
• 多發(fā)現業(yè)務對數據實際需求
• 多測試數據有用的點
• 剔除無用的，空洞的，高大全的指標