图片来源@Unsplash，基于CC0协议！
1．细分思维：把问题细分至最小维度，让解决方案落地
2．对比思维：对比发现问题
3．异常值/拐点思维：拐点发现机会，明确运营节奏
4．数值转换思维：数据源无法提供有效指标时，需要用数值转换思维
5．数据呈现思维：让受众更易理解
细分思维
很多时候问题无法解决，是因为问题一般由多个小问题影响的结果，只有找到关键性的小问题才能解决。所以数据化管理过程中出现一般问题，一般是细化至最小维度，详细分析找出影响问题的关键性最小维度
细分维度：
1.横向细分：对主体进行细分，细分至最小维度
例：优化标题：标题---多个关键词组成---每个关键词由词根组成---所以优化标题的关键：优化效果不好的词根
2.纵向细分：细分不同的时段
例：直通车投放不同的时段按不同的比例投放
对比思维
通过对比才能发现问题
对比的对象：
1.和行业对比：判定大盘下是否有利
例：市场处于上升期，核心是增长速度，行业销售增长率50%，而我们自身店铺是20%，低于行业增长率，根据平台流量分配原则，给我们的流量就比较少
2.和对手对比：
a.和直接竞争对手对比：参考值的设定，一般要求人群和产品相同或者相似
例：我们的产品是高客单价的连衣裙，低客单价连衣裙的商家就不是我们的直接竞争对手
b.和行业标杆对比：学习模仿标杆，操作上对自己的店铺进行优化
例：他们的详情页做的比较好，就要分析详情页哪做的好，是排版逻辑、还是文案、图片取景、拍摄角度、图片构成等，然后进行学习模仿
3.和过去对比：
一般和过去对比分为环比和同比，和过去对比的时候需要注意时段问题：是否是一个处于活动期一个处于非活动期或者季节是否相同。例：618活动中和618活动前不具有对比性
环比是相邻时间段的对比：例：12月份销售额对比11月下降20%
同比是同个时间点的对比：例：今年12月销售额对比去年12月上升20%
4.和目标对比：
例：目标：销售额100万，实际完成80万，对比20万没有完成，通过细化找出原因
对比注意事项
1.同量级：店铺层级是否一致、品牌影响力是否一致
2.同人群：例：同样买连衣裙，我们是高端人群，那么低端人群就不是我们直接对比对象
3.同产品：例：我们是卖榴莲，那么卖苹果就不是我们直接的对比对象
4.同时段：
a.产品是否处于同一时段：例：对比转化率，我们的产品是新品期，那么爆款产品就不是我们直接的对比对象，因为随着流量的增长，转化率势必会下降
b．同时段的环境是否一致：例：618活动中和活动前对比，周五和周六对比
异常值/拐点思维：
每一个拐点都有可能使一个新的机会，所以要培养拐点的敏感度，然后明确运营节奏
拐点思考的的方向
1.从历史数据中总结出的拐点：
一般需要精准的把控年月日的每一个拐点，明确运营节奏
2. 消费者对商家提出新的需求带来的拐点：
市场产品多样化，关注新品风向标。例：拉杆箱材质的变化
市场同质化严重，产品无法突破时，关注竞争对手服务体验的变化。 例：海底捞引起的餐饮业的服务体验
产品和服务都无法突破时，把眼光转移到美感的提升。例：包装更精致
3. 社会热点引起的拐点
美：例：拍照美颜、美妆产品等
懒：例：洗碗机、家政服务等
健康：例：农家产品、健康运动产品等
爱国：例：复古风、华为收集等
存在感：例：抖音、直播等社交电商
拐点思考注意的事项：
1. 量级是否具备参考意义：
2. 未来趋势预判的业务逻辑是否正确：
例：618预热期，羽绒服流量收藏加购增幅较大，但是量级较小，而且活动结束后销量明显下降。只看拐点适合备货，分析以后的趋势，适合做反季促销，而不适合备货
例：某时段，只看销售额维度，呈增长趋势，适合加大推广；但是看增长幅度有可能时下降趋势，过一段时间，可能销量可能下滑，不宜加大推广
数值转换思维
某些时候数据源无法提供有效指标时，可能会用用到数值转换
数值转换的方式
1. 描述：求和、平均、最大、最小、计数、集中分散度等：
例：很多时候问朋友店铺流量如何，很多人的回答都是说大概一天多少，或者说一般般，如果从数据描述的角度上，我会说店铺这一个月总体的访客数是30万，平均一天的访客数是1万，流量最大的时候可以去到3万，最少的时候5000，流量整体散点波动性比较大不稳定，其中流量主要集中在前五款，占了80%的店铺的流量。
2.当对比主体体量不一致时，可能会需要计算单位效率：
例：衡量访客贡献好不好，a店访客1000，成交100；b店访客500，成交60.b店的人均贡献比a店高
3.涨跌幅度：一般用于对比
数据呈现思维
1. 明确目的
2. 有逻辑
先总体再细分
有观点，有依据
3. 图表呈现原则
不同指标尽量不要超过2个：例:流量和转化率就是不同指标
分类维度尽量不要超过10个：例：女装子类目
时间跨度单位尽量不要超过30个：例：一个月每天的折线图、12个月的月份折线图
数据单位和指标名称要明确标记