在数字经济时代，新型数字技术将成为企业提升竞争优势的主要动力。数字化转型已成为企业在数字时代寻求业务突破的有利抓手。如何高效地组织数据，并通过数据分析来更好地指导业务呢？
1、5W1H 让业务流程具体化
在所有工作开始之前，厘清目标问题是什么，这是整个数据分析的核心。运用 5W1H (who -谁、when -时间、where -地点、what -什么事、why -为什么发生、how -如何发生)，针对问题进行提问，有助于把业务问题具体化。
以某互联网 SaaS 公司为例：
Who：客户是谁？- 需要客户体验调研的商户
Why：客户为什么需要？- 有客户体验调研与改进需求
Where：客户在哪里使用？- 网页、小程序、线下门店等
When：客户使用的阶段？- 全生命周期
What：商户使用工具来做什么事？- 管理消费者使用体验
How：商户怎么使用？- 注册账号 > 上手使用 > 发布调研 > 回收数据 > 数据分析> 付费转化
当我们对5W1H有了具体的认识，此时就可以进入客户旅程的梳理过程。作为深耕客户洞察和数字化体验管理的先行者，基于倍市得的专利研究模型和方法论，可以快速绘制客户旅程，便于将各个旅程阶段进行具体的量化：
2、将业务问题拆解成可量化的指标
数据分析的基础来自正确的问题。在提出问题时，要保持着让「问题」更具体化、明确化的精神，试着将脑海中想到的问题，拆解成可量化的信息，培养数字导向的思维。
以「公司今年在线付费转化率下降」为背景思考应对策略，「付费转化率下降」只是问题呈现出来的结果，不能就这个结果的表面设想解决方案，应该先思考，造成这个结果背后的原因有哪些，可能是商户缺乏指导很难上手使用：
1) 商户：指的是多大比例的商户？是流失的客群吗？还是特定行业的商户？
2) 缺乏指导：在什么阶段缺乏指导？是缺乏图文类型、视频类型还是人工客服类型的指导？
3) 很难：是和其他 SaaS 工具相比吗？还是和客户体验类的比？还是操作过于复杂？
4) 上手使用：指的是完成项目搭建？还是产生项目数据才算上手使用？
拆解完这些，就可以使用倍市得的问卷模块来设计问卷，来收集商户的真实反馈，寻找最可能的答案。
3、从假设出发采集业务数据
“大胆假设，小心求证”是进行数据分析研究的基本模式。很多时候，有了假设需要进行求证的过程中，现有数据可能无法提供所需的视角，此时需要转换为客户视角，采集客户心声。
在进行假设确立前，最好能号召到所有上下游关系人，召开头脑风暴会议，分享他们认为什么原因会造成目前的状况，在这个阶段，目标是要产生出好几个可能的假设。
以上述问题为例，假设「付费转化率下降」主要的原因是「客户不能迅速上手使用」，那么在经过上面分析后，可以将设计出的调研问卷，发送给指定的新客户群体，也可以向内发送收集客户成功部门、客服部门，调查在上手阶段遇到的问题，采集必要的业务数据。
4、如何进行数据分析？
接着进行分析比较，观察两者走势：比如从折线图观察，是否指导次数增加、老客户的续费率也跟着增加？或者，即使指导次数增加，续费率率也没有太大差异，由此验证假设是否正确。
第一步：看规律
定了数据指标以后，先挑重点指标，把发展趋势线画出来。比如付费客户的转化率走势图，通过观察走势，可以发现：是否有周期性变化规律、是否受重大活动影响、转化率发展趋势向好/向坏。利用倍市得仪表盘模块，可以轻松得出各种形式的图表，规律一目了然。
这一步分析，为后边深入分析打了基础。
第二步：找异常
在第一步中，我们给出了正常的规律，可以在正常的走势中提取标准线。有了标准线，便能通过数据监控，发现异常情况。根据异常程度、异常持续时间，从而锁定要深入分析的问题点。倍市得系统通过打通仪表盘与行动模块，轻松捕捉每一个异常数据，并可生成工单，及时通知到对应的业务人员。
第三步：查原因
发现了异常以后，可以深入查原因。最简单的方法就是指标拆解法。对问题过程进行拆解，找到问题发生点。以客户付费率下降为例，可拆解如下：
1) 时间：是哪段时期？与去年比，或与上个月、上星期比的情况如何？
2) 付费率：整体付费率，或者特定版本或产品付费率？还是增值模块付费率？
3) 下降：同业付费率变化程度为何？下降幅度是多少？
查明原因之后，哪个部门、哪个环节可以做哪些改善便一目了然，业务改进也有的放矢。
通过5W1H让业务流程具体化，再将业务上遇到的问题拆解成可量化指标，从假设出发采集各指标数据，最后利用数据进行业务分析，寻找问题原因，优化业务流程，如此循环往复，便可将数据价值最大化，在数字化经济时代立于不败之地。