編輯導語：OSM模型，就是把宏大的目標拆解，對應到部門內各個小組具體的、可落地、可度量的行為上，從保證執行計劃沒有偏離大方向；本文作者分享了一個簡單的方法論：OSM模型，我們一起來看一下。
「你做數據分析的方法論是什麼？」
這個問題讓很多新手同學兩股戰戰；啥是數據分析方法論？每天select from有啥方法論？
難道很多同學其實所謂方法論就是處理具體問題的套路，只要大家把數據分析運用到實際業務中，肯定都多多少少有一些，只是缺乏整理匯總而已。
今天我們就講一個最最最簡單的方法論：OSM模型，幫大家找點信心。
一、OSM模型是什麼
OSM模型是三個詞縮寫：
目標Objective；策略Strategy；度量Measurement；它是一套業務分析框架，非算法模型；適用於：目標已經清晰，行動方向已經明確的情況。
當清晰目標以後，需要制定執行計劃——OSM模型，就是把宏大的目標拆解，對應到部門內各個小組具體的、可落地、可度量的行為上，從保證執行計劃沒有偏離大方向。
舉個簡單例子：某生鮮電商APP，給運營部門目標：提升沉睡用戶付費激活率，至少提高一倍吧。
第一步：把語文變成數學，定義O（如下圖）。
第二步：梳理流程，找到可改善的S（如下圖）。
第三步：為每個S梳理子指標，便於後期執行（如下圖）。
三步，就搞掂了一個數位化執行計劃。下邊可以推動創意設計，或者直接交付執行監控了。這個方法非常簡單，其實和平時拆解監控指標的做法差不多，就是多加了一步：對應業務策略而已。所以很容易上手。
二、OSM模型的用法
OSM模型有正向和反向使用兩種用法：
1）正向使用：在項目開始前，分解大目標，明確行動和每個行動考核指標；這是上邊的例子所演示的工作流程。如果企業數據驅動氛圍很好，理應這麼工作。
2）反向使用：項目前期沒有做啥籌備，事後復盤發現一堆問題；這時候想要檢討為啥做爛了，也能按這個思路，把項目中做的事一一梳理出來，看這些事能影響什么子指標，實際影響到了沒有，這些子指標和大目標之間有啥聯繫。
在數據驅動氛圍不好的企業裡，反向使用的用處更大！因為很多企業就是幹事拍腦袋，出事拍大腿。
在策劃階段壓根沒有動腦子：
過去這麼幹，所以現在這麼幹別人這麼幹，所以我們這麼幹領導說咋幹，所以咱就這麼幹朋友圈幹了，所以俺們跟著幹至於這麼幹：
有沒有影響？能有啥影響？影響到了誰？與大目標有沒關係？與大目標有多大關係？這時候重新復盤是很有必要的，通過OSM梳理，能發現一些明顯然並卵的行為，從而積累分析經驗，避免下一次犯錯。
比如還是上邊的例子。
聽著牛逼但沒用的S：比如建立精準的用戶流失預測模型；聽起來很牛逼，可實際上預測完了對指標有改善嗎？屁用沒有，最後還是得發信息、派券、選商品；沒有模型這些照樣做，有了模型這些也得做；所以建立精準預測，就應該只是一個二級小行動，不能放在一級行動。
有用，但只有局部用處的S：比如在APP內派券；注意，我們是針對已註冊但至少30天未購貨用戶；所以單純的站內派券，只能影響仍有登錄的部分用戶；這時候可以看——到底這些用戶有多大比例會登錄，未登錄的部分是明顯沒影響的。
全局有用，但用處有限的S：比如做個花裡胡哨的籤到、澆水種樹送果實、養金豬什麼的；你看人家並夕夕都在用呢！聽起來能影響全局，但是很有可能落地完了響應率、打卡完成率低的一塌糊塗；這時候可以就能判斷，這玩意看著香，吃起來臭。
總之，即使公司數據驅動程度很低，也不影響數據分析師利用OSM方法積累經驗；只要我們自己能梳理清楚流程，熟悉流程上常見的業務玩法，是能基於OSM，診斷業務問題的。
三、還有哪些數據分析方法
數據分析本身是個名詞，就和「打」「吃」「說話」一樣，如果脫離「打什麼」「吃什麼」「說什麼」，空談方法論，是很奇怪的。
請問：怎麼吃？——臥槽哥哥你在問什麼呀
請問：買了一隻河豚怎麼吃？——誒呀，這個就專業了！
所以脫離業務流程和業務場景，企圖純粹的談數據分析方法論，就容易陷入形上學的窘境，講了一堆聽起來牛逼但是很虛的東西；所以想講清楚方法論，一定要具體一些。
站在業務流程角度，有5個大環節可以產生分析方法（如下圖）。
站在業務場景角度，主要要考慮每個行業有多少數據積累，有哪些數據採集；數據豐富程度與數據質量，會直接影響分析方法的選擇。
如果大家感興趣，關注接地氣的陳老師，我們繼續分享的數據分析方法，敬請期待哦。
#專欄作家#
資深諮詢顧問，在網際網路，金融，快消，零售，耐用，美容等15個行業有豐富數據相關經驗。
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