数分面试题拆解，怎么制定迭代方案的优先级

DA面试中，介绍分析项目最后，会包含着业务迭代的建议，面试官在听到迭代方案时，很可能会多问一句，“怎么判断这些建议的优先级呢？” 很多同学第一想法可能是，按照问题急迫度和实现成本，来判断落地优先级，这没什么毛病，但，不够数分。而更能体现数据分析思维的方式可能是，迭代的预期收益评估可如火连ab实验都没做，怎么能衡量出收益呢？当然能，且很必要。说实话，我觉得非ab实验基础上的收益评估，才是数分能区别于其他岗位的显著特征，毕竟ab实验在各大公司都有成套的系统和自动化分析工具，还能被放在DA这里纯粹分工使然怎么评估？ 1️⃣拆业务链路把迭代建议对应的功能链路或者业务环节排列出来。比如分析目标是提高用户实名注册app的概率，那就把用户从点开app到最终实名注册成功的全部环节拆出来；如果分析目标是要提高某个品类的GMV，那就沿着商家、用户、甚至主播/创作者，把这几类角色是如何一步一步为平台带来GMV的路径梳理出来 2️⃣明确迭代策略的影响环节路径拆清楚了，接下来就看分析结论中涉及到的迭代建议，究竟作用在了哪个环节。举个例子，在GMV提升的分析中，我们发现用户在提单页面，停留时间长、且经常会点击除下单以外的按钮，那很有可能说明，我们的提单页面承载了过多无用信息，导致用户在即将下单的时刻被分散了注意力，从而降低了下单概率。相应的优化建议是，尝试合并甚至去掉非下单按钮及信息，凸出下单引导，让用户更聚焦。这个迭代，如果放回到GMV形成路径上，应该影响了用户视角下，搜索-浏览-加购-信息填写-下单中的最后一个环节 3️⃣判断收益最后一步，判断迭代的收益。有两种方式可以尝试，对标或者定量计算所谓对标，就是寻找类似形态产品的对应环节，若对方该环节做得相对优秀，可以把它的数据作为己方产品优化后的表现。现在各家大厂基本都是多产品线和业务线并存，找对标，不是难事儿如果实在没办法找到对标，就直接按照迭代建议背后的分析逻辑进行计算。上面的例子中，我们发现很多用户在最后环节会因为按钮冗杂所以跳出，那就看看这个页面上多少用户是因为该原因离开了，假设他们都能按照我们预想的方式走下去，该环节对应的过程指标和终极指标能提升多少，这就是可能的收益上限

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