数据分析的MVP是什么 mvp是什么意思( 二 )

但是注意，这还不是一个合格的MVP，因为知道谁好谁坏，又能怎样？知道李四是真的好了，大家就能成为李四吗？还是根本李四是不可复制的，我得找更多类似李四的人进来？
这些问题都没有答案。所以此时还是无法直接得出：这数据就能提高业绩。MVP测试不通过，继续！
四、3.0版本MVP只告诉谁好，谁不好是不能提升业绩的。业绩是一线做出来的，一线需要的是SOP，是弹药，因此数据要进一步做，比如：
注意，这里已经不仅仅是数据的范畴了，数据只能打标签，列指标。但话术、语气、时机把握是需要培训/业务部门提供的；因此在此阶段做MVP的时候，可以直接向业务部门明确：是否只输出数据就能满足需求；如果不能，趁早拉其他部门一起干活，不要自己埋头别憋数据。

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五、4.0版本MVP看起来3.0版本已经很厉害了。然而有个隐藏的BUG，就是别人有没有可能学会。
注意，这个不可知，会极大的阻碍业务认可数据分析的结果——落地不见效，到底是因为数据分析结论错了，还是执行没到位？这个可得提前安排明白，不然事后背锅分分钟的事。
因此，还需要在现在版本基础上，增加测试环节，检验到底有没有用。
这样，又涉及到：
把这些想清楚了，就有4.0版本。

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在这个阶段，终于能将数据需求，指向一个业务期望的“提升业绩”的结果了；并且最终结果有测试数据回收验证，即使测试不成立，也有备用方案垫底；这时候可以放心大胆去跑数，跑出来一定有用。
六、MVP测试的广泛应用注意，MVP测试，是紧密围绕用户需求的。
上边的例子之所以做了好几个版本，源头上是因为用户期望值高，指望直接见业绩；如果用户期望值不高，MVP测试可以很简单。
比如：
这些只要提前虚拟个数据，做个图确认下需求，就能解决。
稍微复杂一点的，比如用户需求是：精准预测销量，可能只要梳理两三步，就能更细化范围，提升有用程度（如下图）。

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七、为什么要推MVP方法数据分析领域，一直有一个八爪鱼派在流行，就是不管有没有用，不管有没逻辑，像一只八爪鱼一样丢一大堆指标过来（如下图）：

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这种做法，张牙舞爪，看着厉害，可是实际上却是项目失败的根源；让做数据的人误以为工作就是做作业，不考虑实际效果，一味贪大求多，最后累得半死还不讨好。
相比之下：
这样才能更快的积累分析经验，让数据更好发挥作用。

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