今天我們來講假設檢驗分析方法。
假設檢驗分析方法主要分為三步
提出假設：根據要解決的問題來提出假設
收集證據：收集證明來證明之前的假設
得出結論：不是主觀猜想出來的，是通過收集證據證明才能得出結論
那麼在工作中裡，我們該如何使用假設檢驗呢？
從用戶、產品、競品出發
我們可以從用戶、產品、競品這三個維度提出假設，用戶對應運營部，產品對應產品部門，競品對應市場部門。
那我們可以假設這三個維度的部門出問題了
假設用戶有問題，可以對用戶的渠道、或者畫出用戶使用產品的業務流程來分析原因
假設產品有問題，可以研究這段時間，銷售產品是否符合用戶的需求
假設競品的問題，看競品是否在做促銷活動，導致用戶都去競爭對手那裡
從4P營銷理論出發
我們也可以從4P營銷理論：提出假設[1]
營銷組合有很多的要素，要素可以概括為4類：
產品（公司提供給市場有形/無形的產品，包括產品的實體、品牌、包裝等）
價格 用戶購買產品時的價格，包括基本價格、折扣後的價格
渠道（產品從生產到消費者手裡中間經過了哪些銷售途徑，例如經過代理商，還是直接批發給了用戶，線下線上通過了哪些渠道）
促銷 公司利用各種方法來刺激用戶消費來買產品，包括買一贈一、廣告、地推、打折等
公司發現銷售額業績下降了，可以通過4P營銷理論出發來提出假設，
從產品出發提出的假設：是銷售下降原因有可能是產品不能滿足用戶需求？
從價格出發提出的假設是：價格和競爭對手比可能沒有優勢？
從渠道出發提出的假設：某個渠道是不是沒有貨了？
從促銷出發提出的假設：活動促銷是不是沒有效果？
從業務流程出發
4P營銷理論是從公司的角度去研究產品的，其實還可以從用戶的角度出發去研究產品，也就是從用戶使用產品的業務流程來提出假設
關於這塊可以看我之前的邏輯樹分析方法，裡面講了如何拆解一個事務的流程來更好地解決問題。
舉個栗子
假設你去面試，面試官拋給你一組數據，是某app一週的活躍率，問了一個一個司空見慣的問題：數據中看到了什麼問題？你覺著背後的原因是什麼？
拿到本類問題要先對數據進行可視化，光從表格上無法看到數據隨時間變化的趨勢。
比如說根據表格繪製成折線圖，這週六數據下降了，根據上篇文章的對比分析法，沒有對比就沒有好壞，這週六的數據跟這週數據比較是下降的，但是有沒有可能這個app本身週六就不活躍呢？
為了更好的進行分析，還要繼續問面試官往前幾周的數據是什麼樣的，才能從整體上看出數據在一個較長範圍內是怎麼變化的，可以看出數據變化的規律。
面試官微微一笑，給了上週的數據。
你一對比，這個APP的規律是每週末的活躍率都有所下降，但是本週六下降的更明顯，可以計算出前幾周的平均日活躍率和這週六的日活躍率進行對比，發現了這週六的日活躍率下降了5%。
那麼問題就變成了為什麼這週六日活躍率會下降？哪些原因造成的下降呢？
我們應用假設檢驗分析方法：
提出假設：用戶、產品、競品這三個角度提出假設
【假設】用戶問題
【證據】按渠道維度拆解用戶，發現渠道B明顯下降
【結論】獲取用戶的渠道B出現了問題，從而導致本週六的日活躍率降低
【假設】產品有問題
【證據】找相關部門瞭解情況，一起排查問題（是不是新功能上線導致的問題、是不是有大量投訴，投訴的原因是什麼，對用戶對產品滿意度進行調查）
【結論】經查找產品沒問題
【假設】競品問題
【證據】通過調研看競品是否有大的活動，發現競品最近沒有搞大的活動
【結論】沒有競品問題
【最終結論】獲取用戶的渠道B出現了問題，從而導致本週六的日活躍率降低，那麼為什麼渠道B數據下跌了，可以跟團隊的相關人員進行討論，像負責推廣的同事瞭解情況，最後發現渠道B最近的投放活動在本週六那天剛好結束了，導致APP的新用戶少了，導致了活躍率下降
注意事項
得出的結論不是主觀猜測出來的，而是要依靠第二部找到的證據，去證明結論
假設檢驗這三步是要不斷重複的過程，在得出結論之後，分析還沒有停止，多找到得到結論可能的原因是什麼，然後用數據去驗證可能的原因，不斷的重複假設檢驗的這個過程，直到找出問題的根源
在使用假設檢驗分析方法的過程中，還要用到其他分析方法
在開始分析之前，為理清思路可以先畫個圖，將問題、假設、問題從上至下連起來，讓分析思路更加清楚
[1].4P營銷理論被歸結為四個基本策略的組合，即產品（Product）、價格（Price）、渠道（Place）、宣傳（Promotion），由於這四個詞的英文字頭都是P，再加上策略（Strategy），所以簡稱為“4P’s”
https://baike.baidu.com/item/4P%E8%90%A5%E9%94%80%E7%90%86%E8%AE%BA/5732385?fr=aladdin
