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好運營一定要學會數(shù)據(jù)分析

2019-11-29 09:36 運營文檔

效率運營的精細化程度可能逐漸成為未來產品間的護城河,要實施精細化運營首先要做好產品的數(shù)據(jù)分析,本文是作者對自己數(shù)據(jù)從業(yè)歷程所總結的一些感悟。

 

離上次寫文已過去五年,回想起那會最開心的事就是在微博上跟同行百舸爭流,恰大數(shù)據(jù)正熱,年少氣盛,懷揣憧憬,樂此不疲。然而,任何一個概念的發(fā)展都是經歷了從興起,到炒作,再到回落的循環(huán),能否再次崛起,得看“財報業(yè)績”的檢驗—數(shù)據(jù)的價值是被高估還是低估。

在踐行數(shù)據(jù)價值的這條道路上,每個數(shù)據(jù)人都在用自己的方式積極備考,所以覺得有必要再來寫點什么,向各位同仁展開我的考卷,不為他,只為對數(shù)據(jù)的夢想與情懷。

回顧上文,我的數(shù)據(jù)從業(yè)歷程是從咨詢公司切入,那里有稍微學術點的指標體系和方法論。然后在數(shù)據(jù)服務公司應用,那里有比較成熟的數(shù)據(jù)采集實現(xiàn)技術。而后在微博數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)公司將之前的知識技能進行應用和商業(yè)。回過頭來看,那會的觀點暫時經得起這五年時間的考驗,同時也正是因為沒經歷過甲方公司的數(shù)據(jù)分析,所以彼時對業(yè)務的重要性感知不深,上文也就未有過多提及。本文將來重點講述一下:

一、不懂業(yè)務,分析就僅僅只是提數(shù)

借用下大數(shù)據(jù)的梗,“數(shù)據(jù)分析要懂業(yè)務”這句話就像“Teenage Sex”——人人都在談論,但沒誰知道究竟怎么叫懂業(yè)務,人人都覺得別人都懂,所以人人都覺得自己懂業(yè)務。請允許我老調重彈,以個人視角闡述下什么叫懂業(yè)務,

不妨以別人家的產品為例——

對于頭條類的內容產品來說,他的業(yè)務模式無非是從(內容)生產到分發(fā)再到變現(xiàn),從而實現(xiàn)從投入到盈利,再到盈利增長這樣一個商業(yè)閉環(huán),要想將這個模式跑通,他就得有內容(生產者),有用戶(消費者),有平臺(消費平臺),有廣告(激勵生產者和平臺)。

(1)如果懂業(yè)務,你就不會在日活出現(xiàn)下行趨勢時單純提出加大廣告投放這樣誰都知道的建議;你就不會在生產者因競品提升激勵費用而出現(xiàn)流失苗頭時,只是輕描淡寫的報一下同環(huán)比;你就不會在關于廣告的反饋量異常提升時粗暴建議業(yè)務側全局減少廣告頻率……

(2)如果懂業(yè)務,你就會知道數(shù)據(jù)工作該如何推進,第一階段應該是基礎數(shù)據(jù)建設,保證數(shù)據(jù)收集的規(guī)范化、全景化和擴展化,保障從打點 → 收集 → 清洗 → 統(tǒng)計 → 入庫這個數(shù)據(jù)生產流程的效率和穩(wěn)定。

第二階段重點關注種子用戶的數(shù)據(jù)表現(xiàn),用戶對產品哪些功能使用不順暢,對哪些品類的內容更加有偏愛,什么樣渠道的用戶質量更高,并將以上結論同步輸出給業(yè)務側,并持續(xù)進行PDCA循環(huán),直至通過留存率測算出來的life-time足夠支持進入爆發(fā)期。

在爆發(fā)期的分析重點就是不斷提升運轉效率,比如根據(jù)用戶偏好特征進行定向組織生產,繼而擴大分發(fā)場景,從APP內分發(fā)再到APP外分發(fā),不斷提高單篇內容的分發(fā)效率;優(yōu)化產品的欄目布局、功能按鈕等動線設計,滿足不同人群的使用偏好,提高”坪效、人效”;從買用戶到等用戶再到漲用戶,目前產品的核心用戶群體是誰,在社會人口這個大盤里是否已滲透徹底,如果沒有,通過什么渠道可以“捕捉”到他們,以及通過分享/轉發(fā)這些策略的設計,實現(xiàn)用戶的自增長。在第二階段的種種目的都是為了不斷放大用戶與內容的規(guī)模效應,為商業(yè)化做準備

第三階段的分析重點則是關注商業(yè)側表現(xiàn),內容無論是自產也好,還是UGC也罷,都是有成本的,成本換作了流量,流量又通過商業(yè)化實現(xiàn)了變現(xiàn),所以需要通過數(shù)據(jù)優(yōu)化當前的廣告形式和策略,幫助金主爸爸找到最匹配的用戶,以及讓用戶發(fā)現(xiàn)最需要的廣告,從而實現(xiàn)ROI的最大化;

第四階段則應關注創(chuàng)新發(fā)展,國內同行當前的發(fā)展模式都有哪些,以及各自的差異化競爭點,國外是否有類似的行業(yè)以及當下現(xiàn)狀是如何,用戶還有哪些延伸需求沒有得到滿足,內容行業(yè)的未來發(fā)展趨勢是什么,以及可能會遇到的法律法規(guī)等政策風險。

(2)如果懂業(yè)務,你就會知道在相應的階段老板的關注點是什么,你就會設計出更符合業(yè)務視角的報表,通過相應的專題分析,解答老板還未開口的”需求”。

(3)如果懂業(yè)務,你就會想到首先要了解各業(yè)務角色的KPI。對于團隊協(xié)作來說,最有力的方法就是驅之以利,而非驅之以理,當業(yè)務人員知道你們是利益共同體的時候,良好的協(xié)作也就有了保障。

……

說了這么多,那問題來了,如何檢驗自己是否懂業(yè)務,個人有個小經驗,就是看你的主要時間花費和產出都在哪里?如果懂業(yè)務,你的主要產出就一定不會是提數(shù),因為老板&業(yè)務部門知道,讓你提數(shù)那就是浪費公司人效&損害自己利益。否則,分析就僅僅只能是提數(shù)。

二、回歸本質,數(shù)據(jù)才能為業(yè)務賦能

引用下百度百科的解釋:

數(shù)據(jù)就是數(shù)值,他是我們通過觀察、實驗或計算得出的結果。數(shù)據(jù)有很多種,最簡單的就是數(shù)字。

數(shù)據(jù)的本質是數(shù)值,只是屬于結果而已,要想改變結果,只能去尋找因,從因上做改變,才能引起數(shù)變

這段話可能不太好理解,舉一個大家都知道的流水萬能公式—-

流水=日活*購買率*人均購買金額,這個公式還可以繼續(xù)往下拆,并將拆解后的因子交給不同的業(yè)務小組負責,美名其曰—KPI。老司機都知道,這個公式最大的意義是跟蹤和監(jiān)控,而不能作為執(zhí)行目標,初期可能還行,但到了穩(wěn)定期后,日活一旦大幅提升,購買率和人均購買金額反而出現(xiàn)了下降;業(yè)務做了很多優(yōu)化,好不容易購買率得到了提升,購買金額反而下去了;為了人均購買金額達標,運營推薦了很多高價商品,結果購買率卻又下降了。。。

為什么,因為流水只是個結果表現(xiàn),這個結果是由用戶決策產生的,決定流水的正確因子應該是用戶的需求強度,購買力,以及相應購買力用戶與相應價格檔商品的匹配程度。如果不從因果關系上想解決辦法,而只在當前的存量購買力下,追求各個偽因子,就會出現(xiàn)按下葫蘆浮起了瓢。尤其在甲方業(yè)務環(huán)境里,各個小組都是緊密圍繞在核心KPI的基本路線,如果數(shù)據(jù)側陷入到各業(yè)務小組的KPI分析需求里而沒有及時糾錯,那后果將萬劫不復。

再舉一個例子,下圖是業(yè)務里常用的數(shù)據(jù)報表視圖,并隨著業(yè)務的迭代和細化,出現(xiàn)各種報表堆砌,潑盆冷水,這種報表哪怕就是有幾萬份,哪怕就是進行分鐘級別的異動監(jiān)控,可能對業(yè)績提升也于事無補,該跌還是跌

我們不妨將視圖變換一下,

以上表頭只是示意,并沒有詳細展開,主要思路是將結果型報表變換成過程型報表,以用戶視角將整個報表分成基本屬性 、興趣偏好 、使用特征 、商業(yè)貢獻四個單元

  1. 基本屬性主要是以新增日期,渠道,機型,性別,年齡等為代表的用戶基礎描述。
  2. 興趣偏好是用戶在使用產品之后表現(xiàn)出來的特性,比如喜歡卡牌、RPG等品類游戲。
  3. 使用特征則是用戶在使用產品時留下的數(shù)據(jù)行為,比如瀏覽/點擊/搜索次數(shù)。
  4. 商業(yè)貢獻則是衡量用戶對商業(yè)化的貢獻,比如購買次數(shù),購買金額。商業(yè)貢獻結合基礎屬性其實就是用戶LTV的整個監(jiān)控。

有了這種視圖后,就等于有了自變量與因變量,就可以回到我們熟悉的因子,回歸,判別這些多變量分析方法上來,至于RFM、CRM、渠道評估/反作弊等解決方案的產出更不在話下。

正是基于這種過程型數(shù)據(jù)結構,我們做了很多有意思的項目研究,比如如何提高游戲下載量,如何提高用戶活躍度,如何降低卸載率,如何提高PUSH轉化效率,如何將當前收入再翻倍,流失用戶的再召回等等,并且創(chuàng)新的結合用戶反饋等文本數(shù)據(jù),很通暢的將定量+定性這些只能在傳統(tǒng)市場研究公司實現(xiàn)的研究方法在互聯(lián)網業(yè)務模式進行了再現(xiàn),至于項目效果,抱歉無法提供太多,但我想說,這個圈子其實沒多大,想打聽,其實不難。

一直堅信一點,在數(shù)據(jù)分析這個行當是永無止境的,因為產生數(shù)據(jù)的主體——人始終在變,所有的經驗和方法今天可能是你的利器,明天或許就是傷害你的兇器。熟悉業(yè)務的好處是可以有相同的對話語境和立場,但弊端就是常常因走得太近,走得太快而忘記數(shù)據(jù)的本質,一個優(yōu)秀的分析師是需要建立起一套屬于自己的分析系統(tǒng),其中,很重要的一個環(huán)節(jié)是自我糾錯機制,這點,我也是在摸索。

三、數(shù)據(jù)先行,增長才能更加穩(wěn)準狠

伴隨著人口紅利消解,互聯(lián)網大盤流量增長接近上限這個大背景,增長黑客(Growth Hacker)的概念現(xiàn)在越來越火,這里,我想說兩點,

1. 對于微信裂變、社群運營、用戶補貼、拼團這些來說,都是屬于增長手段

手段是有有效期和環(huán)境的,他的有效往往是在透支行業(yè)平均成功率的基礎之上,畢竟后來者的復制會加快人群防疫力的構建不僅會慢慢失效,還有可能會對自身造成傷害,在模仿手段的這個賽道里恐怕只有第一,沒有第二????

電商行業(yè)有句打油詩是這么說的——

“用戶促活一句話:推送信息把券發(fā),

有事沒事發(fā)短信:您要登陸把禮拿,優(yōu)質產品在秒殺,再不來就沒有啦~

要是客戶不買賬,直接拿券頭上砸”

這種生搬硬套無腦跟風做增長的后果就是成本越來越高,效果越來越差。用戶的購買決策體系發(fā)生紊亂,商家的定價權也受到質疑,“價格太虛了,啥時候有優(yōu)惠啥時候再來買,反正也不著急”。薅羊毛的用戶越來越多,平臺陷入了飲酖止渴的尷尬境地。

2. 增長黑客正確的姿勢應當是數(shù)據(jù)先行

數(shù)據(jù)的優(yōu)勢是可以客觀的,全局的,通過一組指標還原用戶場景和動機,進而歸納演繹->找到差異->抓住增長點。再往大了說,數(shù)據(jù)增長還應包括用戶定位,產品設計,價格策略等一系列全鏈條環(huán)節(jié),這個后面有機會再聊。

同時增長類項目能發(fā)揮多大效能,還取決兩個前提:

  1. 數(shù)據(jù)增長是游離在產品、運營、技術、品牌之外的一種高效組織形式,打破常規(guī)分工模式和業(yè)務慣性,需要跨部門/跨角色間的聯(lián)動,這種聯(lián)動越高效越好.
  2. 正是因為與原有分工體系游離和并存,所以不可避免會有碰撞和交融,那么對增長小組進行直接授權和負責的管理層級別越高越好。

下圖是根據(jù)淘寶親情賬號的公關稿以及一組假數(shù)據(jù)結合的增長案例,

如上所說,流水=日活*購買率*購買金額,在存量購買力下,單純提高某一個因子對總流水的提升都于事無補,但可以做的是通過數(shù)據(jù)還原用戶的需求場景,繼而進行場景再造,健康的將業(yè)績目標進行穩(wěn)定增長。

四、總結

數(shù)據(jù)分析師是個孤獨的圈子,孤獨在沒法跟同行交流和切磋,泛泛談沒有價值,說來說去就是那么幾點—趨勢/細分/對比/多變量,有價值的是背后各種方法的嘗試以及遇到的坑,難免不涉及業(yè)務細節(jié),也就沒法展開進行描述,不得已用了很多別人家的案例,有不太清楚的地方歡迎留言評論進行具體交流。

至于數(shù)據(jù)分析的前景,無需多做宣貫,只提一點,當像充電寶,單車,咖啡,甚至汽車、大賣場這些傳統(tǒng)行業(yè)都逐漸開始互聯(lián)網化的時候,意味著互聯(lián)網從輕資產走向重資產時代,你覺得企業(yè)還會不重視精細化運營么?產品有bug我們可以及時回滾,可智能硬件的生產制造都是有成本的,一旦生產多了賣不出去就成了庫存積壓,生產少了用戶買不到體驗就不好,至于新零售的本質就更是提高人貨場的周轉效率,這些可都是數(shù)據(jù)問題啊。效率運營的精細化程度可能逐漸成為未來產品間的護城河。

好槍手是靠子彈喂出來的,好分析師是靠大量項目實踐沉淀出來的

上圖是根據(jù)資料以及自己的理解進行的歸納提煉—數(shù)據(jù)應用的三層價值模型&數(shù)據(jù)人員能力成長體系。筆者目前已從業(yè)八年,不論是單方面的個人自評,還是從外圍收獲到的別人他評,數(shù)據(jù)在互聯(lián)網的應用都還屬于低估階段,耐得住寂寞,才能守得住繁華,在數(shù)據(jù)分析這條道路,讓我們一起夢想與前行。


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