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运营必备的基本数据分析方法

2021-09-27 09:32:47 来源:深圳成考网
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作者: 刘老师
提起数据分析,大家往往会联想到一些密密麻麻的数字表格,或是高级的数据建模手法,再或是华丽的数据报表。其实,“ 分析 ”本身是每个人都具备的能力;

其实都是依照我们脑海中的数据点作出判断,这就是简单分析的过程。对于决策者而言,则需要掌握一套系统的、科学的、符合商业规律的数据分析知识。

数据分析一般有以下3个目的:

原因分析:

通过以往的数据分析,发现数据中存在的问题,为未来优化提供数据基础。比如,通过用户点击、加购、收藏等数据,可以看出用户在哪个环节流失比较多,出现问题比较多,那么后期在这个环节中,就可以多次进行试验。

未来预测:

通过以往的数据分析,找到数据中的某种趋势或者共性,从而更好地指导未来的运营动作。

现状分析:

数据是当下最好的体验,及时了解当下的运营情况以及变化情况,更加趋向于短期的数据分析,如日报,周报,月报等数据分析。在某个时间节点里,数据变动的原因分析。

对于运营来说,数据是运营结果的表现,通过对数据的分析,可以发现之前运营动作的优点和不足的地方,未来更好地去进行运营动作,也更好地知道未来运营重心该放在何处。

我个人更喜欢对有关联的数据进行逐一分析,将分析的结果用文字表达出来,并且针对这一数据结果提出优化建议。

个人感觉,如果不是数据基础非常好的朋友,不建议直接通过图表进行分析,这样可能会遗忘很多关键内容。

数据分析的最终目的,还是发现以往数据的不足,从数据中找到线索,针对当下情况提出解决办法,为未来运营动作提供数据基础。

数据分析的战略思维

无论是产品、市场、运营还是管理者,你必须反思:数据本质的价值,究竟在哪里?

首先,基本的数据展示,可以告诉我们发生了什么?

例如,店铺一周前为产品投放了一个新的渠道,一周下来新渠道和老渠道的对比情况如何?两端渠道各自带来了多少流量,点击、收藏、加购、转化效果如何?等等。

当我们了解两个渠道带来的流量长达半年销量不理想,我们要放弃这个产品吗?还是换一种思路,把产品重新设计推广?通过数据挖掘的手段,和竞争对手的差异,把产品激活。

数据分析的思路

面对海量的数据,很多人都不知道从如何准备、如何开展,如何得出结论。

数据分析的基本步骤

第一步,要先挖掘产品含义,理解数据分析的背景、前提以及想要关联的场景结果是什么。

第二步,需要制定分析计划,如何对场景拆分,如何推断。

第三步,从分析计划中拆分出需要的数据,真正落地分析本身。

第四步,从数据结果中,判断提炼。

第五步,根据数据结果洞察,最终产出决策。

在数据分析的过程中,会有很多因素影响到我们,那么如何找到这些因素呢?内外因素分解法是把问题拆成四部分,包括内部因素、外部因素、可控和不可控,然后再一步步解决每一个问题。

内部可控因素:产品近期上线更新、市场投放渠道变化、产品粘性、新老用户留存问题、核心目标的转化。

外部可控因素:市场竞争对手近期行为、用户使用习惯的变化、招聘需求随时间的变化。

内部不可控因素:产品策略(移动端/PC端)、公司整体战略、公司客户群定位。

外部不可控因素:行业趋势、整体经济形势、季节性变化。

有了内外因素分解法,我们就可以较为全面地分析数据指标,避免可能遗失的影响因素并且对症下药。

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本文关键词: 运营必备技能  
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