2021-02-10 分類: 網(wǎng)站建設(shè)
來源|活動盒子-APP活動運營工具(huodonghezi.com)
在數(shù)據(jù)驅(qū)動的時代下,憑感覺、憑經(jīng)驗做決策的時代已經(jīng)過去了,作為運營狗需要掌握一定的數(shù)據(jù)分析能力,從數(shù)據(jù)中查找問題,分析問題,解決問題。
那么,數(shù)據(jù)分析是干嘛的呢?運營如何運用數(shù)據(jù)分析指導(dǎo)產(chǎn)品優(yōu)化?數(shù)據(jù)分析的方法又有哪些?下面,盒子菌就和大家來聊聊數(shù)據(jù)分析的二三事。
伴隨數(shù)據(jù)驅(qū)動和精細化運營時代的到來,如何迭代產(chǎn)品功能?如何優(yōu)化產(chǎn)品轉(zhuǎn)化流程?如何根據(jù)用戶畫像做精準(zhǔn)投放?……面對這一系列問題,你會發(fā)現(xiàn)以前行之有效的手法,不再那么可靠,而基于客觀的數(shù)據(jù)進行分析,可以更準(zhǔn)確的輔助運營做出決策。
比如流量運營,僅僅關(guān)注PV、UV等虛榮指標(biāo),在現(xiàn)在看來是遠遠不夠。CPC、DAU、平均訪問時長、訪問深度、跳出率、平均流量轉(zhuǎn)化等更加精細的指標(biāo),以及基于這些指標(biāo)的大規(guī)模數(shù)據(jù)分析,對于用戶行為的判斷,更具分析意義。
數(shù)據(jù)分析,顧名思義,數(shù)據(jù)+分析,也就是說必須要以數(shù)據(jù)為先,分析為后。用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計方法對收集來的大量第一手資料和第二手資料進行分析,以求大化地發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值。是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細研究和概括總結(jié)的過程。
我們使用數(shù)據(jù)分析,總是想解決某些業(yè)務(wù)中遇到的問題,驅(qū)動業(yè)務(wù)實現(xiàn)增長,根據(jù)我們想要解決的問題類型,我們可將數(shù)據(jù)分析的目的分為三類:現(xiàn)狀分析,原因分析,預(yù)測未來。
(1)現(xiàn)狀分析
現(xiàn)狀分析的含義大概可以從兩點來看:已經(jīng)發(fā)生的事情和現(xiàn)在正在發(fā)生的事情。通過分析告訴你企業(yè)的整體運營情況,讓你了解企業(yè)各項業(yè)務(wù)的發(fā)展及變動情況,對企業(yè)運營狀態(tài)有更深入的了解。
現(xiàn)狀分析一般通過日常通報來完成,如日報、周報、月報等形式。
(2)原因分析
經(jīng)過第一階段的現(xiàn)狀分析,我們可以了解到企業(yè)存在的某種隱患,那么我們應(yīng)該為去分析該隱患。舉例來說:某產(chǎn)品的注冊轉(zhuǎn)化率一定穩(wěn)定在15%,有一天突然下降為5%以下,這個時候就需要對這天的數(shù)據(jù)進行分析,找出注冊轉(zhuǎn)化率下降的原因,并給出解決辦法,這些就是原因分析。
原因分析一般通過專題分析來完成,根據(jù)實際運營情況選擇針對某一現(xiàn)狀進行原因分析。
(3)預(yù)測未來
分析了現(xiàn)狀,也分析了原因,接下來就需要預(yù)測未來。運營者利用已掌握的數(shù)據(jù),用數(shù)據(jù)分析的方法來預(yù)測接下來的發(fā)展趨勢等。
比如:某電商的七日復(fù)購率平均是30%,現(xiàn)在有第一次購買消費用戶1000人,監(jiān)測這些用戶的行為,七日看這些人復(fù)購率是否達到或者超過30%,根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)果去判斷復(fù)購的增長率,這就是屬于數(shù)據(jù)分析,預(yù)測未來的應(yīng)用。
預(yù)測分析一般通過專題分析來完成,通過在制定季度、年度等計劃時進行,其開展的頻率沒有現(xiàn)狀分析及原因分析高。
很多剛接觸數(shù)據(jù)分析的小伙伴,不知道怎么做數(shù)據(jù)分析。要么胡子眉毛一把抓,要么無從下手。這都是缺少分析思路的表現(xiàn),今天就給大家盤點數(shù)據(jù)分析的工作流程是什么樣的,常用的數(shù)據(jù)分析方法論和方法具體有哪些。
數(shù)據(jù)分析主要包括6個既相對獨立又互有聯(lián)系的階段,依次是:明確分析目的和思路——數(shù)據(jù)收集——數(shù)據(jù)處理——數(shù)據(jù)分析——數(shù)據(jù)展現(xiàn)——報告撰寫。
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(1)明確分析目的和思路
在做任何一件事之前都要有一個明確目的,數(shù)據(jù)分析也是如此。在進行數(shù)據(jù)分析之前首先要明確數(shù)據(jù)分析的目的,知道自己為什么要做數(shù)據(jù)分析,想要達到什么效果。譬如說,原先的商品落地頁的購買轉(zhuǎn)化率比較低,需要使用新的落地頁,以提升流量進入后的購買轉(zhuǎn)化率。
(2)數(shù)據(jù)收集
數(shù)據(jù)收集是按照確定的數(shù)據(jù)分析和框架內(nèi)容,有目的的收集、整合相關(guān)數(shù)據(jù)的一個過程,它是數(shù)據(jù)分析的一個基礎(chǔ)。
數(shù)據(jù)收集的辦法一種是在自家產(chǎn)品的代碼中加入“埋點”代碼,另一種辦法是使用第三方的數(shù)據(jù)統(tǒng)計工具(比如百度統(tǒng)計)。它們都能夠監(jiān)控到用戶在產(chǎn)品中的一系列行為,并將數(shù)據(jù)保存下來,便于后續(xù)分析。
(3)數(shù)據(jù)處理
數(shù)據(jù)處理是指對收集到的數(shù)據(jù)進行加工、整理,以便開展數(shù)據(jù)分析,它是數(shù)據(jù)分析前必不可少的階段。這個過程是數(shù)據(jù)分析整個過程中時間占比大的,也在一定程度上取決于數(shù)據(jù)倉庫的搭建和數(shù)據(jù)質(zhì)量的保證。
數(shù)據(jù)處理主要工作包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化、數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)合并、數(shù)據(jù)計算等處理方法,利用這些方法將各種原始數(shù)據(jù)加工成為數(shù)據(jù)分析所要求的樣式。
(4)數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)姆治龇椒肮ぞ?,對處理過的數(shù)據(jù)進行分析,提取有價值信息,形成有效結(jié)論的過程。
到了這個階段,要能駕馭數(shù)據(jù)、開展數(shù)據(jù)分析,就要涉及到工具和方法的使用。一般的數(shù)據(jù)分析我們可以通過Excel完成,而高級的數(shù)據(jù)分析就要采用專業(yè)的分析軟件進行了,如Power-BI、SPSS、R等數(shù)據(jù)分析工具。
(5)數(shù)據(jù)展現(xiàn)
一般情況下,數(shù)據(jù)分析的結(jié)果都是通過圖、表的方式來呈現(xiàn),俗話說:字不如表,表不如圖。借助數(shù)據(jù)展現(xiàn)手段,能更加有效、直觀地表述想要呈現(xiàn)的信息、觀點和建議。
常用的數(shù)據(jù)圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、散點圖、雷達圖等,當(dāng)然可以對這些圖表進一步整理加工,使之變?yōu)槲覀兯枰膱D形,例如金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖、帕累托圖等。
(6)報告撰寫
最后階段,就是撰寫數(shù)據(jù)分析報告,這是對整個數(shù)據(jù)分析過程的一個總結(jié)與呈現(xiàn)。通過報告,把數(shù)據(jù)分析的起因、過程、結(jié)果及建議完整地呈現(xiàn)出來,供決策者參考。一份好的數(shù)據(jù)分析報告需要滿足以下3點要求:好的分析框架、明確的結(jié)論、提出具有可行性的建議或解決方案。
數(shù)據(jù)分析的方法論很多,本文就不一一列舉了。小編為大家介紹其中比較常見的理論,讓大家日后在建立數(shù)據(jù)分析框架時能應(yīng)用它們作為指導(dǎo)。
(1)PEST分析法
PEST分析法是從政治(Politics)、經(jīng)濟(Economy)、社會(Society)、技術(shù)(Technology)四個方面分析內(nèi)外環(huán)境,適用于宏觀環(huán)境的分析。而PEST分析法能從各個方面比較好的把握宏觀環(huán)境的現(xiàn)狀及變化的趨勢,有利于企業(yè)對生存發(fā)展的機會加以利用,對環(huán)境可能帶來的威脅及早發(fā)現(xiàn)避開。
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PEST分析法包含的政治、經(jīng)濟、環(huán)境和社會4點因素,也被稱之為“PEST有害物”,PEST要求高級管理層具備相關(guān)的能力及素養(yǎng)。PEST作為企業(yè)與環(huán)境分析的基礎(chǔ)工具,與外部總體環(huán)境的因素互相結(jié)合就可歸納出SWOT分析中的機會與威脅。
(2)SWOT分析法
SWOT分析法(也稱TOWS分析法、道斯矩陣)即態(tài)勢分析法,S (strengths)是優(yōu)勢、W (weaknesses)是劣勢,O (opportunities)是機會、T (threats)是威脅或風(fēng)險。
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SWOT分析法是用來確定企業(yè)自身的競爭優(yōu)勢、競爭劣勢、機會和威脅,從而將公司的戰(zhàn)略與公司內(nèi)部資源、外部環(huán)境有機地結(jié)合起來的一種科學(xué)的分析方法。
運用這種方法,可以對研究對象所處的情景進行全面、系統(tǒng)、準(zhǔn)確的研究。通過分析研究對象密切相關(guān)的各種主要內(nèi)部優(yōu)勢、劣勢和外部的機會和威脅等,從而得出結(jié)論,這個結(jié)論通常帶有一定的決策性??梢愿鶕?jù)結(jié)論制定相應(yīng)的發(fā)展戰(zhàn)略、計劃以及對策等。
(3)5W2H分析法
如下圖,5W2H 分析法是從:Why(為什么)、What(做什么)、Who(誰來做)、When(何時)、Where(何地)、How(如何做)、How much(多少) 7個常見的維度分析問題。
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該分析方法又稱為七何分析法,是一個非常簡單、方便又實用的工具。廣泛用于企業(yè)營銷、管理活動,對于決策和執(zhí)行性的活動措施非常有幫助,也有助于彌補考慮問題的疏漏。
直白的理解,5W2H 法就是一種發(fā)現(xiàn)問題、解決問題的方法。
(4)4P營銷理論
4P營銷理論產(chǎn)生于20世紀(jì)60年代的美國,即產(chǎn)品(Product)、價格(Price)、渠道(Place)、推廣(Promotion),在營銷領(lǐng)域,這種以市場為導(dǎo)向的營銷組合理論,被企業(yè)應(yīng)用最普遍。
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可以說企業(yè)的一切營銷動作都是在圍繞著4P理論進行,也就是將:產(chǎn)品、價格、渠道、推廣。通過將四者的結(jié)合、協(xié)調(diào)發(fā)展,從而提高企業(yè)的市場份額,達到最終獲利的目的。
對于手機行業(yè)來說,4P理論應(yīng)該并不陌生。以O(shè)PPO為例,它的產(chǎn)品、價格、渠道、推廣每一塊都值得學(xué)習(xí)。
對于消費者來說,解決痛點的產(chǎn)品就是好產(chǎn)品。OPPO的產(chǎn)品策略就是不斷滿足消費者更高需求,直擊痛點?!俺潆娢宸昼?,通話兩小時”、“這一刻,更清晰”的廣告語就很好的體現(xiàn)出這一點。
OPPO在價格的整體策略上市全國統(tǒng)一、嚴(yán)控價格,這種策略不會造成不同渠道的不同價格,某種程度上也限制了線上渠道,如果線上線下同價,消費者更愿意去實體店進行體驗后購買,當(dāng)然了這種方式有利于公司對價格進行管理,另一方面這也使得消費者安心,雖然沒有優(yōu)惠感,但同樣也沒有吃虧,反倒會對品牌多了一份信任。
OPPO的渠道趨于扁平化,“OPPO—省代—代理商—用戶”,這其中OPPO對渠道合作伙伴以一種捆綁的方式合作,一些合作伙伴持有公司股份,那么這會讓渠道伙伴更加用心更盡力去銷售,同樣也是與渠道伙伴建立高度的信任,并在經(jīng)歷波動時能穩(wěn)固地生存下來。
OPPO的營銷推廣策略是:大力的宣傳、大幅地出鏡,讓消費者不用費力地尋找信息,而是觸手可得的接受,并且這個接受還是主觀的愿意接受。典型的是邀請大量當(dāng)紅偶像為品牌代言,楊冪、李易峰、TFboys、楊洋、迪麗熱巴等;贊助多檔熱播綜藝,《奔跑吧兄弟》、《極限挑戰(zhàn)》等;還將廣告廣泛投向了各地人流量大的機場地鐵高鐵站,這種直接而凌冽的方式讓消費者很快地接收到品牌要傳達的信息。
(5)AARRR模型
AARRR模型是所有運營人員都要了解的一個數(shù)據(jù)模型。著名的《增長黑客》中的數(shù)據(jù)分析框架,也是以這個模型為基礎(chǔ)。
AARRR從整個用戶生命周期入手,包括獲取(Acquisition)、激活(Activition)、留存(Retention)、變現(xiàn)(Revenue)和傳播(Refer)。
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每個環(huán)節(jié)分別對應(yīng)生命周期的5個重要過程,即從獲取用戶,到提升活躍度,提升留存率,并獲取收入,直至最后形成病毒式傳播。
上面介紹了 5個經(jīng)典的分析方法論,它們可以幫我們搭建一個清晰的數(shù)據(jù)分析框架。那么對于具體的業(yè)務(wù)場景問題,我們又該怎么辦呢?
根據(jù)運營的工作的實際需要,下面小編介紹幾種數(shù)據(jù)分析中常用的方法,希望在數(shù)據(jù)分析的實際應(yīng)用中能給大家?guī)韼椭?/p>
(1)趨勢分析
趨勢分析是最簡單、最基礎(chǔ),也是最常見的數(shù)據(jù)監(jiān)測與數(shù)據(jù)分析方法。適用于產(chǎn)品核心指標(biāo)的長期跟蹤,比如:點擊率、GMV、活躍用戶數(shù)等。
一般是建立一張數(shù)據(jù)趨勢圖,通過直觀的數(shù)字或趨勢圖表,可以迅速了解市場、用戶或產(chǎn)品特征等;還可以把指標(biāo)根據(jù)不同維度進行切分,定位優(yōu)化點,有助于決策的準(zhǔn)確性和實時性。
以電商類網(wǎng)站為例,如果我們將流量作為第一關(guān)鍵指標(biāo)。我們將網(wǎng)站的訪問用戶量(UV)和頁面瀏覽量(PV)等指標(biāo)匯匯聚到統(tǒng)一的數(shù)據(jù)看板(Dashboard),并且實時更新。這樣的一個數(shù)據(jù)看板,核心數(shù)字和趨勢一目了然。
(2)多維分解
當(dāng)單一的數(shù)字或趨勢過于宏觀時,我們需要通過不同的維度對于數(shù)據(jù)進行分解,以獲取更加精細的數(shù)據(jù)洞察。這里的維度包括但不限于瀏覽器、訪問來源、操作系統(tǒng)、廣告內(nèi)容等等,在選擇維度時,需要仔細思考其對于分析結(jié)果的影響。
舉個例子,當(dāng)監(jiān)測到網(wǎng)站的跳出率是0.47、平均訪問深度是4.39、平均訪問時長是0.55分鐘。那么你可以對這些指標(biāo)進行多維度的拆解,如地區(qū)、訪問來源、設(shè)備、瀏覽器等等,經(jīng)過拆分之后你會發(fā)現(xiàn)很多思路。
(3)用戶分群
針對符合某種特定行為或背景信息的用戶,進行特定的優(yōu)化和分析,就是我們常常講到的用戶分群(segmentation )的手段。
比如在考慮注冊轉(zhuǎn)化率的時候,需要區(qū)分用戶登錄平臺是PC端、平板端還是手機移動端,以及北京、上海、廣州、深圳等地的用戶群體。這樣可以在渠道策略和運營策略上,有針對性地進行優(yōu)化。
(4)漏斗分析
漏斗分析是我們最常見的數(shù)據(jù)分析手段之一,廣泛應(yīng)用于網(wǎng)站用戶行為分析和APP用戶行為分析的流量監(jiān)控、產(chǎn)品目標(biāo)轉(zhuǎn)化等日常數(shù)據(jù)運營與數(shù)據(jù)分析的工作中。例如將漏斗圖用于網(wǎng)站中某些關(guān)鍵路徑的轉(zhuǎn)化率的分析,不僅能顯示用戶從進入網(wǎng)站到實現(xiàn)購買的最終轉(zhuǎn)化率,同時還可以展示整個關(guān)鍵路徑中每一節(jié)點的轉(zhuǎn)化率。
漏斗分析要注意的兩個要點:
(5)留存分析
人口紅利逐漸消褪的時代,留存老用戶的成本要遠遠低于獲取新用戶,所以分析中的留存是非常重要的指標(biāo)之一。
留存分析是一種用來分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型,考察進行初始行為的用戶中,有多少人會進行后續(xù)行為。這是用來衡量產(chǎn)品對用戶價值高低的重要方法。每一款產(chǎn)品,每一項服務(wù),都應(yīng)該核心關(guān)注用戶的留存,確保做實每一個客戶。
衡量留存的常見指標(biāo)有:次日留存率、7日留存率、30日留存率等等。
(6)A/B 測試
增長黑客的一個主要思想之一,是不要做一個大而全的東西,而是不斷做出能夠快速驗證的小而精的東西??焖衮炞C,那如何驗證呢?主要方法就是AB測試。
A/B測試是為了達到一個目標(biāo),采取了兩套方案,通過實驗觀察兩組方案的數(shù)據(jù)效果,判斷兩組方案的好壞。
例如,谷歌對于搜索結(jié)果的顯示,會制定多種不同的方案(包括文案標(biāo)題,字體大小,顏色等等),不斷來優(yōu)化搜索結(jié)果中廣告的點擊率。
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要進行A/B測試需要注意的一點,A/B測試之前最好有A/A測試或者類似準(zhǔn)備。什么是A/A測試?A/A測試是評估兩個實驗組是否是處于相同的水平,這樣A/B測試才有意義。
在數(shù)據(jù)分析的過程中,即使是很有經(jīng)驗的數(shù)據(jù)分析人員也必須提防數(shù)據(jù)謬誤,了解這些錯誤類型可以避免在分析時造成的災(zāi)難。
一個人應(yīng)該保持中立并且不要愛上你的假設(shè)是絕對必要的。
—— David Douglass,美國物理學(xué)家
在分析數(shù)據(jù)時受個人偏見和動機的影響,即僅選擇支持你聲明的數(shù)據(jù),同時丟棄不支持聲明的部分?!皵?shù)據(jù)偏見”將讓數(shù)據(jù)的客觀性蕩然無存。
避免這種謬誤的方法是在分析數(shù)據(jù)時,盡可能收集相關(guān)數(shù)據(jù),并詢問他人意見。
從并不具備代表性的數(shù)據(jù)中得出結(jié)論。舉例來講,一款互聯(lián)網(wǎng)圈的人幾乎不用的新聞資訊APP,為什么這 APP 還能有這么大瀏覽量?
所以當(dāng)分析數(shù)據(jù)時,一個很重要的步驟是問一下你自己有什么缺失的數(shù)據(jù)。有時可能沒辦法掌握數(shù)據(jù)的整體情況就是因為它們只反映了一部分。
在數(shù)據(jù)分析時很容易將兩個事件同時發(fā)生(相關(guān)),判斷為因果關(guān)系。
避免這種謬誤的方法是,收集更多數(shù)據(jù)并查看可能的第三方原因,有時會發(fā)現(xiàn)他們的相關(guān)關(guān)系可能與第三個獨立因子相關(guān),而不是彼此相關(guān)。
在兩個相差較多的分組數(shù)據(jù)相加時,在分組比較中都占優(yōu)勢的一方,會在總評中反而是失勢的一方。
避免“辛普森悖論”給我們帶來的誤區(qū),就需要斟酌個別分組的權(quán)重,以一定的系數(shù)去消除以分組資料基數(shù)差異所造成的影響。
紙上得來終終覺淺。以上內(nèi)容僅是提供了基礎(chǔ)的框架和思路,各位想要真正掌握數(shù)據(jù)分析這一技能還需要將其應(yīng)用到實際工作中,實踐出真知。
網(wǎng)站名稱:一套正確且高效的數(shù)據(jù)分析體系該如何搭建?
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