怎么才算真正的理解”数据”呢?(数据说第八期)

风巽沐兮@
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2021-02-1910:10:13 评论 401 1930字
摘要

过往文章交流了数据分析与数据增长逻辑””数据对比分析以及异常分析””数据指标以及数据监控体系””数据分析方法论”等,同时对数据分析的方法、思维及经验进行了分享。本文及后续将主要以数据驱动业务增长的案例来梳理交流数据方面的底层逻辑和经验。

一、怎么才算真正的理解"数据"呢?

"数据"百度百科的解释为:数据就是数值,它是我们通过观察、实验或计算得出的结果。数据有很多种,最简单的就是数字。

而新增用户、留存、用户活跃、转化、收入、用户规模等业务指标,通过数据量化,我们才能精准感知业务指标。所以,数据是用来描述业务指标的,是被量化的业务指标。但数据的本质还是数值,只是属于结果而已,要想改变结果,只能去寻找因,从因上做改变,才能引起数变。所以,你真正理解"数据"么?

那么接下来,我们看如何才算真正的理解"数据"呢?

首先,从懂业务开始,需要我们了解数据描述的业务指标的含义;

其次,了解数据大小所代表的业务区别,通过数据形态,预测业务发展走势;

最后,明确判断标准,什么算正常,什么算异常。

从懂业务,理解业务含义开始。

其实懂业务,主要熟悉了解数据的工作来分阶段性开展推进。

第一阶段,基础数据以及数据后台的建设,保证数据收集及存档的规范化、可视化、扩展化,确保从埋点 → 收集 → 清洗 → 统计 → 存档→展示这个数据生产流程的效率和稳定。

第二阶段,是重点关注不同产品生命周期的数据表现,用户对哪些产品功能使用频率的高低,哪些渠道的用户质量更高或者较差等等,并持续进行PDCA循环,目的都是为了不断放大用户规模效应和品牌的最大化,为产品盈利做准备

如,在爆发期数据工作的关注重点就是不断提升用户体验度,实现用户增长,比如优化产品的功能布局、按钮等动线设计,满足不同人群的使用偏好,提高用户体验度;从买用户到等用户再到涨用户,目前产品的核心用户群体是谁,在这个大盘里是否已到天花板,如果没有,通过什么渠道可以精准的获客,以及通过分享/转发等运营策略的设计,实现用户的自增长。

第三阶段,数据工作的重点则是关注商业表现。产品设计研发、用户获取和运营及维护都有成本的,成本换作了流量,流量又通过商业化实现了变现,所以需要通过数据优化当前的广告策略、会员售卖模式、增值服务等,帮助产品业务线实现盈利,从而实现ROI的最大化;

第四阶段,则应关注创新发展,国内同行当前的发展模式都有哪些,以及各自的差异化竞争点,国外是否有类似的行业以及当下现状是如何,用户还有哪些延伸需求没有得到满足,内容行业的未来发展趋势是什么,以及可能会遇到的法律法规等政策风险。

在相应的阶段关注点是什么,你就会设计出更符合业务视角的报表,通过相应的专题分析,解答业务的"需求"。但懂业务首先要了解各业务角色的KPI。对于团队协作来说,最有力的方法就是驱之以利,而非驱之以理,当业务人员知道你们是利益共同体的时候,良好的协作也就有了保障。

而理解业务含义,主要熟悉了解数据的背后的意义。

如"会员成单数"这个指标本身有很多含义(针对买会员为主的商业模式app)。

◇直接含义:整个团队的业务完成能力

◇会员成单+成本:企业的盈利能力

◇会员成单+产品:产品畅销程度

◇会员成单+用户分层:用户的需求

二、了解数据形态,预测业务发展走势

通过日报、周报、月报,看出数据形态是一次性波动,自然周期性变化,持续性变化。(第六期数据指标异常波动时讲过三种情况)

日报用来关联业务动作,反应突发问题,周报和月报用来追踪趋势,发现更深层次的问题。深层次的问题,再由专题分析解决。这样就构成了数据监控体系,系统化作战,才有威力。(第四期梳理过如何搭建数据监控体系)

三、明确判断标准,什么算正常,什么算异常

通过对走势的判断,可以建立初步的标准。如果是周期性变化,那很有可能是正常波动,我们初步判做"正常"。如果是突发+下跌,那很有可能是异常且坏的波动,我们可以初步判做"问题"。

总的来说,数据的优势是可以客观的,全局的,通过一组一组的指标还原用户场景和需求及痛点,进而归纳演绎->对比差异->归纳总结->捕捉增长点。但因为产生数据的主体——人始终在变,所有的经验和方法都会随着大时代的变化而变化。

人不同,方法、思路、数据都不同,而真正的理解"数据"可以有相同的对话语境和立场。

最后,倘若你对"数据"的理解有不一样的看法,欢迎留言添加完善分享,并交流!

往期见专栏下链接http://www.itongji.cn/column/mycolumn?type=203244&cloumnId=130

爱数据网专栏作者:木兮

作者简介:涉猎运营领域较广,完成产品数据监控体系搭建, 负责产品数据运营体系规划,在个人公众号【木木自由】,并创建以"数据分析经验、理论科普"等相关内容【数据说】系列,关注于运营、数据分析的实战案例与经验以及方法论的总结。

个人微信公众号:木木自由(ID:huangxiang-1314)

本文为挖数网专栏作者原创文章,未经允许禁止转载,需要转载请微信联系授权(微信号:lovedata0520)

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