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三點拆解數(shù)據(jù)分析,每一個運營都可以用起來
2016-11-03 10:17:18
數(shù)據(jù)分析(Data Analysis)——這個詞真的是如雷貫耳,裝B一絕??!甭管什么玩意,上來先整一通再說。“數(shù)據(jù)分析”甚是被提上了神壇,找工作或者聊點行業(yè)內的動態(tài)不提點數(shù)據(jù)簡直是沒法混了。坦白講,我對“數(shù)據(jù)分析”的概念知之甚少,僅有的那點理解:統(tǒng)計數(shù)據(jù),分析數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)(Big Data)。

如何對產品進行數(shù)據(jù)分析呢?或者說對我這樣的一個數(shù)據(jù)分析小白來講,該從何入手數(shù)據(jù)分析呢?思維方式決定行動結果。


第一要點:什么是數(shù)據(jù)分析?

數(shù)據(jù)分析是指用適當?shù)慕y(tǒng)計分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進行分析,提取有用信息和形成結論而對數(shù)據(jù)加以詳細研究和概括總結的過程。在實際應用中,數(shù)據(jù)分析可幫助人們作出判斷,以便采取適當行動。當然,在我看來數(shù)據(jù)本身并沒有任何價值,正是由于分析方法的存在使得原本毫無價值的數(shù)據(jù)大放異彩。

第二要點:為什么數(shù)據(jù)分析?

有人說,老板要看數(shù)據(jù);也有人說,VC投資需要;也有人說,公司運營需要… 產生數(shù)據(jù)需求的原因有很多,我想現(xiàn)實中大多數(shù)人做數(shù)據(jù)還是為了獲得產品的客觀現(xiàn)狀并有所為的。(我能這樣想,大概是因為我是個樂觀的孩子吧?)

事實上,數(shù)據(jù)分析的原因大概如下幾點:

1、評估產品機會:產品構思初期,必要的需求調研及市場調研顯得尤為關鍵。產品機會評估對后期產品設計及迭代都至關重要,甚至說決定了一個產品的未來和核心理念。

2、分析解決問題:產品出現(xiàn)不好狀況,肯定是存在緣由的。不可能憑空想象臆造問題,必須尊重客觀現(xiàn)實。那么只有通過必要的數(shù)據(jù)試驗才能追溯到問題源頭,進而制定合理的解決方案,徹底解決問題。

3、支持運營活動:你這個產品功能上線后效果怎么樣?A方案和B方案哪個更好些呢?諸如此類的問題,都牽涉到一個“標準”的問題。評判一個問題的好壞,最可靠的恐怕就是數(shù)據(jù)了。以前我就說過“人是不可靠的,人們總是愿意相信自己想看見的東西?!敝挥薪o出真實、可靠、客觀的事實——數(shù)據(jù),才能對具體的活動作出最真實的評判。

4、預測優(yōu)化產品:數(shù)據(jù)分析的結果不僅可以反應出以往產品的狀態(tài),即所謂的后見性數(shù)據(jù);也可以給出產品未來時間段內可能會遇到的問題,即所謂的先見性數(shù)據(jù)。一個真正的數(shù)據(jù)指標必須是可付諸行動的。后見性和先見性的數(shù)據(jù)都可以付諸行動,區(qū)別只是先見性數(shù)據(jù)能預測未來發(fā)生什么,縮短迭代周期,精益求精。

第三要點:如何數(shù)據(jù)分析?

1、數(shù)據(jù)建模:明白了數(shù)據(jù)分析動機,究竟什么樣的數(shù)據(jù)指標才能達到期望的效果呢?那么首先必須解決數(shù)據(jù)指標的定義,個人認為搭建數(shù)據(jù)指標模型大致要考慮以下三大要素:

a.綜合考慮商業(yè)模式與業(yè)務場景

b.聚焦數(shù)據(jù)指標背后的最初動機

c.多維度考慮數(shù)據(jù)可行、簡約、易比對

當然,也不能憑空瞎造數(shù)據(jù)吧?!數(shù)據(jù)指標模型一般有以下三個途徑設計:

a.對現(xiàn)有指標進行優(yōu)化性改造,數(shù)據(jù)指標之間合理交叉或許會帶來意想不到的驚喜;

b.不同行業(yè)交叉借鑒其他行業(yè)制定的數(shù)據(jù)指標;

c.潛心修行、發(fā)掘更多有價值有意義的數(shù)據(jù)指標;(這一點有點扯…)

數(shù)據(jù)分析目標的調整,必然伴隨數(shù)據(jù)指標的變動。尊重事實、實事求是,了解數(shù)據(jù)指標的調整的意義及可能給產品帶來的后續(xù)影響,我覺得這是一種可取的改變態(tài)度。如果說只是為了改變而改變,無視事實、較低期望,這樣的調整還有何意義呢?


2、數(shù)據(jù)來源:數(shù)據(jù)分析的對象是數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)從哪來?數(shù)據(jù)本身的準確性從根本上影響著分析結果的有效性,所以確保有效、靠譜的數(shù)據(jù)來源至關重要。本人認為數(shù)據(jù)來源無非以下三種:

a.自有數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)——公司自有的數(shù)據(jù)是最源質化的數(shù)據(jù),也是最可靠、最全面的。一般而言,有條件的情況下都是以內部數(shù)據(jù)為準;當然,創(chuàng)業(yè)型的微型公司大多都直接數(shù)據(jù)庫導出數(shù)據(jù),還是要依賴產品經理二次加工的。

b.定量/定性調研——沒有全面的數(shù)據(jù)咋辦?或者說想要分析的數(shù)據(jù)無法統(tǒng)計?那么,拿起電話、走上街頭、發(fā)放問卷都不失為一種可行的辦法。定量數(shù)據(jù)排斥主管因素,定性數(shù)據(jù)吸納主管因素。事實上,定性數(shù)據(jù)存在諸多不確定性,但也存在一個其他數(shù)據(jù)指標不具備的優(yōu)勢——那是與真實用戶交流所得,有血有肉。

c.專業(yè)調研機構——知名調研機構,比如:艾瑞咨詢、百度統(tǒng)計、易觀智庫、199IT-互聯(lián)網數(shù)據(jù)中心。一般而言,權威結構統(tǒng)計調研的數(shù)據(jù)還是具有極強的參考性的,但也不能完全免于主觀因素。

3、數(shù)據(jù)分析:單純的數(shù)據(jù)并不能為給我們帶來太多結論性的東西,還是要借助一定的方法和手段將數(shù)據(jù)變得更加生動和有意義。

a.集成開發(fā)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)——將所需的數(shù)據(jù)指標以技術手段直接設計成產品功能,可以定期定量地直接生成導出BI報表。

b.手動數(shù)據(jù)加工——面對元數(shù)據(jù)而不是現(xiàn)成的結論性數(shù)據(jù),產品經理只能親自操刀借助EXCEL各種函數(shù)。面對海量數(shù)據(jù),心態(tài)很重要!

c.委托分析機構——有錢、任性、夠叼,請人分析。如果事事都依靠別人,那么產品經理就瞬間失去價值了…

4、分析方法:有效的數(shù)據(jù)分析方法能夠深度挖掘數(shù)據(jù)的價值,精益數(shù)據(jù)分析中大致介紹以下三種分析方法。

a.市場細分(Segmentation)——市場細分就是一群擁有某種共同特征的劃為一個樣本,市場細分不盡可以應用于互聯(lián)網產品,對任何行業(yè)、任何形式的產品都具有積極的參考意義。

b.同期群分析(Coghort Analysis)——比較相似群體隨時間的變化,同期群分析給我們提供了一個全新的視角。能夠觀察處于生命周期不同階段用戶的行為模式,而非忽略用戶的行為的過程性。

c.多變量測試(Multivariate Testing)——同時對多個因素進行分析,用統(tǒng)計學的方法剝離出單個影響要與結果中的某一項指標提升的關聯(lián)性。同時改動產品的多個方面,看哪個與結果的相關性最大。

小結

數(shù)據(jù)分析的核心并不在于數(shù)據(jù)本身,而在于設計有意義、有價值的數(shù)據(jù)指標,通過科學有效的手段去分析,進而發(fā)現(xiàn)問題優(yōu)化迭代。數(shù)據(jù)分析因價值而存在,數(shù)據(jù)分析本就是一個價值增量的過程。無論分析給出的結果是積極還是負面,都是價值承載體,必須以客觀的態(tài)度面對。數(shù)據(jù)分析是檢驗產品設想的最具說服力的工具,但忽略數(shù)據(jù)分析背后人性的思考,那數(shù)據(jù)分析也就在根本上失去了意義。

管理學大師彼得.德魯克說過:你無法衡量的東西,你也無法管理。數(shù)據(jù)分析可以有效的制衡產品經理本身的那種內在妄想,通過數(shù)據(jù)分析能幫助我們找到更加合適的產品和市場,甚至說締造出一個更加可持續(xù)、可復制、持續(xù)在增長的商業(yè)模式。

來源:互聯(lián)網產品小王
作者:小王
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