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這套方法,更能讓數(shù)據(jù)分析師立功,比算法模型好用
2023-10-26 11:39:00

來源|接地氣的陳老師

做數(shù)據(jù)分析的同學,通常都很疑惑,在工作中,自己到底可以怎么立功?做銷售的可以提升銷量,做運營的可以提升各種轉(zhuǎn)化率,那么做數(shù)據(jù)的呢?在多年的交流中,我發(fā)現(xiàn),CDP與增長實驗結(jié)合,很容易讓數(shù)據(jù)分析師立功。今天我們就系統(tǒng)地講解下這一點。話不多說,直接上干貨!

數(shù)據(jù)分析想立功,難在哪里

數(shù)據(jù)分析想立功,核心難點在于:立功的事是別人辦,出事的鍋卻是自己背。特別在增長問題上。用戶最后注冊的頁面是產(chǎn)品經(jīng)理設計的,購買的產(chǎn)品是商品運營選款的,使用的優(yōu)惠券是用戶運營發(fā)的——是滴,直觀看起來,這跟數(shù)據(jù)分析一毛錢關系沒有。慶功的時候也是這些人沖在最前邊。

但是,萬一注冊的人不夠,購買的人太少,用券跟沒用一樣。這些人會異口同聲地說:

“我們的用戶畫像太過粗糙”

“我們的數(shù)據(jù)預測不夠精準”

“我們的ABtest不夠嚴密”

“為什么不能提前分析出來!”

你一張嘴對抗他們?nèi)龔堊欤趺崔q解都是輸。

所以,往往我們看到所謂用戶畫像,ABtest,預測模型,要么就是那些順風順水的大廠在說,要么就是當產(chǎn)品準備賣給乙方的甲方在說。一但大形勢不好,過往吹得再厲害的模型、畫像、測試統(tǒng)統(tǒng)都不管用了。

問題的核心,在于:數(shù)據(jù)分析不能孤立在增長項目以外,像個街邊擺攤算卦的半仙一樣,等著業(yè)務甩任務過來。

“大師你看看我這命數(shù)咋樣”

“你精準預測下用戶響應情況”

這兩句話沒有本質(zhì)區(qū)別,都是放棄了主觀能動性,指望靠計算得出結(jié)果。數(shù)據(jù)分析要和業(yè)務并肩作戰(zhàn),打包成一個項目組,才有徹底脫離苦海的機會。

而增長實驗,剛好滿足這個要求。并且,它對業(yè)務方也是一個解脫,最有可能達成雙贏局面。

增長實驗是什么

增長實驗,重點在“實驗”。這么叫,主要是區(qū)別于以往做增長“大干、快上、跟風走”的搞法,真正落地小步迭代。增長領域是時髦名詞最多的領域,“私域流量,直播帶貨,圈層營銷”總之隔三天一個新詞冒出來。與新詞一起出來的,是各路神仙吹噓“我是如何0投入增長100萬用戶的”。

在這種背景下,業(yè)務部門的壓力是很大的。

不做,被老板批跟不上時代

做,投多少,做不成咋辦,都不知道。

因此,為了避免被領導們過高的期望壓死,在傳統(tǒng)企業(yè)做數(shù)字化轉(zhuǎn)型的時候,業(yè)務部門開始大談增長實驗:咱做實驗,一步步來。搞出來個增長實驗做法。這個概念和互聯(lián)網(wǎng)公司談的增長團隊,本質(zhì)上沒啥區(qū)別。但是傳統(tǒng)企業(yè)更重現(xiàn)實效益(銷售收入,利潤)的考核,因此在做法上更效益導向。

第一步:清晰實驗定位

做Abtest的時候,要先考慮流量。而業(yè)務部門做增長實驗,先考慮的是:“到底這個實驗對公司意味著什么”以及“為了這個期望,我得投多少錢,多少人”。沒錢、沒人,談啥增長。

這套方法,更能讓數(shù)據(jù)分析師立功,比算法模型好用

清晰了定位以后,是落實具體的增長目標。要注意,互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和傳統(tǒng)企業(yè)在設定目標上完全不同,大部分互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都是圈錢過日子,因此能采用類似“活躍用戶人數(shù)”這種很虛的指標做目標,能寫進融資ppt就行。

傳統(tǒng)企業(yè)還指望掙錢度日,因此設太虛的指標,在考核的時候會直接被判死刑。即使要設類似“新會員數(shù)量”這種指標,也要捆綁一個“新會員總銷售收入”這樣才牢靠。

第二步:設定待實驗的增長路徑

這個路徑有四條(如下圖):

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這一步非常關鍵。歷史已經(jīng)反反復復地證明:越是指望畢其功于一役,越是輸?shù)醚澴佣疾皇?。最近最見到的,就是傳統(tǒng)企業(yè)跟風上直播帶貨,又給折扣,又吐爆款,又砸坑位費,最后虧得底掉。因此在設計策略的時候,盡量清晰每一個策略的邏輯,才更適合循序漸進,總結(jié)出經(jīng)驗。

第三步:觀察實驗結(jié)果

對單次試驗而言,數(shù)值并不是最終的結(jié)果。因為業(yè)務更多期望通過實驗探索出一條道路來,因此,得把實驗數(shù)據(jù),解讀成業(yè)務可用的結(jié)論。

增長效果要回答五個核心問題:

1、業(yè)務流程是否能跑通,是否有設計缺陷。

2、流程能跑通前提下,第一次試驗,是否達到預期。

3、第一次試驗達到預期的前提下,第二次是否可復現(xiàn)

4、第二次可復現(xiàn)前提下,第三次是否有邊際效益遞減

5、邊際效益遞增/遞減的前提下,峰值/谷底在哪里

 

實驗結(jié)果,很可能呈現(xiàn)以下四種效果:

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根據(jù)實驗效果來調(diào)整后續(xù)工作,好的措施繼續(xù)用,不好的措施廢棄,積累經(jīng)驗,這樣就能推動業(yè)務越做越好。顯然,這種做法還沒有大面積地推廣起來,還有很多企業(yè)停留在:拉起一面橫幅《大干100天,數(shù)字化轉(zhuǎn)型必須完!》然后網(wǎng)上時髦啥(阿里的人吹了啥)就照吵啥的原始階段。相比之下,當然是條理清晰一步步走的增長實驗要更靠譜。

增長實驗與數(shù)據(jù)分析

明眼人一眼就能看出:這套玩法是高度數(shù)據(jù)驅(qū)動的。

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幾乎每個環(huán)節(jié),都需要大量數(shù)據(jù)分析介入,這樣才能導出正確的結(jié)論。同時,這樣做對數(shù)據(jù)分析師的要求也提高了.

第一,要有能力把控大局,對整體業(yè)績發(fā)展有自己判斷。而不是傻乎乎問業(yè)務:目標是多少?

第二,對業(yè)務邏輯有拆解能力,能把復雜的業(yè)務標簽化,從而細致分析每一個改進點(如下圖)。

第三,對無法實施分組對比的情況下,如何剔除季節(jié)因素,客群屬性差異等分析能力有要求。(這一點很常見,比如普通一個企業(yè)要玩私域流量,玩微商城,玩裂變,玩線上引流,玩企業(yè)微信+個人微信,是根本沒法獲取大量用戶信息,再按屬性分層抽樣再分AB組的,只有大流量高粘性的平臺才玩得起)。這套方法,更能讓數(shù)據(jù)分析師立功,比算法模型好用

因此,需要數(shù)據(jù)分析的能力更高。但往好處看:這是數(shù)據(jù)分析師建功立業(yè)的最好機會!想想看,項目組一般都是按項目效益拿提成,憑什么數(shù)據(jù)分析師要背著鍋領死工資呢。比起坐在后臺等著別人來問:“你來個人工智能大數(shù)據(jù)精準預測一下”,能親手做出好的結(jié)果,不是更有吸引力嗎。

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