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一個套路,拆解常見數(shù)據(jù)分析需求
2021-07-08 09:58:24


現(xiàn)實與Kaggle的區(qū)別

現(xiàn)實環(huán)境的數(shù)據(jù)分析工作和Kaggle題目之間,最大的區(qū)別在于kaggle上的問題往往非常清晰。預(yù)測類問題,你只需要把預(yù)測做的足夠準(zhǔn)確就能拿高分。


但在實際的業(yè)務(wù)環(huán)境中,你做了一個很牛逼的預(yù)測模型,換回來的只是業(yè)務(wù)方一句“這個有什么用?”


有時候業(yè)務(wù)方提出的問題也很不靠譜。提需求的時候說是要分析一個問題的原因,結(jié)果實際上問題根本就不存在,只是對方的感覺。


所以如果你在Kaggle上可以混的風(fēng)生水起,那么只能說你對于確定性問題的解題方法掌握比較好。


但到了實際業(yè)務(wù)環(huán)境下,識別問題成了一個更重要的能力。

 

業(yè)務(wù)人員提的數(shù)據(jù)分析需求往往很雜,各種千奇百怪的“是不是、有多少、為什么、能不能、會不會,怎么辦”等問題層出不窮。到底哪些問題可以歸為一類,這類問題又該如何分析,這是每個數(shù)據(jù)分析師都想知道的。

 

我根據(jù)自己的經(jīng)驗和理解,整理了一套定義問題的方法,分享給大家。


一個業(yè)務(wù)分析需求的必備要素有哪些?

一個業(yè)務(wù)分析需求,必備的要素有哪些?


上一篇提到了一個思考框架,業(yè)務(wù)流、管理流與數(shù)據(jù)流。



這里簡單復(fù)習(xí)一下,一般常見的分析流程:

是什么:

用數(shù)據(jù)流反應(yīng)管理流,解決“是什么”的問題。留存率是多少,算高算低?如果留存率低的話是哪類用戶低?


我一般把常見的細(xì)分分析得出的結(jié)論,都?xì)w納成“是什么”。


“為什么購買轉(zhuǎn)化率低?”,“因為落地頁的轉(zhuǎn)化率低”。


類似這樣的回答,其實只是對轉(zhuǎn)化率做了細(xì)分,本質(zhì)上還是“是什么”。真正的“為什么”是“為什么落地頁的轉(zhuǎn)化率低,用戶到底在想什么,需求是什么?”

為什么:

用數(shù)據(jù)流反應(yīng)業(yè)務(wù)流,解決“為什么”的問題。


什么原因造成一部分用戶的留存率低?是因為需求無法滿足?還是非目標(biāo)用戶群體?


如果是落地頁轉(zhuǎn)化問題,那么現(xiàn)在落地頁上的問題是什么?哪些元素降低了轉(zhuǎn)化率?


這類問題的答案要落實到具體的用戶需求上。


有時候數(shù)據(jù)可以反應(yīng)用戶的實際使用情況,比如用戶在落地頁上停留較長,也愿意查看活動規(guī)則,但是轉(zhuǎn)化率很低。那么這種情況大概率是用戶被賣點吸引,但是看不懂規(guī)則,或者實際活動與他的理解不一致。


很多情況下,數(shù)據(jù)沒法直接反應(yīng)用戶遇到的問題,必須通過用戶調(diào)研實現(xiàn)。

怎么辦:

在管理流中找對策解決業(yè)務(wù)流的問題,解決“怎么辦”的問題。如果是需求無法滿足這部分用戶,那么我們可以怎么解決這個問題?增加功能還是優(yōu)化現(xiàn)有功能的體驗?


有時候,這一步并不一定是數(shù)據(jù)分析師來做的,甚至不是從數(shù)據(jù)上推導(dǎo)的。上一步的“為什么”如果已經(jīng)找到非常具體的原因,比如“A類用戶流失主要是由于會員到期”,那業(yè)務(wù)方圍繞著如何促進(jìn)續(xù)費就能改善這一狀況。

目的:

除了分析的常見流程,還有一個分析的前提——這次分析的目的是什么。


這個目的往往是改善某一個具體的指標(biāo)。


我雖然經(jīng)常吐槽業(yè)務(wù)人員沒有數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)的思維,但是在KPI問題上,業(yè)務(wù)人員對數(shù)據(jù)思維往往非常好。如果做的事情沒辦法用數(shù)據(jù)衡量,對業(yè)務(wù)人員來說價值不大。


所以:一般來說,一個數(shù)據(jù)分析需求一共要經(jīng)過四個階段:


目的:確定分析的目的,優(yōu)化什么指標(biāo)。


是什么:確認(rèn)現(xiàn)在的指標(biāo)情況“是什么”,問題集中在哪個部分?


為什么:現(xiàn)狀為什么是這樣,用戶的需求是什么?


怎么辦:制定什么樣的對策來優(yōu)化指標(biāo)。


常規(guī)的數(shù)據(jù)分析問題類型

最常規(guī)的問題類型,是業(yè)務(wù)方知道前面N個環(huán)節(jié),需要分析后面的環(huán)節(jié)。


 


比如最常規(guī)的,只知道目的,后續(xù)都需要分析。


用戶運營找到數(shù)據(jù)分析師,想要做一個專題分析,主題是如何提升用戶的活躍率。


這個問題的目的很明確——“提升用戶活躍率”。但是后面的部分就沒那么清楚了,數(shù)據(jù)分析師可以按照之前提到的四個步驟一步一步地向后推進(jìn)。


首先要做的是“是什么”,把現(xiàn)有的用戶活躍率的數(shù)據(jù)提取出來,看一下目前的數(shù)據(jù)表現(xiàn)如何。如果數(shù)據(jù)表現(xiàn)確實不太理想,那么再看看到底是整體都低,還是有部分群體特別低。


之后是“為什么”的階段。如果有部分群體活躍率特別低,那么這部分用戶為什么活躍率低?他們的需求是什么?


最后,針對新用戶的問題,制定對應(yīng)的業(yè)務(wù)動作。如果發(fā)現(xiàn)這部分群體只使用一些基礎(chǔ)功能,那么如何引導(dǎo)他們使用高級的功能?


這樣一個完整的分析基本就完成了。


其中的具體分析細(xì)節(jié)本篇暫時不討論,放到下一篇再講,這篇主要講一下整個分析思路的框架。

 

這類問題是知道前面N個環(huán)節(jié),分析過程都是類似的,向后分析即可。


驗證猜想型需求

其他的數(shù)據(jù)分析問題,可以用一個表來歸納。



大體分為兩類,一類是有目標(biāo)的,一類是沒目標(biāo)的。

 

有目標(biāo)的,一般是驗證猜想


比如,知道“目的”和“為什么”。


業(yè)務(wù)方想提升新功能的使用率,提出一個猜想。


新上的功能對于新用戶來說理解成本比較高,想做一些優(yōu)化。


但這只是一個猜想,甚至連問題本身是否存在都不確定。


這類問題需要把缺失的“是什么”補上,


1.是什么:用數(shù)據(jù)證明新用戶現(xiàn)有的使用率怎么樣,如果新用戶使用率已經(jīng)較高,那么這個猜想的基礎(chǔ)就不存在了。

如果新用戶使用率確實比較低,那么再驗證新功能是不是理解成本太高。


2.怎么辦:驗證了猜想,再思考怎么辦。

 

還有知道“目的”和“怎么辦”的。


業(yè)務(wù)方想要提升用戶數(shù)量,然后看到拼多多的微信裂變拉新搞的很成功,我們拉新是不是也可以微信裂變提升新用戶數(shù)呢?

需要做的步驟:


1.“是什么”:看一下目前的新用戶數(shù)。也許現(xiàn)在的新用戶數(shù)已經(jīng)還不錯了,那是不是還有必要花人力去優(yōu)化拉新環(huán)節(jié)?


2.“為什么”:如果現(xiàn)在的用戶數(shù)上不去,為什么整體用戶數(shù)上不去?如果因為新用戶的留存和轉(zhuǎn)化很差,新用戶沒幾個能留下來,那么工作的重點應(yīng)該是提升留存,而不是拉新。


3.得出結(jié)論:不應(yīng)該采用裂變拉新,原因是我們的業(yè)務(wù)場景和拼多多不同,我們現(xiàn)在無法承接新用戶的轉(zhuǎn)化,需要優(yōu)化產(chǎn)品體驗后再做會更好。

無目標(biāo)的需求

沒目標(biāo)的,這類就比較坑了。


只知道”為什么“。


這種問題往往是有一些客戶的反饋,比如用戶反饋一個常用的功能經(jīng)常找不到入口在哪。


這個反饋比數(shù)據(jù)分析的結(jié)論要準(zhǔn)確多了,數(shù)據(jù)分析最多知道一類人的使用特點是什么,基本不可能知道用戶到底在想什么。
產(chǎn)品經(jīng)理拿到這種反饋,需求背景寫起來都理直氣壯了,這可是客戶的的真實需求。
 

分析這種問題,首先得確定目標(biāo)。如果優(yōu)化這個功能的入口,到底要優(yōu)化哪個指標(biāo)?


是做用戶留存率,還是功能轉(zhuǎn)化率?
 

如果是為了優(yōu)化用戶留存率,那現(xiàn)在留存率是多少,這個反饋的用戶的留存情況怎么樣?


會不會這個用戶是一個重度用戶,留存情況非常好。而常用這類功能的用戶都是重度用戶,優(yōu)不優(yōu)化這群用戶都會留下來。
那這種反饋優(yōu)先級肯定比較低。
 
而如果目標(biāo)是提高功能轉(zhuǎn)化率,那么看一下目前這個功能的點擊率,看一下是普遍問題還是這個用戶的個別問題。之后再按順序繼續(xù)分析即可。
 

還有一類沒目標(biāo)的需求更坑。


業(yè)務(wù)方看到競品在搞降價促銷活動,于是提示“我們是不是也可以搞一個降價促銷?”


這類需求根本沒考慮清楚搞一個這樣的活動目的是什么。是提升銷量嗎?


也許競品搞這個活動的目的是清庫存,降低庫存成本。而你根本沒有庫存壓力,直接照抄最后庫存也沒清掉,銷售額提升也不明顯。

如何分析就不贅述了。

總結(jié)

日常的分析需求一般不會超過上述這個分析框架,拿到分析需求的時候思考一下這個需求目前擁有的要素,然后從左到右推導(dǎo),可以快速組織分析思路。

-END-

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    6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等;
    7)宣揚低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。


5. 不實信息,主要表現(xiàn)為:
    1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內(nèi)容;
    2)存在事實夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容;
    3)偽造身份、冒充他人,通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份,或與特定機(jī)構(gòu)或個人存在關(guān)聯(lián)。


6. 傳播封建迷信,主要表現(xiàn)為:
    1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治?。?br />    2)求推薦算命看相大師;
    3)針對具體風(fēng)水等問題進(jìn)行求助或咨詢;
    4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失,包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢,東西寵物丟了能不能找回、取名改名等;


7. 文章標(biāo)題黨,主要表現(xiàn)為:
    1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導(dǎo)用戶;
    2)內(nèi)容與標(biāo)題之間存在嚴(yán)重不實或者原意扭曲;
    3)使用夸張標(biāo)題,內(nèi)容與標(biāo)題嚴(yán)重不符的。


8.「飯圈」亂象行為,主要表現(xiàn)為:
    1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費、投票打榜
    2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
    3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
    4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
    5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論,影響傳播秩序


9. 其他危害行為或內(nèi)容,主要表現(xiàn)為:
    1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的;
    2)不當(dāng)評述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的;
    3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的;
    4)法律、行政法規(guī)禁止,或可能對網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。


二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當(dāng)一個用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時,本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴(yán)重程度,對帳號進(jìn)行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。當(dāng)涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號,或者濫用多個帳號發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時,本網(wǎng)站將加重處罰。


三、申訴
隨著平臺管理經(jīng)驗的不斷豐富,本網(wǎng)站出于維護(hù)本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的,將不斷完善本公約。
如果本網(wǎng)站用戶對本網(wǎng)站基于本公約規(guī)定做出的處理有異議,可以通過「建議反饋」功能向本網(wǎng)站進(jìn)行反饋。
(規(guī)則的最終解釋權(quán)歸屬本網(wǎng)站所有)

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