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如何建立数据分析的思维框架

时间:2017-06-17 17:27来源:本站整理 作者:柚子 点击:
曾经有人问过我,什么是数据分析思维?如果分析思维是一种结构化的体现,那么数据分析思维在它的基础上再加一个

摘要:曾经有人问过我,什么是数据分析思维?如果分析思维是一种结构化的体现,那么数据分析思维在它的基础上再加一个准则  


  曾经有人问过我,什么是数据分析思维?如果分析思维是一种结构化的体现,那么数据分析思维在它的基础上再加一个准则:

  不是我觉得,而是数据证明

  这是一道分水岭,“我觉得”是一种直觉化经验化的思维,工作不可能处处依赖自己的直觉,公司发展更不可能依赖于此。数据证明则是数据分析的最直接体现,它依托于数据导向型的思维,而不是技巧,前者是指导,后者只是应用。

  作为个人,应该如何建立数据分析思维呢?

  建立你的指标体系

  在我们谈论指标之前,先将时间倒推几十年,现代管理学之父彼得·德鲁克说过一句很经典的话:

  如果你不能衡量它,那么你就不能有效增长它。

  所谓衡量,就是需要统一标准来定义和评价业务。这个标准就是指标。假设隔壁老王开了一家水果铺子,你问他每天生意怎么样,他可以回答卖的不错,很好,最近不景气。这些都是很虚的词,因为他认为卖的不错也许是卖了50个,而你认为的卖的不错,是卖了100。

  这就是“我觉得”造成的认知陷阱。将案例放到公司时,会遇到更多的问题:若有一位运营和你说,产品表现不错,因为每天都有很多人评价和称赞,还给你看了几个截图。而另外一位运营说,产品有些问题,推的活动商品卖的不好,你应该相信谁呢?

  其实谁都很难相信,这些众口异词的判断都是因为缺乏数据分析思维造成的。

  老王想要描述生意,他应该使用销量,这就是他的指标,互联网想要描述产品,也应该使用活跃率、使用率、转化率等指标。

  如果你不能用指标描述业务,那么你就不能有效增长它。

  了解和使用指标是数据分析思维的第一步,接下来你需要建立指标体系,孤立的指标发挥不出数据的价值。和分析思维一样,指标也能结构化,也应该用结构化。

  我们看一下互联网的产品,一个用户从开始使用到离开,都会经历这些环节步骤。电商APP还是内容平台,都是雷同的。想一想,你会需要用到哪些指标?

  

大数据

  而下面这张图,解释了什么是指标化,这就是有无数据分析思维的差异,也是典型的数据化运营,有空可以再深入讲这块。

  

大数据

  指标体系没有放之四海而皆准的模板,不同业务形态有不同的指标体系。移动APP和网站不一样,SaaS和电子商务不一样,低频消费和高频消费不一样。好比一款婚庆相关的APP,不需要考虑复购率指标;互联网金融,必须要风控指标;电子商务,卖家和买家的指标各不一样。

  这些需要不同行业经验和业务知识去学习掌握,那有没有通用的技巧和注意事项呢?

  好指标与坏指标

  不是所有的指标都是好的。这是初出茅庐者常犯的错误。我们继续回到老王的水果铺子,来思考一下,销量这个指标究竟是不是好的?

  最近物价上涨,老王顺应调高了水果价格,又不敢涨的提高,虽然水果销量没有大变化,但老王发现一个月下来没赚多少,私房钱都不够存。

  老王这个月的各类水果销量有2000,但最后还是亏本了,仔细研究后发现,虽然销量高,但是水果库存也高,每个月都有几百单位的水果滞销最后过期亏本。

  这两个例子都能说明只看销量是一件多不靠谱的事情。销量是一个衡量指标,但不是好指标。老王这种个体经营户,应该以水果铺子的利润为核心要素。

  好指标应该是核心驱动指标。虽然指标很重要,但是有些指标需要更重要。就像销量和利润,用户数和活跃用户数,后者都比前者重要。

  核心指标不只是写在周报的数字,而是整个运营团队、产品团队乃至研发团队都统一努力的目标。

  核心驱动指标和公司发展关联,是公司在一个阶段内的重点方向。记住是一个阶段,不同时期的核心驱动指标不一样。不同业务的核心驱动指标也不一样。

  互联网公司常见的核心指标是用户数和活跃率,用户数代表市场的体量和占有,活跃率代表产品的健康度,但这是发展阶段的核心指标。在产品1.0期间,我们应把注意力放到打磨产品上,在大推广前提高产品质量,这时留存率是一个核心指标。而在有一定用户基数的产品后期,商业化比活跃重要,我们会关注钱相关的指标,比如广告点击率、利润率等。

  核心驱动指标一般是公司整体的目标,若从个人的岗位职责看,也可以找到自己的核心指标。比如内容运营可以关注阅读数和阅读时长。

  核心驱动指标一定能给公司和个人带来最大优势和利益,记得二八法则么?20%的指标一定能带来80%的效果,这20%的指标就是核心。

  另外一方面,好的指标还有一个特性,它应该是比率或者比例。

(责任编辑:宜查资讯网)
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