Pwner's Blog

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数据分析之体会

数据分析的需求增加

业务发展路径

数据分析能力

数据分析能力的四个阶段

常见的数据分析形式

经营分析

通过数据透视业务,找出业务规律,赋能业务。

  1. 现状分析:通过数据,还原过去发生了什么。例如现阶段企业运营情况企业各项业务的构成
  2. 归因分析:通过数据,透视某一现状为什么发生。包括多维拆解(例如时空),结构化思维(例如漏斗)等。
  3. 预测分析:从过去看未来。包括目标测算与制定运营策略调整优化等。

商业分析

提升企业效益,获得最大商业收益。

  1. 可行性分析:探寻业务或项目是否有必要投入资源。例如市场天花板测算衡量投入产出比等。
  2. 竞对分析 / 市场调研:洞察市场分布,透视竞对模式。例如细分赛道市场规模分布头部企业模式研究横向优劣对比等。
  3. 战略规划:研究 Product-Market-Fit,调整业务方向。例如确定目标客户提炼用户反馈产品或者模式优化等。
  4. 定价:根据企业战略方向调整价格,平衡不同时期的利润和增长目标。例如确立价格目的确认定价模式设计价格方案等。

数据挖掘

从无规律的数据里挖掘出有用的信息。

  1. 预测:通过时间序列等方式进行用户预测业务预测
  2. 聚类:简历用户分群,促进精细化运营。例如人群洞察分群运营

决策数智化

合理设计实验与复盘,科学做增长。

  1. A/B Test:实验设计 -> 样本量选取 -> 实验效果回收 -> 实验迭代方向
  2. 产品复盘:例如产品迭代目的构建复盘框架效益对比是否推广/下线/优化
  3. 运营复盘:判断渠道与活动价值,测算钱效,提升投资回报率(ROI)。例如渠道分析营销活动分析沉淀经验等。

数据资产化

沉淀数据知识,提供高效数据服务。

  1. 报表 / 看板:搭建指标体系,清晰反馈业务状况。例如:指标库搭建指标体系搭建定时发送/展示机制数据可视化等。
  2. 用户画像平台:搭建指标体系,提供人群调用,增加营销效率。例如:用户画像标签体系平台功能完善人群圈选与建立提供画像接口等。
  3. 监控平台:自动监控与预警,及早发现业务问题。例如:指标监控系统监控异常波动警告等。

数据分析方法

分析流程

  1. 业务理解
  2. 问题转化
  3. 数据分析

业务理解

数据分析的六要素:

  1. 需求提出者,提出者直线主管,项目负责人,关键人物,产出物受众。

  2. 目的

    希望通过分析解决什么 问题,分析的产出物计划用来做什么。

  3. 背景

    需求由来,项目背景,项目所处阶段,项目当前难点,项目关键问题。

  4. 需求

    具体的分析需求是什么。

  5. 产出

    交付时间,展现场合,呈现形式。

  6. 其他

    其他能帮助理解业务的信息。

分析类型

  1. 评估型:评估已经发生事情的对错优劣及价值。

    如:评估某次外媒投放效果,年度复盘分析等。

  2. 探索型:为某个 / 类问题探索出相应的答案 / 通用解决方案。

    如:流水 KPI 的按周拆解,如何设置会员梯度等。

分析手法

💡评估型

GSM 模型:Google 的用户体验团队提出的一种指标体系。(参考资料:基于 GSM 模型的需求分析和数据验证

GSM

▶️案例 1:舒适的床

  1. G - 目标:用户获得很好的睡眠
  2. S - 信号 / 现象:使用者入睡快,睡得熟
  3. M - 指标:入睡市场,醒来次数,翻身次数

▶️案例 2:外媒投放效果

  1. G - 目标:提升品牌知名度,提升店铺销售,投入是否值得
  2. S - 信号 / 现象:品牌知名度,外媒带来很大销量且投入产出比合适
  3. M - 指标:Impression(展现次数),CTR(点击率),CPM(每千次展现的花费),Cost(总费用),ROI(投入产出比)
💡探索型
  • 营销 / 管理咨询模型

    4P,4C,波士顿矩阵,PEST,SWOT 等

    例如:经营环境分析,业务规划分析

  • 数据 / 算法模型

    RFM,关联规则,决策树,聚类等

    例如:纸尿裤 & 啤酒,猜你喜欢

  • 自建框架 / 模型

    MECE(相互独立,完全穷尽”),归纳,关联主体,时间顺序 / 步骤,关键事项等

    例如:H5 效果分析,双 11 活动分析

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  • 本文作者: Pwner
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