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运营新手建立数据思维3个有效的方法,建议收藏!
69 2021-07-29 09:59 Ruby

在企业内部有很多沟通的问题,运营和产品沟通,产品和技术沟通,但是都没有一个共同的“语言”去解决这些问题。但随着大数据时代的到来,通过数据进行部门间的沟通就可以保证大家在同一个维度去看事情,而抛弃岗位和身份,只用客观数据说明问题。今天小编分享3个常用的数据分析方法,帮助运营新手快速构建数据思维,提高日常工作中的沟通效率。

 

一、数据趋势分析

趋势分析一般而言,适用于产品核心指标的长期跟踪,比如:点击率、GMV、活跃用户数等。做出简单的数据趋势图,并不算是趋势分析,趋势分析更多的是需要明确数据的变化,以及对变化原因进行分析。

在趋势分析的时候需要明确几个概念:环比,同比,定基比。趋势分析另一个核心目的则是对趋势做出解释,对于趋势线中明显的拐点,发生了什么事情要给出合理的解释,无论是外部原因还是内部原因。

在数据分析的过程中,有很多因素会影响到指标,那么我们可以通过不同维度来逐一考察,比如:渠道、产品版本、来源、关键词、网络、地域、IP、系统浏览器及版本等。

 

二、数据对比分析

数据的趋势变化独立的看,其实很多情况下并不能说明问题,比如如果一个企业盈利增长10%,我们并无法判断这个企业的好坏,如果这个企业所处行业的其他企业普遍为负增长,则这个数据相对来说比较好。但如果行业其他企业增长平均为50%,则这是一个很差的数据。对比分析,就是给孤立的数据一个合理的参考系,因为,孤立的数据毫无意义。

以A/B测试为例,最关键的是A/B两组只保持单一变量,其他条件保持一致。比如:测试网站提交表单的改版效果,就需要保持A/B两组用户质量保持相同,上线时间保持相同,来源渠道相同等。只有这样才能得到比较有说服力的数据。

 

三、 数据细分分析

在得到一些初步结论的时候,需要进一步地细拆,因为在一些综合指标的使用过程中,会抹杀一些关键的数据细节,而指标本身的变化,也需要分析变化产生的原因。这里的细分一定要进行多维度的细拆。常见的拆分方法包括:

分时:不同时间段数据是否有变化。

分渠道:不同来源的流量或者产品是否有变化。

分用户:新注册用户和老用户相比是否有差异,忠诚用户和小白用户相比是否有差异。

分地区:不同地区的数据是否有变化。

构成拆分:比如搜索由搜索词组成,可以拆分不同搜索词。

细分分析是一个非常重要的手段,多问一些为什么,才是得到结论的关键,而一步一步拆分,就是在不断问为什么的过程。

 

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