【数据分析】:搭建数据分析业务工作流程
搭建数据分析业务工作流程
之前我们介绍了数据分析首先要有数据、其次会使用相应的工具分析,最后一定要给出业务决策建议。那么数据分析是如何来推动业务发展呢?在做数据分析时,需从业务角度切入进去,把整个业务条线的流程梳理清楚。我们需要熟悉:客户怎么来、客户的流向是怎样的、需要什么功能来引导客户、怎样维护管理客户、怎样促进成交等流程。只有找到业务流程中的重要节点,才能精准地发现业务上可能存在的问题,进而针对性地解决问题、并提出促进业务增长的方案。本文来介绍一下如何搭建数据分析业务工作流程。
首先我们来思考一个问题。数据分析是如何驱动互联网产品迭代的?
下图是一个互联网产品的数据导向业务工作流基本路径图
通过业务数据的反馈从而使公司的工作流程变成一个闭环,用户数据会成为运营团队想法策略的重要输入,工作目标和团队协作围绕数据展开。那么首先我们来思考一下如何利用这些数据的价值
从数据埋点到构建指标体系
在数据分析时候,我们不能只分析但个指标,需要构建一个指标体系,来指导业务。
例如:我们要分析转化率。假设我们只有单个转化率的指标的话,那么我们只能得到一个这样的结果:上升或者下降了。但是为什么发生了这种变化呢?我们没有办法进行解答。但是如果我们将指标拆解,例如为浏览量和订单量,假设此时转化率下降了,但是浏览量没有明显的变化,那么是由于订单总量下降造成的。那么我们就要进一步分析订单量为什么下降了,如何提高订单量的下降。
如何构建一个数据指标体系
第一步:确定一级指标,也就是我们说的核心指标(北极星指标),这个往往根据公司业务的需求有所不同。例如电商:GMV,DAU。但是这个核心指标不超过十个指标。这个往往是管理层确定的。
第二步:根据一级指标进行拆分。可以从业务分类来拆解。第二个在电商领域经常使用的一个模型:AARRR。第三个方面我们可以从产品的功能来进行分解。
第三步:对我们第二级指标进行拆解。例如日活–周活–月活。转化率:浏览量,订单量
数据指标的拆解
数据指标的拆解通常都是围绕着指标的维度和构成来完成。例如下面这个例子:一级指标为总用户活跃数
电商平台的指标体系
由于电商平台是一个比较重要的存在,我单独列出来了一个指标体系,下面是一个简单的电商类的总体运营指标体系,当然具体的指标会根据公司的业务需求有所变化,但是大家一定要有一个这样指标体系的思维。
互联网产品的指标体系(AARRR海盗模型)
互联网产品中的另一个十分重要的模型就是,AARRR模型,下面我们来看一下其具体含义。
AARRR分别代表了五个单词,又分别对应了产品生命周期中 的五个阶段:
获取(Acquisition):用户如何发现(并来到)你的产品?
激活(Activation):用户的第一次使用体验如何?
留存(Retention):用户是否还会回到产品(重复使用)?
收入(Revenue):产品怎样(通过用户)赚钱?
传播(Refer):用户是否愿意告诉其他用户
下面是以抖音APP为例构建的一个简单的数据指标体系
通过数据分析来反馈业务洞察
评估需求: 通过数据把每一个需求转化成实际的数值,让每个需求的价值更加明确。
发现问题: 通过分析“数据变动”反馈出来的业务情况,来发现问题,定位问题,提供解决方案
例如分析活跃用户数:
首先,我们将指标进行拆解为新用户和老用户:具体如下
首先,只关注核心指标的变化意义不大,我们要通过二级指标的变化来分析业务的运行情况
找到二级指标的变化情况后,通过对三级指标的进一步观察和分析,确定二级指标变化的原因,例如如果新用户的启动率太低了,那我们要想办法如何提高启动率,这个时候提高用户注册对总活跃用户数没有太大的提升。
针对每一个方向进行单独的计划和改进,通过预测每个可能方向的提升的幅度,来预测活跃用户数可能提升的比例,以及对应要消耗的资源,提升计划的准确性
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