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【学习笔记】一个运营必须具备的数据分析方法和意识 数据的背后,其实是逻辑 ...[复制链接]
发表于 2019-8-15 08:32:56 来自手机 | 显示全部楼层 |!read_mode!
一个运营必须具备的数据分析方法和意识

数据的背后,其实是逻辑和推理。换句话讲,想要让数据可以更好地为你服务,你需要先有好的逻辑和推理分析能力。假如连这一层都做不到,即便你看过了这节内容并拍案叫绝,很可能也是只得其形,未得其神。

如果我们需要总结一下的话,简而言之,数据对于运营的价值可能包括了如下几方面。

1.数据可以客观反映出一款产品当前的状态好坏和所处阶段。

2.假如做完了一件事但效果不好,数据可以告诉你,你的问题出在哪里。

3.假如你想要实现某个目标,数据可以帮助你找到达成目标的最佳路径。

4.极度精细的数据分析可以帮助你通过层层拆分,对用户更了解,也对整个站内的生态更有掌控力。

5.数据当中可能隐藏着一些潜在的能让你把一件事情变得更好的线索和彩蛋,有待于你去发现和挖掘。

上述5点中,关于1的部分,也即如何从宏观上结合产品形态和产品发展趋势判断一款产品所处的阶段,并制定相应的运营策略,我会在后面的第4章中再具体来聊。
所以,下面,我们来结合更详细的实例依次聊一下上面提到的2、3、4、5四种价值体现。


操千曲而后晓声,观千剑而后识器。
发表于 2019-8-15 21:46:51 来自手机 | 显示全部楼层
这里要先引入两个数据分析中的基本概念:维度和度量。
简单来说,度量就是具体的数据指标,它通常表现为某个量化过后的数据值。而维度则是去看待这些指标的不同角度。
比如uv这个度量你可以从每月的时间或每天的时间段或按地域的维度来看,这就是不同的维度。

理解了这两个词,最终你会发现,所谓数据分析,无非就是界定清楚了你要评估的度量有哪些,然后需要知道你可能有哪些维度去看待这些度量,偶尔可能还需要在不同维度和度量间交叉做一下分析和比对,最后产出结论,把结果用图表等方式呈现出来就好了。


发表于 2019-8-15 21:56:18 来自手机 | 显示全部楼层
最终,假如你手边的数据足够充分,且这种从度量&维度切入的分析做到了极致,理论上你会对整体站内用户的构成、行为习惯和当前产品的主要问题做到了然于胸,也会对站内的整体用户生态更加具有掌控力。
发表于 2019-8-15 21:58:53 来自手机 | 显示全部楼层
第二,很多产品,往往都是20%的重点用户给该产品带来80%的价值。
所以,无论是分析数据还是具体开展运营工作,你都要培养起来这样一个意识:要重点去关注对你最有价值的那部分用户,至少把50%左右的精力用于关注他们。
比如,你站内更加活跃的用户,更愿意贡献内容的用户,更愿意参与用户服务和管理的用户,等等。
发表于 2019-8-15 22:01:31 来自手机 | 显示全部楼层
承接上例的背景,接下来我们可以把最后一个点也一并讲了:数据当中可能隐藏着一些潜在的能让你把一件事情变得更好的线索和彩蛋,有待于你去发现和挖掘。
关于这件事,基础的逻辑可能是这样的:
第一,你先找出你的产品中,当前可能存在问题的某个关键度量(或称指标);
第二,对于这个度量进行纵览,从它的构成去看,是否所有用户或我们的所有服务在这个度量上的表现都很差,还是说有一部分用户或服务在该度量上的表现是显著好于其他用户或服务的;
第三,你可以对于那些表现显著要好的用户和服务在不同维度上进行进一步挖掘,寻找其背后的一些共性用户行为或特征,然后再把这些特征放大到极致。

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