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内蒙古365bet体育在线之数据分析的战略思维
作者:admin 发布日期:2018/4/28 14:40:26

无论是产品、市场、运营还是管理者,你必须反思:数据本质的价值,究竟在哪里?从这些数据中,你和你的团队都可以学习到什么?

1、数据分析的目标

对于企业来讲,数据分析的可以辅助企业优化流程,降低成本,提高营业额,往往我们把这类数据分析定义为商业数据分析。商业数据分析的目标是利用大数据为所有职场人员做出迅捷、高质、高效的决策,提供可规模化的解决方案。商业数据分析的本质在于创造商业价值 ,驱动企业业务增长。

2、数据分析的作用

企业增长模式中,往往以某个业务平台为核心。这其中数据和数据分析,是不可或缺的环节。 

通过企业或者平台为目标用户群提供产品或服务,而用户在使用产品或服务过程中产生的交互、交易,都可以作为数据采集下来。根据这些数据洞察,通过分析的手段反推客户的需求,创造更多符合需求的增值产品和服务,重新投入用户的使用,从而形成形成一个完整的业务闭环。这样的完整业务逻辑,可以真正意义上驱动业务的增长。

3、数据分析进化论

商业回报比来定位数据分析的不同阶段,因此我们将其分为四个阶段。

阶段1:观察数据当前发生了什么?

首先,基本的数据展示,可以告诉我们发生了什么。例如,公司上周投放了新的搜索引擎A的广告,想要比对一周下来,新渠道A比现有渠道B情况如何,A、B各自带来了多少流量,转化效果如何? 又比如,新上线的产品有多少用户喜欢,新注册流中注册的人数有多少。这些都需要通过数据来展示结果,都是基于数据本身提供的“发生了什么”。

阶段2:理解为什么发生?

如果看到了渠道A为什么比渠道B带来更多的流量,这时候我们就要结合商业来进一步判断这种现象的原因。这时候我们可以进一步通过数据信息进行深度拆分, 也许某个关键字带来的流量,也许是该渠道更多的获取了移动端的用户。这种数据深度分析判断,成为了商业分析第二个进阶,也同时能够提供更多商业价值上的体现。  

阶段3:预测未来会发生什么?

而当我们理解了渠道A、B带来流量的高低,就根据以往的知识预测未来会发生什么。在投放渠道C、D的时候,猜测渠道C比渠道D好,当上线新的注册流、新的优化,可以知道哪一个节点比较容易出问题;我们也可以通过数据挖掘的手段,自动预测判断C和D渠道之间的差异,这就是数据分析的第三个进阶,预测未来会发生的结果。

阶段4:商业决策

所有工作中最有意义的还是商业决策,通过数据来判断应该做什么。而商业数据分析的目的,就是商业结果。当数据分析的产出可以直接转化为决策,或直接利用数据做出决策,那么这才能直接体现出数据分析的价值。

4、数据分析的 EOI 框架

EOI 的架构是很多公司定义分析型项目的目标的基本方式,也是管理者在思考商业数据分析项目中一种基本的、必备的手段。

其中先把公司业务项目分为三类:核心任务,战略任务,风险任务。风险任务对于创新来说是十分重要的,比如谷歌眼镜、自动驾驶汽车等等。

数据分析项目对这三类任务的目标也不同:

1. 对核心任务来讲,数据分析是助力(E),帮助公司更好的盈利,提高盈利效率;

2. 对战略任务来说是优化(O),如何能够辅助战略型任务找到方向和盈利点;

3. 对于风险任务,则是共同创业(I),努力验证创新项目的重要性

管理者需要对公司业务及发展趋势有着清晰的认识,合理分配数据分析资源、制定数据分析目标方向。

益慧弘远人力资源

5、数据分析思路:

数据分析的基本步骤

上面我们提到了数据分析与商业结果之间关联的重要性,所有商业数据分析都应该以业务场景为起始思考点,以业务决策作为终点。数据分析该先做什么、后做什么?基于此,我们提出了商业数据分析流程的五个基本步骤。

第一步,要先挖掘业务含义,理解数据分析的背景、前提以及想要关联的业务场景结果。

第二步,需要制定分析计划,如何对场景拆分,如何推断。

第三步,从分析计划中拆分出需要的数据,真正落地分析本身。

第四步,从数据结果中,判断提炼出商务洞察。

第五步,根据数据结果洞察,最终产出商业决策。

在多渠道的投放场景下,如何进行深度决策? 按照上面商业数据分析流程的五个基本步骤来拆解一下这个问题。

第一步:挖掘业务含义。

首先要了解市场部想优化什么,并以此为北极星指标去衡量。对于渠道效果评估,重要的是业务转化:对 P2P 类网站来说,是否发起 “投资理财” 要远重要于 “访问用户数量” 。所以无论是神马移动搜索还是金山渠道,重点在于如何通过数据手段衡量转化效果;也可以进一步根据转化效果,优化不同渠道的运营策略。

第二步,制定分析计划。

以 “投资理财” 为核心转化点,分配一定的预算进行流量测试,观察对比注册数量及最终转化的效果。记下俩可以持续关注这些人重复购买理财产品的次数,进一步判断渠道质量。

第三步,拆分查询数据。

既然分析计划中需要比对渠道流量,那么我们需要各个渠道追踪流量、落地页停留时间、落地页跳出率、网站访问深度以及订单等类型数据,进行深入的分析和落地。

第四步,提炼业务洞察。

根据数据结果,比对神马移动搜索和金山网络联盟投放后的效果,根据流量和转化两个核心KPI,观察结果并推测业务含义。如果神马移动搜索效果不好,可以思考是否产品适合移动端的客户群体;或者仔细观察落地页表现是否有可以优化的内容等,需找出业务洞察。

第五步,产出商业决策。

根据数据洞察,指引渠道的决策制定。比如停止神马渠道的投放,继续跟进金山网络联盟进行评估;或优化移动端落地页,更改用户运营策略等等。

以上这些都是商务数据分析拆解和完成推论的基本步骤。在接下来的内容中,我们都会有这个分析思路。

内外因素分解法

在数据分析的过程中,会有很多因素影响到我们的北极星指标,那么如何找到这些因素呢?在此向大家推荐内外因素分解法。内外因素分解法是把问题拆成四部分,包括内部因素、外部因素、可控和不可控,然后再一步步解决每一个问题。

根据内外因素分解法,我们可以从四个角度依次去分析可能的影响因素。

内部可控因素:产品近期上线更新、市场投放渠道变化、产品粘性、新老用户留存问题、核心目标的转化。

外部可控因素:市场竞争对手近期行为、用户使用习惯的变化、招聘需求随时间的变化。

内部不可控因素:产品策略(移动端/PC端)、公司整体战略、公司客户群定位(比如只做医疗行业招聘)。

外部不可控因素:互联网招聘行业趋势、整体经济形势、季节性变化。

有了内外因素分解法,我们就可以较为全面地分析数据指标,避免可能遗失的影响因素并且对症下药。

从单一的解决方案找到一个规模化解决方案的方式。快速规模化有效的增长解决方案,是一个有效的途径。思路的四个步骤:

具体问题:预测是否有可能帮助某一群组客户购买课程。

整体影响:首先根据这类人群的免费课程的使用情况进行数据分析、数据挖掘的预测,之后进行延伸,比如对整体的影响,除了计算机类,对其他类型的课程都进行关注。

单一回答:针对该群用户进行建模,监控该模型对于最终转化的影响。

规模化方案:之后推出规模化的解决方案,对符合某种行为轨迹和特征的行为进行建模,产品化课程推荐模型。

 

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