“ 我快要被逼疯了 … ”
特别是:
每次开周会,要统计分析推广了哪些渠道,预估的目标是多少,完成了多少,达成预期效果和没有完成目标的原因是什么的时候;
当数据出现异常,不清楚为什么数据波动大、不同数据源获取的数据矛盾、甚至出现空值的时候;
不懂得通过数据分析驱动产品功能优化、运营转化而扒耳搔腮的时候;
月度/季度/年度要写数据报告,被领导吐槽报告不规范,逻辑不清晰,要点不明显的时候……
再看看和我差不多同时进入公司的小雨,在遇到数据分析任务时,一点也不慌张。
甚至在上个月,还通过对现有渠道的分析,降低了推广成本,赢得老板的赞赏!
她是如何分析的呢? 趁着小雨在做复盘,我特意去请教她。
上个月老板希望我们运营部对推广渠道做分析,找到提升渠道效果的办法,提升渠道质量和降低推广成本。
接到任务之后,小雨先是整理了自己的思路,从这3个方向入手:
1. 统计目前主要的渠道有哪些,各自的占比是怎么样的;
2. 渠道的目的是拉新,每个渠道都是花了钱做推广的,所以重点放在渠道的投入产出比的状况;
3. 看渠道转化情况,我们给渠道引了流量,如果转化率比较低的话,就等于是花费了不必要的费用。
(以上为数据统计)
经过一番数据整理统计之后,小雨发现:
· 拉新的主要渠道集中在IOS、应用市场、分享有礼
· IOS和应用市场的成本是比较低的,分享有礼渠道相对来说比较高,地推和信息流的成本是较高的,可以在这两个渠道里面做一些成本的优化
· IOS和应用市场转化率基本上没有太大的浮动,总的趋势来看是略微向好的方向发展的,但是分享有礼的渠道转化率从4月份开始不断的下降,其他渠道表现不是特别明显
当我还停留在各种数据对比的时候,小雨已经有了眉目:“通过三组的数据对比,应该把主要的精力放在分享有礼渠道。”
“为什么呀?”
因为分享有礼渠道的首单数占比较大,仅次于IOS和应用市场渠道,并且渠道成本高于IOS渠道,从目前的优惠方案和呈现方式上有较大的优化空间,因此应该从分享有礼渠道入手提升渠道质量。
小雨也不含糊,开始从分享链接文案、分享页和领券页的设计开始优化,做A/B测试。
过段时间,从拉新效果和成本两组数据,分析优化方案效果:
(以上为数据统计)
· 点击分享和进入领券页的UV上升的效果不是很明显,分别上升了6%左右,但是领券数跟下首单数量有明显的增长,领券数从19%上升到34%,下首单从17%提升到31%.
· 首单数呈现明显上升,从平台补贴来看,单均平台补贴和单均渠道成本是下降。
经过对分享有礼文案和设计的优化,初见成效,各个环节的转化率均有所提升。
小雨还将优化措施,放大到所有用户,并且继续测试更加有效的方案。
试想一下,要是换成我,就只会统计数据,却不知道怎么通过数据分析,找到有效的提升渠道质量和降低成推广成本的方法,那不就凉凉了。
而且在复盘的过程中,小雨反复跟我说,其实不管是做运营也好,产品经理也好,工作上已经越来越离不开数据分析了,我们需要分析渠道效果,产品经理也需要分析产品功能好坏呀。
而且,作为新手如果系统学习过数据分析,不仅可以快速找到数据问题来源,还能在上手工作时做到这4件事:
1. 学到一套完整的数据分析工作流程——解决了工作中数据量多且杂,零散抠数据、拼凑数据的问题,学会定位问题,找到数据异常的核心原因。
2. 有数据收集、数据清洗、数据整理与分析等实操方法的详解——学完就能马上在工作中用起来,遇到问题还能找老师请教,和同学讨论。
3. 学完可以使用Excel完成基本的数据分析操作——比如数据清洗时缺失数据/重复数据的处理、数据类型的转化、数据分析时用到的数据透视表、Vlookup函数等,学会后帮她节省了至少60%的时间。
4. 学完可以掌握不同场景下优质数据报告的4大要点和写作方法——自从学会这招后,每次写数据分析报告时,老板和同事都在夸她。
那年纪轻轻的小雨这种数据分析能力是哪来的呢?
在我的软磨硬泡之下,她告诉我其实学习数据分析只用了15天,就掌握了1套完整的数据分析流程和方法。
学完之后,只要是涉及到数据统计、处理、清洗、分析的部分,就找到课程对应的方法,进行有意识地练习。
就这样,她对数据的敏感度和数据分析的能力都越来越强了!
也正因为这门课帮小雨解决了很多问题,她才愿意实名推荐给我。
这门课就是起点学院特邀讲师前京东到家高级数据分析师/滴滴策略运营经理@Mani老师,发起的《15天入门互联网数据分析》学习计划。
在我认真研究了这门课的导师、课程大纲、学习模式、往期学员成果等等之后,我果断报名了。
希望15天学完之后,我也能和小雨一样,掌握一套数据分析的流程和方法,可以拿到工作中去用。
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如果你也和我一样,想通过学习提升自己的数据分析能力,就一定不要错过哦。
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