你做不好数据分析,可能是被这3个问题禁锢住了!

2022 年 2 月 2 日 人人都是产品经理

“数据分析”是近年来大家提到比较多的热频词汇。互联网发展到今天,已经从增量市场变为了存量市场,这也就意味着试错成本变高,企业开始对精益化运营要求越来越高


产品岗为例,产品的每一次迭代都是需要评估效果的。这就需要产品经理复盘每日的数据情况,监测异常,用数据验证产品功能的好与不好,以此调整功能、撰写需求


  • 设计产品时,需要用数据来分析用户行为,挖掘用户需求;产品诞生后,还要用数据监测用户行为、测试产品功能,促进产品迭代。


运营和市场也是和数据打交道最频繁的,活动的引流拉新、转化效果,渠道的质量评估,其实都要通过数据来判断,从数据中发现问题,优化决策,从而提升运营效率,驱动增长


  • 活动上线前,需要做A/B测试,通过数据反馈结果,验证活动是否符合预期;活动上线后,还要分析实时数据,调整推广节奏和推广动作,来提升活动效果。


                


与其说产品、运营需要懂数据,不如说他们需要学会「用」数据。


尽管数据分析如此重要,可实际工作中,大多数初阶产品、运营都只是停留在“假装”看数据的阶段,大部分的分析其实都是在找表面原因。


比如做活动运营在不同渠道同时上线了一个活动,但转化率太低,怎么办?


很多小伙伴都是先人肉把不同渠道的数据统计下来,然后表面上看一下,如果数据明显偏高,说明这个渠道效果不错,如果数据太小,则直接断定这个渠道无效。


可具体每个渠道的拉新能力、首单成本、留存成本、复购率、具体的ROI等就不得而知了。


但是大家心里都明白,这样浮于表面,假装在分析数据,只能勉强应付领导,根本不能发现问题的本质,更别说提出解决方案。


当然,不是我们不想好好分析数据,而是真的“力不从心”,找不到头绪,不知道该如何去分析数据


而且在具体实操中,很多同学都会遇到这3个问题


  • 接触的数据量多且杂,难抓住关键指标。

  • 对比数据后不知从何角度去提供策略建议,难驱动运营优化。

  • 使用Excel操作耗费大量时间,记录数据耗费大量时间。


如果你也有这样的困扰,却不知道从何学起,别担心!


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