互联网人,大部分时间都在跟各种各样的数据打交道:渠道效果分析、用户画像分析、转化分析、产品功能分析……
数据具有天然的客观属性,能够定量、定性分析的方法,反映客观实际情况。因此通过分析数据,可以帮我们快速发现业务规律、找到问题根源。
举个例子
某电商平台新增主页商品按照销量、价格排序功能,目前已经上线一段时间。产品经理让实习生小君、晨晨,分别做一份用户对新增功能点的使用情况数据分析报告,来评估功能的效果。
小君:接到数据分析需求后,第一时间找到数据组的同事获取数据,并把各种原始数据做成表格和图表(如下):
看到了大部分用户仍然选择不排序,实际使用按价格、按销量排序的用户占比非常少,因此小君在报告中写下:根据数据统计,新增产品功能点的用户使用率不高,这个功能效果很差,还不如不做。
晨晨在接到需求后,没有直接上手做图表,而是先做了这些事情:
- 确定需求分析目的——数据分析的目的,是为了评估新功能的效果,而新功能目的是提升转化率;
- 数据提取——找相关部门获取浏览、下单转化等关联数据;
- 数据清洗——处理异常数据,最后得出以下图表:
晨晨发现,虽然使用新功能的用户占比很低,但是未使用新功能的用户总转化率大约只有35%,而使用按价格排序转化率在60%左右,按销量排序转化率在50%左右,都比没有使用排序功能的用户转化率高很多。
因此,她得出的结论是:增加的排序功能,能够提高转化率的,但是目前的功能使用率太低,下一步的工作是需要加强用户引导,提高使用率。
看到没有,同样一套数据,不同的人可以得出不同的结论。
擅长数据分析的人,更能够深刻理解数据的含义,能从数据分析中发现业务存在的不明显问题,并且提出有价值的意见和建议。
所以,对于初阶的产品、运营同学来说,掌握系统的数据分析知识很重要!不仅可以帮你快速找到数据问题来源,还能让作为新人的你,在上手工作时做到这3件事:
1.深度理解业务,明白数据指标对业务的真实含义,并且能够及时从数据中发现业务问题和机会;
2.能够使用Excel完成基本的数据分析操作,数据导入、数据拆分与合并、数据清洗、数据转化等;
3.能独立撰写不同业务场景下的数据报告,做产品调研、评估渠道推广效果、投入产出比等;
这一次,我们为你邀请到了业内资深数据分析师、滴滴策略运营经理@Mani老师,发起《15天入门互联网数据分析》学习计划,从真实大厂案例出发,带你系统掌握入门级的数据分析流程和方法。
除了我们熟知的AARRR、RFM模型外,老师还会教你QQ模型、用户行为理论、人货场模型等常用的数据分析框架以及常用的数据分析法。
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