数据分析首先要懂业务,而怎样才叫懂业务?

日期:2018-05-16 08:27:18

易讯网络认为懂业务,就该知道数据工作该如何推进,第一阶段应该是基础数据建设,保证数据收集的规范化、全景化和扩展化,保障从打点->收集->清洗->统计->入库这个数据生产流程的效率和稳定。

第二阶段重点关注种子用户的数据表现,用户对产品哪些功能使用不顺畅,对哪些品类的内容更加有偏爱,什么样渠道的用户质量更高,并将以上结论同步输出给业务侧,并持续进行PDCA循环,直至通过留存率测算出来的life-time足够支持进入爆发期。在爆发期的分析重点就是不断提升运转效率,比如根据用户偏好特征进行定向组织生产,继而扩大分发场景,从APP内分发再到APP外分发,不断提高单篇内容的分发效率;优化产品的栏目布局、功能按钮等动线设计,满足不同人群的使用偏好,提高”坪效、人效”;从买用户到等用户再到涨用户,目前产品的核心用户群体是谁,在社会人口这个大盘里是否已渗透彻底,如果没有,通过什么渠道可以“捕捉”到他们,以及通过分享/转发这些策略的设计,实现用户的自增长。在第二阶段的种种目的都是为了不断放大用户与内容的规模效应,为商业化做准备。第三阶段的分析重点则是关注商业侧表现,内容无论是自产也好,还是UGC也罢,都是有成本的,成本换作了流量,流量又通过商业化实现了变现,所以需要通过数据优化当前的广告形式和策略,帮助金主爸爸找到最匹配的用户,以及让用户发现最需要的广告,从而实现ROI的最大化;第四阶段则应关注创新发展,国内同行当前的发展模式都有哪些,以及各自的差异化竞争点,国外是否有类似的行业以及当下现状是如何,用户还有哪些延伸需求没有得到满足,内容行业的未来发展趋势是什么,以及可能会遇到的法律法规等政策风险。
懂业务,你就会知道在相应的阶段老板的关注点是什么,你就会设计出更符合业务视角的报表,通过相应的专题分析,解答老板还未开口的”需求”。
懂业务,你就会想到首先要了解各业务角色的KPI,对于团队协作来说,最有力的方法就是驱之以利,而非驱之以理,当业务人员知道你们是利益共同体的时候,良好的协作也就有了保障。
数据的本质是数值,只是属于结果而已,要想改变结果,只能去寻找因,从因上做改变,才能引起数变。


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