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運營數(shù)據(jù)分析,怎么做才有深度
2021-11-08 11:53:46

“做分析不能光羅列數(shù)字,要有有深度的結(jié)論!”


這是很多公司對數(shù)據(jù)分析師的要求。然而到底怎么做才有深度?除了羅列購買人數(shù)、購買率等數(shù)據(jù),到底還能分析啥?今天結(jié)合運營的例子,具體講解下。

01  從最簡單的場景入手

設想一個最簡單的場景:全場5折!件件五折!樣樣五折!作為消費者,我們最喜歡這種簡單粗暴又實惠的方式。


但是站在運營的角度看,這樣有啥問題呢?因為消費者不止一類人,每個企業(yè)面對至少四類消費者,并且其中陌生人才是大多數(shù)(如下圖)。



單純地打折,導致的結(jié)果就是經(jīng)營盤子越做越小,銷量可能維持在一定水平,但總利潤是越來越低的。


如果數(shù)據(jù)分析師不懂得背后的運營邏輯,只是單純陳列數(shù)據(jù)的話,那么就會啰嗦一堆:“購買客戶數(shù)XX人,購買金額XX萬,較上月下跌x%……”


但這些都僅僅是現(xiàn)象陳述,這里的深度問題是:手段粗暴,缺少引流。如果一個企業(yè)的運營只會這么干,那歷次打折疊加的效果更明顯(如下圖)。




所以,想解讀數(shù)據(jù)更深入,需要以下兩者缺一不可:


1、理解運營基本邏輯


2、用數(shù)據(jù)佐證邏輯


02. 從簡單到復雜

為了改變這種簡單粗暴的做法,人們自然會想到:拆分人群來做。最直觀的拆分是把新用戶和老用戶區(qū)分開,做不同策略。如果不考慮運營邏輯,數(shù)據(jù)分析師會本能的給出三個分析基本思路(如下圖)。



但注意,當策略有了組合的時候,就會有疊加效應,因此引出三個更深層的話題:


1.單個策略執(zhí)行是否有效


2.兩個策略之間,是否有銜接


3.整個策略組合,成本是否失控


這三個問題是由小到大,逐層解決的。

03. 單個策略優(yōu)化

以獲取新用戶舉例,設想一種最簡單粗暴的方式:新用戶首單1元買商品。優(yōu)惠力度大,簡單粗暴,作為顧客的話我們?nèi)巳讼矚g。


但是站在運營角度,這么簡單的活動,都至少有五個部分組成(如下圖)。



如果孤立地只看一次活動,那么作為數(shù)據(jù)分析師,肯定只能得出:曝光量XX萬,引導注冊X萬,購買人數(shù)X萬這種沒有結(jié)論的數(shù)據(jù)。


但是把所有活動,按照策略目標編織成活動組,就能進一步發(fā)現(xiàn)問題(如下圖)。



這里能反映出很多更深層的問題:


1.單一活動,沒有做過優(yōu)化


2.做優(yōu)化毫無章法,無法有效積累經(jīng)驗


3.做優(yōu)化僅僅優(yōu)化某個部分,放棄其他動作


簡單來說:運營自己沒有本事做,瞎胡亂改,東抄抄西抄抄。如果這種狀態(tài)也能出業(yè)績,那就只能證明:大環(huán)境真的很好。如果沒有出也是理所當然的。


還有另一種情況,就是優(yōu)化了若干版本以后,發(fā)現(xiàn):一個渠道的新用戶數(shù)/轉(zhuǎn)化率是有上限的,至少在目前的文案創(chuàng)作能力+商品+優(yōu)惠政策下,是有最大限額的。


如果能證明這一點,也能得出一個更深層結(jié)論:需要新開渠道,支持更大的業(yè)務目標。這樣的結(jié)論,也能避免數(shù)據(jù)分析師被人揪著不停地問:“為啥就分析不出更多優(yōu)化點了”——它可能真的就只有這么多。

04 兩個策略銜接

還拿上邊的例子,當新用戶完成首單以后,已經(jīng)有了注冊信息和首次交易數(shù)據(jù),就能做更多分析,也能導出更多策略。


注意,在運營角度,這里的很多策略是固定可做的,根本不需要做分析也知道能做,數(shù)據(jù)分析支持的,僅僅具體的做法以及數(shù)量(如下圖)。



此時,除了簡單地輸出:復購率、復購人數(shù)、復購商品量等等數(shù)據(jù)以外,將兩個策略結(jié)合來看,能看出更多深層次問題(如下圖)。



為什么用戶不復購?如果直接問數(shù)據(jù)分析師,估計能把人問傻,但結(jié)合之前新人階段策略以后,就能得出更深層分析結(jié)論:


1.因為根本沒有策略承接這一群新人


2.有策略,但是過于單一,未結(jié)合消費習慣


3.有策略,很多樣,但缺少培育,就知道收割


4.有策略,有培育,但時機不對,太早/太晚


這些結(jié)論,是需要把前后策略連起來看,才能深入發(fā)現(xiàn)的。

05 多策略管控

當策略越多,策略之間的相互影響越明顯。此時運營會有兩個明顯的傾向:


第一類:各部門各自為戰(zhàn),拉新、復購、高價會員一個小組一套策略,營銷費用瘋狂燃燒。


最簡單的例子:負責拉新的部門為了自己的考核數(shù)據(jù)好看,在拉新的時候多塞了幾張優(yōu)惠券,優(yōu)惠券又有3個月有效期。結(jié)果等第三個月負責復購的部門來做活動的時候,用戶莫名其妙又多拿了幾張券。


最后的結(jié)果,要么是羊毛黨把券都用掉,薅個痛快。要么就是用戶挑了優(yōu)惠最大的券用,總之,得有個部門郁悶:“為啥我的券沒人用??”


這些問題,在單一的活動復盤里很難講清楚,但把所有活動圍繞活動編織成策略組,就看得很清楚。能及時發(fā)現(xiàn)活動間堆疊,能基于每個用戶計算清楚到底投放成本去到多少(如下圖)。



第二類:各種動作混為一談,又要用戶看直播,又要用戶下載APP注冊,又要玩游戲,最后才能得個可憐巴巴優(yōu)惠券。


這種情況根本不需要舉例,現(xiàn)實生活中太多了,而且經(jīng)常是操作越整越復雜,優(yōu)惠越給越少。一個基本的常識就是:流程越長,流失越多??此泼婷婢愕?,實則面面俱廢。


此時作為數(shù)據(jù)分析,除了給到這個巨復雜的流程數(shù)據(jù)以外,還可以把這個巨復雜的流程,對應回基礎用戶數(shù)據(jù),看看丫實際覆蓋了哪些人,到底激活的是誰,這樣就能把大而無用的問題暴露出來。

06. 小結(jié)

在數(shù)據(jù)分析領域,一直以來都有拿著錘子找釘子的不良習慣。今天書本上講了邏輯回歸模型,所以邏輯回歸能怎么用到業(yè)務上,快給我一個邏輯回歸業(yè)務,謝謝。


可如果真的理解了數(shù)據(jù)模型的本質(zhì),你會發(fā)現(xiàn):數(shù)據(jù)模型本質(zhì)上是點試的輸出。比如邏輯回歸,它就只有一個二分類結(jié)果:是/否,沒了。比如線性回歸,它就只輸出一個連續(xù)型的數(shù)字,沒了。


而具體到運營工作上,運營的工作是鏈式,是交織在一起的,是一步步迭代的。因此不可能指望一個點試的結(jié)果解決問題。即使預測出來一個人不消費,又怎樣!


要在哪里接觸到他?


要投什么商品吸引他?


要幾點幾分推信息?


推送了他不點擊咋辦?


你確定推的文案他看得懂?


對手搞了更大力度優(yōu)惠,又怎么辦?


這些一系列的問題,都不是靠著一個數(shù)據(jù)模型預測出來的,而是先要把運營策略梳理清楚,編制分組,理清內(nèi)部邏輯,才能結(jié)合數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)盲點,從而找到更深層的原因。


這里又延伸出另一個問題:如何從運營方案的語文描述里,總結(jié)出一個數(shù)據(jù)可以分析的邏輯出來。

-END-

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