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5個步驟,用數據分析優(yōu)化業(yè)務
2021-11-15 14:43:15

“數據分析,要分析出具體業(yè)務優(yōu)化點”是很多公司對數據分析師的要求,也是讓很多同學們頭大的問題。


怎么從一個個數據指標里,得出一個優(yōu)化結論?今天結合一個具體問題場景,系統(tǒng)講一下該怎么做。


問題場景:

某在線教育機構,每周會開免費的直播,所有用戶預約后可以觀看直播。業(yè)務方期望通過直播能提升用戶的付費率。

但執(zhí)行了一段時間后,業(yè)務方開始糾結:到底直播報名后觀看率與觀看人數,對付費率有沒有用?畢竟開直播也有成本,為啥總感覺開的場次多了,轉化率似乎沒啥提升??


問:如何分析該問題?直播業(yè)務優(yōu)化點在哪里?

01 常見錯誤做法

很多同學習慣于數據庫里有啥字段就用啥,不區(qū)分場景,不打標簽,結果自然分析不出東西。比如本例,很有可能原始數據記錄,就是一個名叫XXX的直播,有XX人報名,有XX人觀看,沒了。不深入思考的話,很有可能傾向于:


1、拿每日直播總觀看人數&每日銷量總數,做相關分析,看相關系數是多少


2、拿每一場直播的觀看人數&直播后購買的人,計算直播轉化率,然后畫一條折線圖


3、拿每一場看直播的人&報名了沒看直播的人,分兩組,計算購買率


這樣能算出三個數字,但是下結論的時候,就很容易被業(yè)務挑戰(zhàn):


1、我發(fā)現直播人數和銷量相關系數0.76——所以呢!所以又怎么樣???


2、我發(fā)現最近三周直播轉化率在下降——廢話!我早知道了……


3、我發(fā)現看了直播的購買率高出5%——廢話!肯定高呀,所以呢?


常見的質疑就是這么來的。這些結論之所以都是廢話,是因為業(yè)務看了以后,真的不知道能干啥。業(yè)務方期望聽到的優(yōu)化建議,是:直播還能不能做!能做的話,做多少場?做啥話題?掛啥鏈接?不能做的話,我要怎么解決銷售問題!這才是有用建議。



那么,如何解決問題呢?

第一步:理解業(yè)務場景

找業(yè)務優(yōu)化點,第一步當然是回到業(yè)務本身。從教育業(yè)務本身來看:所有用戶一鍋燉的來開直播,就不是個很合適的行為。因為不同用戶的需求完全不一樣:


1、新注冊用戶:對教育機構和課程都不熟悉,需要建立信任


2、已付費一次用戶:如果人家剛上2節(jié),就催著買新課,肯定沒人買單


3、已付費n次用戶:用戶已經有了學習成績&學習進度,再推也是推進階課程


總之,不同的人,在教育上需求天生有差異。


很多同學看到這里,本能地會提出:分人群開展直播,效果就好啦!


這樣也會被噴哦,因為理解業(yè)務場景,僅僅是個開始。

第二步:分析業(yè)務痛點

在提建議的時候,要避免提:“指標低了,要搞高”、“混播不好,建議分開”這一類聽著合理,實則無腦的建議。


為啥?因為人不是傻子??吹街笜说土耍隙〞胫愀?,有精力做分散場次,肯定會想著分開做。違反常識的做法,背后一般都有隱情。要進一步梳理,先找到業(yè)務痛點再說。


從表面上看,目前的問題是:直播帶來的轉化效果不明顯。


再深層次看,可能的問題是:直播一鍋燉,缺少分類指引。


再深層地看,為啥會一鍋燉,背后隱情,很可能是:


1、有的話題,所有人都感興趣。比如職業(yè)發(fā)展、基礎技能等等,沒必要分。


2、直播也有成本,需要時間&制作內容。但新人獲取的節(jié)奏不固定,如果針對新人做,排期很麻煩。


3、老用戶的學習狀態(tài)并沒有單獨統(tǒng)計給組織直播的同事,導致無法了解每個學習進度下,到底有多少人。


4、拆分人群以后,可能某些人群人數很少,轉化率不足以支持單獨做一場直播。


5、即使拆分,也不見得能提升轉化率,目前沒有數據證明這一點。


總之,所謂拆分,可能只是看起來很美好,實操糾結點很多。


但是,這些具體的糾結點,對數據分析來說簡直是如獲至寶。分析的問題越具體,越容易得結論,分析的問題越模糊,才越難出結論。有了具體痛點,可以看:如何用數據解決問題。

第三步:歸納分析邏輯

業(yè)務痛點可能是很分散的,用數據進行解決,需要的是分析邏輯。一個最簡單的構建邏輯的方法是:從大到小,從粗到細,先排除明顯可見的問題,再追細節(jié)。


本案例中,站在數據角度,可以將以上業(yè)務痛點,總結為三大類問題:


1、現有直播,是否真的轉化率不行?僅限于特定主體不行,還是都不行?


2、現有用戶,是否轉化率天生有差異?哪些能被直播突破,哪些不行?


3、現有產品,是否都適合直播轉化,不同單價,是否有不同場景。


這三個問題能直接推導出具體優(yōu)化建議。


但注意,這三個問題,可能是相互糾纏的,比如一場直播沒有帶貨成功,可能是直播本身不行,也可能是用戶沒需求,也可能是產品不匹配。此時需要構造分析邏輯。


從題目來看,業(yè)務方并沒有糾結用戶&產品,而是從直播切入。因此構造分析邏輯的時候,也應該從直播開始,先看排除直播本身沒有組織好的問題(如下圖)。



其次,在教育類產品中,直播話題天生和待銷售的產品有關系,但是和觀看用戶不一定有關系。特別是小白用戶,經常分不清自己真正要學哪一塊,隨便看看的情況很普遍,因此第二層級可以分用戶,區(qū)分新注冊用戶/老用戶(如下圖)。



這樣建好了分析邏輯,可以填充數據了,但還是建議做一些準備工作。

第四步:進行數據準備

為了描述業(yè)務狀況,經常需要使用大量的標簽,很有可能這些標簽并未事先準備好。因此需要做準備。


比如本案例中:


1、直播的標簽(學習主題、講師水平、適用于群體、難度)


2、用戶標簽(新用戶/老用戶,新用戶的來源渠道,老用戶)


3、產品標簽(適合群體,價位,學習主題)


這些都需要一一準備好,這樣后續(xù)分析才能有線索。


注意:很有可能業(yè)務方要分析結論要得很急,之前的基礎建設非常地差,根本沒有時間一一打標簽。此時就要提醒業(yè)務方:不打標簽的情況下,無法對問題深入分析。建議至少把一些特別重要的先打上,不然總是臨時抱佛腳,就總進步不了。

第五步:輸出分析結論

有了以上所有準備,最后一步就是數據填充,根本就是水到渠成的事。而且這樣分析,能按圖索驥的找到問題最明顯的點,從而提出非常細致的優(yōu)化建議(如下圖,注意,由于篇幅限制,下圖沒有完整展示全部推演邏輯,有興趣的同學可以自己補全)。



在構建分析邏輯的時候,實際上每一類用戶對應的情況,已經是一個具體的業(yè)務優(yōu)化點,只不過數據是最終裁判。哪一類情況出現的多,就有限解決哪一類問題。并且,出現兩個因素相互糾纏的時候,也以看數據多少,選擇主要問題來解決。這正是數據分析有用之處。不然千頭萬續(xù),無從下手。

02 小結

所以,深入業(yè)務場景,剝絲抽繭,層層論證,才能更好地得到優(yōu)化點。注意:作為優(yōu)化建議,一般都是從補缺的角度來提,但是補齊現有缺點,并不意味著就是最優(yōu)解,很有可能有更好的點子。因此真的想提可落地的建議,不見得只有本文一種方法(實際上,有三種基礎方法)。

-END-

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