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“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:如何分析該問題?直播業(yè)務優(yōu)化點在哪里?
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):
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?
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
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。
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。
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。
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?
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。
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)
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。
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。
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)。
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3)偽造身份、冒充他人,通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份,或與特定機構或個人存在關聯。
6. 傳播封建迷信,主要表現為:
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治?。?br /> 2)求推薦算命看相大師;
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢;
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失,包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢,東西寵物丟了能不能找回、取名改名等;
7. 文章標題黨,主要表現為:
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現手法等行為來誘導用戶;
2)內容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲;
3)使用夸張標題,內容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為,主要表現為:
1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論,影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內容,主要表現為:
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