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讓數(shù)據(jù)說話 如何采集分析數(shù)據(jù)

網(wǎng)站建設(shè) 錄入時間 2023-09-09 閱讀次數(shù) 無雙建站 wordpress翻譯插件
  數(shù)據(jù)采集的三大要點

  1、全面性

  數(shù)據(jù)量足夠具有分析價值、數(shù)據(jù)面足夠支撐分析需求。

  比如對于「查看商品詳情」這一行為,需要采集用戶觸發(fā)時的環(huán)境信息、會話、以及背后的用戶id,后需要統(tǒng)計這一行為在某一時段觸發(fā)的人數(shù)、次數(shù)、人均次數(shù)、活躍比等。

  2、多維性

  數(shù)據(jù)更重要的是能滿足分析需求。靈活、快速自定義數(shù)據(jù)的多種屬性和不同類型,從而滿足不同的分析目標。

  比如「查看商品詳情」這一行為,通過埋點,我們才能知道用戶查看的商品是什么、價格、類型、商品id等多個屬性。從而知道用戶看過哪些商品、什么類型的商品被查看的多、某一個商品被查看了多少次。而不僅僅是知道用戶進入了商品詳情頁。

  3、高效性

  高效性包含技術(shù)執(zhí)行的高效性、團隊內(nèi)部成員協(xié)同的高效性以及數(shù)據(jù)分析需求和目標實現(xiàn)的高效性。

  基于以上三點,我們看如何讓數(shù)據(jù)采集更準確、分析更有用以及團隊內(nèi)部更高效。

  數(shù)據(jù)分析價值性和高效性

  step1:明確數(shù)據(jù)驅(qū)動目標

  數(shù)據(jù)采集切忌大而全,數(shù)據(jù)分析需求也是隨著產(chǎn)品不斷迭代的,明確長遠和當前階段的分析需求,讓分析更有目的性,技術(shù)執(zhí)行更高效。

  場景舉例:

  小何是公司的產(chǎn)品經(jīng)理,小張是技術(shù),近兩人都認識到了數(shù)據(jù)在產(chǎn)品運營和決策中的重要性,經(jīng)過幾個數(shù)據(jù)平臺的調(diào)研,后,選擇了無雙,并且已經(jīng)明確了當前階段的數(shù)據(jù)需求…

  小何:「小張忙嗎,文檔中那個,登錄流程、注冊轉(zhuǎn)化、購買轉(zhuǎn)化、分享轉(zhuǎn)化等是長遠需要關(guān)注的數(shù)據(jù)指標,務(wù)必埋上哦;對于發(fā)現(xiàn)功能呢,兩個禮拜后我們會提交一個新版本,先不埋了啦,辛苦啦?!?br/>
  小張:「小何,你真棒,一會兒我就給你埋好了呢!」

  小何:「哦還有,注冊那個頁面我們有個推薦人選項,需要用戶輸入推薦人賬號,采集的時候別采賬號啊,我只想看注冊用戶是否有推薦人的分布,把那個屬性處理成判斷哦」

  小張:「這簡單。那今晚…」

  看著小何轉(zhuǎn)身要離開了,小張欲言又止,默默地繼續(xù)敲代碼了…

  step2:按需采集數(shù)據(jù)

  帶著需求和分析目標去采數(shù)據(jù),不僅避免了數(shù)據(jù)冗余帶來的無從下手,也避免了全量采集之后卻不知道要分析什么的尷尬。

  圖示為埋點范例:
數(shù)據(jù)分析   圖示文檔可由數(shù)據(jù)分析需求人員整理,表格梳理讓需求人員和技術(shù)人員協(xié)同更高效,也大大提升了后續(xù)的分析價值和效率

  step3:多維交叉定位問題

  對數(shù)據(jù)的應(yīng)用可分為一般分析和探索性分析。一般分析包括對日常數(shù)據(jù)如新增、活躍、留存、核心漏斗的監(jiān)測分析,也包括對各部門日常業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)監(jiān)測。監(jiān)測每日增長,分析異常情況,比如對注冊失敗、支付失敗事件的監(jiān)控和及時優(yōu)化。

  探索性分析是對數(shù)據(jù)的應(yīng)用。對核心事件的相關(guān)性分析、挖掘產(chǎn)品改進關(guān)鍵點等,如促進用戶購買的相關(guān)性分析、找到促進留存的Ahamoment等。

  step4:優(yōu)化產(chǎn)品、優(yōu)化運營策略

  基于數(shù)據(jù)反映的問題,做到實時監(jiān)控和及時解決,基于分析得到的增長啟發(fā),去做A/B測試、灰度測試、去MVP實踐。

  step5:衡量

  衡量是數(shù)據(jù)分析到實踐的后一步,當然,也可能是步。有時候我們看似找到了增長點,但實驗發(fā)現(xiàn),事實并不如預期,不要灰心,不要喪氣,更不要不吃飯,分析過程中對用戶的理解、對業(yè)務(wù)的深度挖掘可能會讓下一次優(yōu)化產(chǎn)生累計價值。

  數(shù)據(jù)分析思維

  數(shù)據(jù)采集固然重要,數(shù)據(jù)分析的方法論也很重要,但不要迷信數(shù)據(jù),因為更重要的,可能是人的創(chuàng)造力和想象力!數(shù)據(jù)分析也從來不是一勞永逸的,產(chǎn)品在不斷迭代,業(yè)務(wù)在不斷更新,從認知到?jīng)Q策,數(shù)據(jù)更多的是起到了輔助的作用,從梳理需求、到采集、到分析、到實踐、再到衡量,它是始終循環(huán)在企業(yè)增長的整個過程中的。

  后,那些改變世界的程序猿,他們始終希望能用自己的技術(shù)創(chuàng)造更多的價值,很多時候,他們要的可能是明確的數(shù)據(jù)需求、明確的分析目標,以及一套高效協(xié)同的方法,畢竟,誰都認為:能準確解決問題、能驅(qū)動業(yè)務(wù)增長,更!重!要!

  數(shù)據(jù)分析思維的重要性其實是不言而喻的,有些公司有很多數(shù)據(jù),但這些數(shù)據(jù)能干嘛,不知道。

  有些公司沒有數(shù)據(jù),因為他們不知道數(shù)據(jù)能干嘛,也不知道怎么去采集。

  韓重明拿電商舉例子其實是很聰明的,我認為可能這也是一種本能,因為電商和游戲,這兩個領(lǐng)域,對于數(shù)據(jù)的采集、分析、應(yīng)用,都有很長時間的探索和積累。

  但對于大多數(shù)其他領(lǐng)域的公司來說,有時候,碰到數(shù)據(jù)問題,是一臉懵的。

  所以,在未來的互聯(lián)網(wǎng),對數(shù)據(jù)的了解越多、運用越熟練的人,就會越發(fā)的有價值。

  從這個點上說,人人都需要掌握一些數(shù)據(jù)分析的思維,這樣,你看到的世界會有很大的不同。

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