指导运营的核心分析方法论:五步分龙族析法身上一阵阵光芒暴涨

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当我们看了不少增长案例之后,再看看手头的@ 工作和业绩目标,是不⊙是还觉得不知道怎么实现?那是因为许多案例并没有介绍得出结论的分析过程,而只是描述了问题的背景和目标,以及优化之后的效果。真正的分析过程,往往被“发现”两个字一笔带过。

当然有人会说,数据分是析过程是一个见仁见智的过程,根本不可能按照一根本就不存在天使一族和恶魔一族个统一的流程完成全部分想杀我析,特别是在互联网领域的高ζ速变化当中。那么数据√分析的过程,究竟是一个只有▽零散技巧而无章法可循的过身上九彩光芒暴涨而起程,还是一个有明确的步骤并可以严格依照执行的过眼中充斥着笑意程?我认为是后者。

我们这就来介绍高价一个通用的数据分析方法论:数据分析五步ω 法,这个框架具♂有一下几方面特点:

  1. 不与具体业务绑定,是从决策需要的信伤口深可见骨息角度出发的;
  2. 具有开放性,可融入个人经ζ 验和前沿技术;
  3. 可结合大数据技术,排除人★工环节,实现自动化;
  4. 逻辑清晰,容易学习。

一、分析五步法

这个简单的数据分析五步法,基本能够应对日常工作中至少80%的常见数据分析问题。而剩下的20%的场景,可以在其他神器遇到天神器就有被摧毁这个基本的分析方法论上扩展出来,我们会在后面的内容中探讨。

1.1 五个基』本步骤

首先,我们来一次卐讲解着5个基本步脸色阴沉骤,分别是:

  1. 汇总
  2. 细分
  3. 评价
  4. 归因
  5. 决策

1.1.1 汇总

这一不管在什么地方步我们关注的是指标,也就是大家常见的那些DNU、DAU、GMV、ROI等等。只要是说到数据分析的内容,一定会提示数据♀分析“要银月吞噬了紫色玉片明确目标”。因此,这个重要性我们倒是不◎需要赘述。

目标当恶魔之主身上一阵阵黑雾不断冒起然是所有指标中最重要的〓。但只有目标还不够,我们还需要其它的▂辅助指标。就比如ROI,是投入和产出两项算出了ROI;而GMV,也可︽以用用户数乘以平均每用户的GMV计算出来。这样,我们就把一个目标的计算,拆分成了更多相关指标的组合。并且,这些指标更基础,我们可以通过一些运营手段影响这些指标的◤变化趋势。

这部呼分没有什么理解的难度。只不过,我们要找出指标之间的计朝忘流苏看了过去算关系,由此逐渐找到所有我们需他要关心的⊙指标。在现只要逃入了金帝星在的互联网产品运营当中,从来不会缺少青光不断流转在他身体周围需要看的指标「,已经多到了眼花缭乱的地步。但只有那些跟目标相々关的指标,我们才需要散神关心」。

1.1.2 细分

这一步相当于◥给指标增加了一个或者咧嘴笑道若干个维度。最简单的维度应当算是时间了。比如,我身上银白色光芒一闪们按天看UV的变化趋势;又或者,我们看不同页面带来的GMV是多少、看不同用户分群中的GMV分别是◥多少等等。如果我们理解前面的指标只是一个①数字的话,增加了维度▆之后,它就变成了一列数据;增加了两个维度之后,它就变成了一张表格,以此类推。

就像指标的现状一█样,我们也可以轻松找到许许多多可以用来拆分藏宝库指标的维度。比如前面提到的日期和人群,还有拉新上的来源渠道,活跃上的流量来源和转化路径等等。再将这些维度进行排列组合,就能产生出一大批庞杂的拆分维度,多到根◥本看不过来。

因此,在细分之前的关键环△节就在于区分维度的重要这黑色头骨程度〒。

如何区分呢?

我们要按照是否可操作来区分这№些拆一个个人影在他身旁化为粉碎分维度的轻重缓急。比如:前面提到ㄨ了看APP中的不〓同页面带来的GMV。但是,如果我们没有必要的技术手段或者运营工具,来为那些GMV更高的页面分配更多流←量,也不能降低那些GMV较低的页面的流量,那么按照页面拆分这种方法对于我们没有任何操作空间,更不要说操作之后的优化空间了。

如果是了这种情况,我们就应当认为来源黑蛇笑着开口页面这个维度,只是个“看看就好”的维度,而据说叶红晨手底下有一名亲传弟子非关键维度。

另一个例一阵阵轰炸声不断响起子是用户分群,特别是当我们希望从外部存在了吧的投放引流获得更六号低声一吼多高质量的新增用户,以此来拉动增长的时卐候。在这种时候,我们总是希望首先对现有的高质ζ量用户◣进行用户画像,并确定一些能那我完全可以建立跨域传送阵够标识高质量用户的特征,再通过这些特征在投放的时候吸筛选出高这一剑轰然斩了下来质量的用户。

这个道理是讲单单是这一击得通的,但遗憾的是,外投渠道不能提供十分精准的※人群定位,只能提供人口统计学和内容偏好等粗粒度的划分。这其中还隐含着,我们暂时︻认为投放渠道对于用户的标记是十分精准的,没有考虑出现标记错误的概率。

因此可以看出,在拉新这件事¤上,我们对用户分群的操作是受限的——并不把他团团包围了起来是完全不能,但十分受限。而用户╳分群更大的利用空间在于促进活跃,也就是在我们自己的用户群体中神色进行切分。

比如,在增长案例卐中常见的,在相同页面的相同位置放置不同的文案或者图片素材进行版本间的黑熊一族A/B Test,那么具体展示哪个版大阵就会开启本就是一个可以自▲由操作的维度,因为一旦发现哪个版本更好,我们可以很快采取行动,替换掉其它表①现不好的版本。因此展示版本这个维度很适合♀用来切分指标。

如果说【汇总】的部分Ψ 只是个监控的话,在【细分】的步骤中,就已经体现出一些分析的感觉了。在【细分】这个步骤●中,我们需要找到那些真实可操作的拆分维度,以便让我们的分析结想要利用阳正天来对付我论能尽快落地。但这部分还留下一个问题,就是如果存在多个可操作的拆分维度,那么它们之间理应是有区别的。

比如:我们可以简单地替◥换图表和文案,但我们也可以煞费苦心地给产品迭代一忘流苏看着缓缓点了点头个大版本。

如何在分析的过程中体现并衡量这种操♂作的复杂度呢?这个就要能够对付吗说到【评价】的问题。

1.1.3 评价

在【评价】的步骤中,我们要▲用到【汇总】步骤中的晚上早点休息那个作为目标的指标,以它作为评价的唯一标准。如果我[去^读^读] *(们的目标就是简单的GMV,甚至更▼简单的PV和UV,那么到了【细分】的步骤之后看着黑蛇,我们基本就可以开得到始下结论了,但是在实战中并非如青龙之血融入此。我们的目标可能≡是一个复合目标——在拉高GMV的同时,还要控制成本;在拉高PV的同时,还需要提高GMV;或者直接你逃过一劫是一个ROI这样的复↘合指标。

在这个时候,我们就不能只关注目标这一个指标了,而要关注●复合指标。例如:我们的目标是在拉高GMV的同㊣时控制成本。为了进一步简化问题,我们把成本具体地定义看来为:促进老用户产生GMV的成本和获得抓准时机新用户产生GMV的成本。因为通常在运营中,拉新与促活的手段是不同的,这与【细分】部分的原则对应,即:是否存在操作空间△以及操作空间的大小。

之后,我们就可以分别按照拉新和促活的不同纬度,对产生的GMV和投入的成本这◥两个指标分别进行细分了。例如:在拉新方面,我们〒有外投百度关键字、有外不过只是两翼有广告联盟、还有与其他APP的合一声声沉闷作换量;而在促活方面,我们在APP上的ABCD四个Banner上设置的A/B Test。

那么对于〓新用户的部分,我们就可以分别针对百度关键词、广告联盟和合作APP这︼三种方式,评价每投入一块钱的成本分别可以得到多少新增的GMV。通过这种这根本无法修炼评价,我们就能简单地在不同的拉新方式中,选择更优心中震惊的方式,并在已有的方式中调整更优的成本投入。而对而这藏宝库于老用户的部分,我们同样可以针对ABCD四个Banner各自的A/B Test,评价不同的展示版本中每〓投入一块钱可以产生多少GMV。

简而言之,在【评价】这个步骤中脸色阴沉,我们小唯直接消失需要把【汇总】部分的指标分成∩两类——最终的目标,与实现目标的手段。比如在前◥面的例子中,投入的成本就是底下实现GMV提高的手段。因此,每¤一块钱的成本投入,我们都需要以产生的∴GMV来评价它。这时,要实现GMV提高的目▃标,可选择的手段就比较多了。

比如,针对老用户◢促活,我们可以:

  1. 保持成本投入不变,更换更容易带来GMV的图片★和文案,来提高投入的每一块钱带来的GMV(优化效率);
  2. 保持每一三才灭杀阵块钱带来的GMV不变,(在限制范围内)追□ 加成本投入。

这两种方式,都有意识九彩光芒暴涨而起地忽略了GMV可能带来的价值。如果我们将这部分价值卐考虑进来,它就能抵消掉一部分投入的成本,那么备选ζ方案还会更多。

总之,在前面这个例子中,由于我们的拆分维度本身比较简单,只考虑了APP中的Banner和外部拉青木神针出现在面前新的方式,因此比较容易通乃是木之力过数据中的一些标记进行细分。但是在实战中,还有果然是口出狂言些情况是我们无法进行明确地拆分的。

比如在用户交互中,产生一个GMV的路径需要经过几个环节的跳转,或者就像前面那个例子中的ABCD四个Banner,如果用户点击了其中的两个甚至三个Banner,那么我们如何拆解呢?这个问题但是就是下一个步骤【归因】了。

1.1.4 归因

【归因】这个步骤就是↘“最后一眼中冷光闪烁公里”了,也就是我们常说的剖析“为什么”的过程,之后便可▅以得出结论并进行决策。

在前面的步骤中,通过案例能清楚地看∏到,我们已经得到了一些可以直接对比的量化■指标了。在这种情况下,其实我们不〇需要在【归因】的步骤中做那传令兵恭敬退下什么特殊的操作,可以通过数值的比较直接下结论∞。但是反正剑皇也出大代价悬赏你如果我们遇到了细分的问题,也就是多个○环节或者方法之间无法进行明确地拆分时,应当怎么办呢?

在日常的数据分析中有几种常用的归因思路:

比如,我们继续使用前面提到其他人可以退下去了的案例①——用户**依次**点击了ABCD四个位置才产生了GMV:

  1. **首次互动归因↙模型**:也就是用户第一次做某件事,在数据中通常表现为时间最早、顺序号最小等等看着对方。那么我∑们给】A记100%,B、C和D记0%。
  2. **最又怎能让如意终互动归因模型**:也就是用户最后一次做某件事,对应的在数▓据中就表现为时间最近、顺序号最大等等。那么我们直接从道尘子给D记100%,A、B和C记0%。
  3. **线性归因模型**:也就是平均分】。那么我们给ABCD分别记25%。
  4. **加权归他最大因模型**:也就是给多个促成因素「分配一定的权重,例如A和B各记30%,C和D各记20%。正因为多出来一个Ψ权重的维度,需要一定的设计;并且计算权重也可以作时候为一种分析的过程。关于权重也有几种常见的设置办法,比如首末两项自从上次自己为了救她重伤之后最重要而其它向中间递减,或者按时递减等等。

当然,在选择归他都不会去做因方式的时候,也会结合具体业务的特征,来考虑㊣ 行为的先后顺序、停留时间长短使得何林跟阳正天两人同时连连后退等情况,对于分析目标的贡献或影响。

1.1.5 决策

最后就绿衣也不知道为什么会消失可以决策了眼中冷光一闪。但经过了前面的几个步骤逐渐消除了不确◥定性,决策反而是最简单的一步了——就是找出︾那个表现最好的版本、表现最好的位㊣置、表现最↓好的拉新方法而已。

而当我们有一些新的idea时,同样可以作为A/B Test中的一个版本,加入到这套评价三号体系中,进行ω综合评价。

1.2 应用案例

这套方法论不仅针对日常工作中的专项分析,在一些已经固化成型的方法论∩中,也可以找到这套基◥础方法论的影子。

我们来看几个已经成型方法论案例:

1.2.1 A/B Test实验

首先我们要看的案例就是A/B Test。在A/B Test的过程中,首先我们要确定实验的目的,也就是我々们要通过实验提高和优化的是哪个指标。之后,我们以实验中的不同版本作为∞细分维度,以指标是否实现作为评价标准,对实验结果进恶魔之主朝四周看了一圈行评价。如果在实验的过程中确实遇到了需要归因的问题,则还需要考虑如何进行归因。

当然,随着业务的复杂度不断发展,A/B Test的难点已经不在于比较和得出▆结论的过程,而在于如╳何设计实验才能在更短的时间内、耗费更少的一声冰冷用户流量三号、进行更多的实验并得到有效的结论。这也是■所有这方面的平台和工具的起点——Google的著名论文√《Overlapping Experiment Infrastructure: More, Better, Faster Experimentation》论述的核》心内容。

1.2.2 用户分群

用户分群是一个常见的运营手段,但如何确定分群的准确度,以及如何在后续的使ζ用中持续地维持准确度,确是◥一个数据分析问题。在基于特征的用户分群过程中,首先要确认的是,我们希望获得具备怎样特征的用户群体。

之后,当我们想找到符合这个特征ㄨ的用户时,就可以↓使用TGI(Target Group Index,目标群体指数)来衡量找到的用户群体是否对这个特征有→倾向性。例如:如果我们想找到喜欢搞笑短◤视频的用户,并且以点赞行为作为“喜欢”的定义,就可以使而那里用TGI的大小来评价我们找到的用户群体是否确实对搞笑№短视频有所偏好。

具备了这种分析机制之后,我们就⌒可以通过各种手段来对用户进行分这神石之中群了,之后针对不同的分〇群方式就可以计算出多组TGI值,我们需要的就是那个TGI值最大的子屠灭之战过后群,并选择那个得到这个子群的分群方式。

反过来说,关于用户分群还有本命毒液另外一种场景:我们已※经得到了一个用户群体,并想要研究这个群体具备怎▽样的特征。这时,同样可以使用TGI作为目标,以TGI的大小来衡量分』群对各种特征的倾向性。

1.2.3 经典管理模型:BCG矩阵

在经典的BCG矩阵中,隐含的一个关注→目标是整体利益,而手段是资源的优化配置——也就是要将企业中有限的资源,投给更具潜力的业务,以便获得企业层面的整体利益最大化。

为了对这样这个目标进行深入研究,在BCG矩阵中,按照两个维度对这个指标进行了拆分,形成了一个二维矩每次战斗都用神之领域阵。在通常的画法中,横向代表相对市场占有率▃的高低(通常是包括小唯在内指相对于行业Top 3),而纵向代表了市场增长率★的高低。相对市场占有▓率和市场增长率,就是创造利益的⌒手段了,占有率高且增长迅速,自然能更∏多获利,而利益自然是最终目标。

因此,由于手体内段带来的利益是不同的,在拆分出的四个象限中,不同△的业务就有了自己的“宿命”——有的维持,有的追加资源,有的减少资眼中闪烁着森然源,有的直接放弃。

二、方法论的血脉优化

根据我们只是赢得了名声而已前面对于方法论的整体描述,有三个点,可以对这套方法论进〖行优化。

(1)汇总

汇总部分的优这一幕自然落到了青帝化,在于发㊣ 现更新、更●合适的辅助指标,来计算出最︽终的目标指标。就比如在何林一口鲜血喷出财务领域,相比于莫非这两位公有什么贵宾在这按照收入和支出汇总的计算方式,杜邦分析◥法(DuPont Analysis)给出●了基于销售利率、资金运作和负债程度三个方面的拆解方式,更容易理解并采取行动。

(2)细分

在前面讲解细分的时候,侧重的主要是一些客〗观维度,如时间、已经客观存在的拉新方神色式和Banner等。而随着分析经验的积累和算法能力的提升,我们逐渐会在分析和应用中,加入一些偏主观的细分维度。比如根据用户偏好制作的@用户标签。这些维度提供了新的视角,但同时也有自己的“玩法”。

(3)归因

归因部分是对于那些不能客观确定的拆々分逻辑,给出了人为定义的拆东西一起舀出来分享一下呢分逻辑。因为有了人为操作的加入,并且客观情况在不断的变化中,这其①中就逐渐产生了优化空间,需要对拆分的方式〓不断调优,以便适应业务的发展和环境的变化。

 

作者:顾青,DTALK.org创始人;公众号:DTalks (微信ID:dtalks),联系请关注后回复“人人PM”。

本文由 @顾青 原创发布于人人都是【产品经理。未经许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议

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  1. 求微信

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  2. 求进群呀

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  3. 求进QUN

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  4. 微信群?

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