运营数据分析,怎么做才有深度( 二 )
如果能证明这一点 , 也能得出一个更深层结论:需要新开渠道 , 支持更大的业务目标 。这样的结论 , 也能避免数据分析师被人揪着不停地问:“为啥就分析不出更多优化点了”——它可能真的就只有这么多 。
04两个策略衔接
还拿上边的例子 , 当新用户完成首单以后 , 已经有了注册信息和首次交易数据 , 就能做更多分析 , 也能导出更多策略 。
注意 , 在运营角度 , 这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 , 数据分析支持的 , 仅仅具体的做法以及数量(如下图) 。
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此时 , 除了简单地输出:复购率、复购人数、复购商品量等等数据以外 , 将两个策略结合来看 , 能看出更多深层次问题(如下图) 。
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为什么用户不复购?如果直接问数据分析师 , 估计能把人问傻 , 但结合之前新人阶段策略以后 , 就能得出更深层分析结论:
1.因为根本没有策略承接这一群新人
2.有策略 , 但是过于单一 , 未结合消费习惯
3.有策略 , 很多样 , 但缺少培育 , 就知道收割
4.有策略 , 有培育 , 但时机不对 , 太早/太晚
这些结论 , 是需要把前后策略连起来看 , 才能深入发现的 。
05多策略管控
当策略越多 , 策略之间的相互影响越明显 。此时运营会有两个明显的倾向:
第一类:各部门各自为战 , 拉新、复购、高价会员一个小组一套策略 , 营销费用疯狂燃烧 。
最简单的例子:负责拉新的部门为了自己的考核数据好看 , 在拉新的时候多塞了几张优惠券 , 优惠券又有3个月有效期 。结果等第三个月负责复购的部门来做活动的时候 , 用户莫名其妙又多拿了几张券 。
最后的结果 , 要么是羊毛党把券都用掉 , 薅个痛快 。要么就是用户挑了优惠最大的券用 , 总之 , 得有个部门郁闷:“为啥我的券没人用??”
这些问题 , 在单一的活动复盘里很难讲清楚 , 但把所有活动围绕活动编织成策略组 , 就看得很清楚 。能及时发现活动间堆叠 , 能基于每个用户计算清楚到底投放成本去到多少(如下图) 。
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第二类:各种动作混为一谈 , 又要用户看直播 , 又要用户下载APP注册 , 又要玩游戏 , 最后才能得个可怜巴巴优惠券 。
这种情况根本不需要举例 , 现实生活中太多了 , 而且经常是操作越整越复杂 , 优惠越给越少 。一个基本的常识就是:流程越长 , 流失越多 。看似面面俱到 , 实则面面俱废 。
此时作为数据分析 , 除了给到这个巨复杂的流程数据以外 , 还可以把这个巨复杂的流程 , 对应回基础用户数据 , 看看丫实际覆盖了哪些人 , 到底激活的是谁 , 这样就能把大而无用的问题暴露出来 。
06小结
在数据分析领域 , 一直以来都有拿着锤子找钉子的不良习惯 。今天书本上讲了逻辑回归模型 , 所以逻辑回归能怎么用到业务上 , 快给我一个逻辑回归业务 , 谢谢 。
可如果真的理解了数据模型的本质 , 你会发现:数据模型本质上是点试的输出 。比如逻辑回归 , 它就只有一个二分类结果:是/否 , 没了 。比如线性回归 , 它就只输出一个连续型的数字 , 没了 。
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