发布时间:2018-05-11 13:22:10 文章来源:互联网
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【干货】如何从0到1用数据驱动产品和运营?(7)

第二种就是一个代码埋点,我们去在程序里面,客户端也好,服务端也好,在它关键逻辑里面,去嵌入进去,比如来说,用户提交了,提交运费是多少,成本价格是多少,这些都是维度信息,我们都去把它记录下来,记录下来之后,你做分析的时候,就方便了。

并且你许多时候采集数据的时候,从前端采跟后端采它是有差异的,为什么呢?前端容易丢数据,用户进行交互的时候,可能网络断了,网络不通畅,那可能就让你丢失了一页数据,但是另一方面,通过后台,如果这些系统之间,后台服务器之间交货,可能就没这个问题。

第三种就是说我们用工具导,比如来说你数据库里面的数据,比如说你从第三方拿到的数据,或者说你线下人工去输入的数据,其实这些都是有价值的数据,你也要把它引入进来,你就用工具去批量的,实时的把它导入进来,这就是互联网数据收集的方式。

然后当然线下会有一些区别,线下比如说通过摄像头,通过WIFI信号,通过红外线,通过其他等等,通过激光,通过各种方式去搜集,但本质其实没有区别,都是说我们要想一些办法,通过一些手段去把数据收集起来。接下来那就是数据要进行建模,进行组织,那正常来说,其实我们公司业务,你后面都会有一个数据库,数据库里面放了很多张表,表里面比如这个定单表,或者用户表等等,这个表里面存在了很多有价值的信息,那当然我们可以要求业务人员,你学习一下使用数据库吧,你学会使用SQL,怎么去做分析,那这是一种方式,当然这里面对于许多业务人员掌握这个东西太难了,因为你经常变,后台这些数据经常变,变了之后,后面就没办法去用这些东西了,所以我们要对数据进行一个再组织,对于互联网这种产品来说,比较好的一种方式,就是多维数据模型,就是OLAP。

比如说,这个是维度,这一个概念,比如北京,天津,上海,这是城市的维度,他有一些曲直,然后操作系统,他有MAC OS、IOS、安卓,它也是一些维度,然后这些维度之间可以交叉,交叉之后呢,可以去看一些指标,比如销售额,注册用户数,这样的话,就是我们不只是说能看一些宏观的数据,还可以看一些精细化的数据,比如来自天津的使用IOS的数据是怎么样的,注册用户数是怎么样的,这样的话,就是说我们又能看宏观的,又能建森林,又能建树木,那对你去做决策,价值就大很多了。

然后对于互联网产品,其实都可以去做一些抽象,比如用户去注册,浏览,下单,支付,收货,这是一个典型的电商的一个产品流程,其他的,互金的等等都是类似的。那在这里面呢,我们就需要去把用户,他进行的这些动作,都给它记录下来,包括一些维度,时间,地域,渠道,商品类别,商品单价等等,这维度都记下来,记下来,就形成下面这种表,一张宽表,有这个维度之后,我们就可以分析了。比如想分析来自江苏省的,然后看这个小米平板的,这些人到底有多少,你就可以灵活,但是如果你这个维度信息没有记录下来,你后面是不是就没办法做这个分析了,这就是说对数据要进行建模,就是进行组织。

之后就是数据分析,其实数据分析这种方法,有各种各样的,毕竟它不断的在扩展。那我们可以去从广度、从深度上来去看。广度上来说,我们是看一个用户的,还是看一组用户的,还是看整个全体用户的,这广度是不一样的。另外是深度不一样,我们是看一个用户的某一类操作,比如浏览操作是怎么样的,还是说我们要看这个序列,它先浏览,再支付,再收货,有这些序列行为的,这又是一种思维方式,就是分析方式。所以就是说我们会有各种各样的分析方法,解决这些各种分析的广度深度问题。

咱看一个简单的例子,这也是之前的一个例子,就是开眼,开眼是一个视频APP,他们当时就发现一点,他们去朋友圈,去微信群去分享的一些视频,但是真正去下载的时候发现安卓这种APP下载率是要远低于IOS这种APP的,然后他们就想分析这个原因是在那里,这个时候呢,那最直观的感受,我们就要切这个数据啊,看看安卓过来的,他们再切分一下,看看是不是有哪些渠道跌下去了,或者有其他这种特殊的维度带来这个问题,他们当时就做了一个分析,按照屏幕的宽高去拆开,然后拆开之后,就发现有某些屏幕宽高的下来率几乎为零,这个量是很低的,然后他们就去还原这个场景,还原之后,发现这种屏幕宽高的情况下,左边下载按纽是在第二屏的,第一屏就显示不出来,然后用户得翻下去才会下载,这时候自然点击量就低了嘛,但这些情况就是如果你不进行这种多维的数据分析,你就不知道问题在哪,这就是说,这种多维的数据分析带来的价值。

另外呢,比如来说我们做留存分析,我们其实许多时候花了钱,把这个用户拉过来,咱可不是想这个用户来了一次就走了,就再也不过来了,就这一锤子买卖,其实我们期望的是他后面会不断的留下来,比如次日他会不会过来,次周会不会过来,次月会不会过来,我们期望每来一个用户,巴不得他一直过来的,所以这个时候呢,我们就可以去做这种留存的分析,但是后面我会详细讲这一块,然后可以分渠道,比如不同的渠道,这个用户的留存是怎么样的。

然后我们也可以做这种漏斗分析。因为用户比如来说到你这个官网去浏览,去注册,然后最后购买,它都是一个流程,这个流程里面,它会进行一步步的,它是一个漏斗,一环一环的往下漏下去的,那可能某一个环节,用户就卡到哪儿了,卡到哪儿导致大量的流失,如果我们没有去做这个监控的话,我们不知道,我只知道这个整体这个用户好像来了之后没啥用,但你不知道某一环节,就是因为你那里让人家绑定银行卡,人家没绑定,就导致很多流失了,这个时候呢,我们就需要做这种漏斗分析,去解决这个问题。

数据分析的指标体系

再往上一层那就是指标,我们去看一些数据的时候,我们还是不能说什么事都自底向上这么搞一遍,那这个效率太低了,我们还是期望平常针对这个业务,去把它抽象一系列指标,在互联网另外有一本书,我推荐大家可以看一看,叫《精益数据分析》,它就是讲互联网产品如何做数据分析的。

 

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