在数字化时代,数据分析已成为运营工作的核心技能之一。无论是内容运营、产品运营还是市场运营,对数据的敏感度和分析能力都是洞察业务问题、优化决策的关键。
关于运营,不管职能如何细分,数据分析技能,是一定需要的。拿内容运营来说,要通过点击、曝光等多个环节的转化来定位问题,到底是标题不吸引人?选题有问题?还是内容质量低?又或者是配图或排版有问题?等等;其他运营职能也是如此。万万不能产生 " 只要我不是数据运营,我就可以不看重数据分析技能 " 的念想!
为什么想起来聊这个话题呢,也是最近观察到一个有意思的细节,所以引发了关于 " 数据分析 " 相关的思考。
如图所示,一个小伙伴策划的活动上线后,App 安排的资源位给到了首页首屏的露出。在她的复盘数据里显示,活动的曝光率为 90%(计算方式:活动曝光率 = 活动曝光 uv/App 活跃 uv ) ,对此,她没有做任何的分析,她定位的是这一环是没有问题的。
初看,90% 确实是一个很高的比例,所以我们容易下意识觉得转化不错,故不用花时间去定位问题了。当我问她:" 用户打开 App 就算是活跃,活动也在首页首屏就能看到,为什么会有 10% 的折损呢?" 她的回答是:" 看到到 90% 的转化时,觉得这是一个不错的转化率,所以就没去想过,其实它应该是 100%,也就没去定位问题了。"
(注意:该 App 为工具类软件,所以其实月活本身有保障。而能达到 90% 的活动曝光,也是因为活动面向的用户画像本身就是高活用户)
而后经她确认发现,因为该资源位为 App 发版后全新上线的资源位,上线时间不到 2 个月。所以用户未更新 App 版本,是看不到活动的,也就是说当前的活跃用户里,还有 10% 的用户没更新版本。
这个小故事,其实给我的启发挺大的。所以后面我也在持续观察,我发现不少伙伴会陷入 " 只看数据大小 " 这个误区里。他们会通过搭建一维的数据漏斗,看各个环节的转化率,觉得只要绝对值高或者转化率高,那应该就是没问题的,从而忽略掉一些重要信息。比如,如果刚刚那个例子,小伙伴没有第一时间发现因版本带来的曝光损耗,那未来如果活动和产品发版同时上线,这个损耗是否会更大呢?
说到这里,不得不提一下 " 数据敏感度 " 这个词。也就是要求我们不仅仅要具备数据分析技能,还需要我们在大脑里面,随时调取数据的统计口径,与用户的路径进行匹配。比如前面提到的,当我们知道用户看到活动前,是需要进入 App 首页活跃的,而活动就在首页首屏,那理论上这个时候活跃 uv= 曝光 uv 才是正常状态。而要做到这一步,我们就需要不断培养我们的数据敏感度。
我自己意识到需要提升 " 数据敏感度 " 这个问题后,也是做了很多刻意练习。当然,现在还在不断地练习过程中。目前我摸索出来的对我自己而言,比较有效地方法就三个:
1、保持对数据的好奇
无论数据高低,有损耗就可以去提问 " 为什么会有损耗 "。有人可能会担心这样会消耗一些没必要的精力,其实不然,因为分析不等于有问题,有问题不等于需要解决,需要解决不等于需要立刻解决。这可以参考我的第二篇分享《运营技能分享:学会科学判断事项优先级(二)》,可以一定程度上,缓解你担心事项太多无法落地的焦虑。
2、保持用户思维悉知用户链路
当我们在做业务复盘的时候,可以带入用户路径去校验,我们才能尽量规避一些数据陷阱。比如某个环节数据转化 60%,看起来不高也不低,我们没办法锁定到底是文案有问题还是图片设计有问题,当叠加用户链路后,你可能会发现用户路径可以从 3 步压缩到 1 步,那就算文案和设计都不做太大的调整,这 60% 就有提升到 80% 的可能性。
3、悉知数据统计口径和计算公式
关于这个方法,其实是基于我对方法 1 的不断刻意练习延展出来的。当我保持好奇,我就会不断深挖,挖到每个数据是如何得出的。自然而然就发现,如果我们对每个数据是如何统计或者计算的,我们就能快速发现一些数据损耗的根因。
我相信,要做到保有高度的数据敏感性,肯定不是这三个方法就能达到的,我也还在不断的摸索中,也希望同仁们可以多多分享你们的办法,期待和你们共同交流、学习、成长。
作者:平平无奇小运营,公众号:有一个小仙女
本文由 @平平无奇小运营 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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