五個(gè)等級(jí)的數(shù)據(jù)分析,哪個(gè)最深入?
很多同學(xué)總覺數(shù)據(jù)分析做得不深入,到底該怎么做?今天結(jié)合一個(gè)具體的例子,分享下如何做一個(gè)深入的數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目。
深入級(jí)別:0級(jí)
某天,你收到一個(gè)需求:“看下我司APP新增的A功能,過去5天內(nèi)累計(jì)使用1+次的人有多少(去重)”。這問題太簡(jiǎn)單了,直接跑個(gè)數(shù)丟過去即可,“過去5天累計(jì)使用人數(shù)10000人”搞掂。
但是這種分析完全不深入,甚至壓根不能叫“分析”,這就是提個(gè)數(shù)而已。確實(shí),當(dāng)需求是很具體的取數(shù)指標(biāo)+統(tǒng)計(jì)時(shí)間的時(shí)候,這就是取個(gè)數(shù),第0級(jí)深入就是如此。
深入級(jí)別:1級(jí)
某天,你又收到一個(gè)需求:“看下我司APP新增的A功能,過去5天有多少人在用”。
聽起來和之前的問題差不多,但注意,“多少人”并不是一個(gè)明確的指標(biāo),只是個(gè)籠統(tǒng)的說法,細(xì)分起來,有:
1.5天內(nèi)累計(jì)使用1+次的人(去重)
2.5天內(nèi)累計(jì)有多少人次使用(不去重)
3.5天內(nèi),每天有多少人在使用
4.5天內(nèi),累計(jì)使用5、4、3、2、1天的人有多少
5.5天內(nèi),各使用頻次人數(shù)(1、2、3……10、10+次)
……
好幾個(gè)指標(biāo)拼起來,才能把這個(gè)多少人說明白。有些同學(xué)會(huì)覺得,這么搞是不是太麻煩了。我就默認(rèn)他是看不去重的人次唄。實(shí)際上,工作中相當(dāng)多的重復(fù)取數(shù),加班加點(diǎn),被業(yè)務(wù)追著屁股催數(shù),就是從“沒確認(rèn)清楚需求,自己默認(rèn)一個(gè)業(yè)務(wù)不想要的指標(biāo)”開始的。特別是你問業(yè)務(wù):想看哪個(gè)口徑。業(yè)務(wù)會(huì)說:都看。這時(shí)候最好自己先提前想多幾個(gè),避免重復(fù)返工。
這種主動(dòng)思考,才是深入分析的起點(diǎn)。因?yàn)檫@幾個(gè)指標(biāo)對(duì)業(yè)務(wù)都有用:
1.看去重的人數(shù),可以評(píng)估總用戶滲透了多少
2.看每天人次,可以看出發(fā)展趨勢(shì)
3.看各類型累計(jì)使用天數(shù),可以判斷有多少重度用戶
4.看各類型累計(jì)使用天數(shù),可以判斷有多少重度用戶
而且,我們發(fā)現(xiàn),第0級(jí)的成果,成為第1級(jí)產(chǎn)出的一部分。后續(xù)也是一樣,越深入,設(shè)計(jì)的指標(biāo)、維度越多,問題會(huì)越復(fù)雜。
深入級(jí)別:2級(jí)
某天,你又收到一個(gè)需求:“看下我司APP新增的A功能,過去5天使用的人,付費(fèi)行為是不是比其他人更好”。
注意,這里也沒有明確的數(shù)據(jù)指標(biāo),因此得先拆解問題:
1、主語是:過去5天使用過A功能的用戶。那得先知道有多少人在用?第1級(jí)深入的數(shù)據(jù),這里都需要加上。
2、付費(fèi)行為:付費(fèi)行為是個(gè)籠統(tǒng)說法。是付費(fèi)金額,還是頻次?沒說清就先都拎出來看。
3、比其他人更好:什么是其他人?是全體用戶,還是未使用該功能用戶。從問題場(chǎng)景上看,應(yīng)該區(qū)分出過去5天內(nèi)未使用過該功能,并且至少活躍1次的用戶,這樣才有可比性。
有了這三步拆解。可以把這句不清晰的需求,落地成一個(gè)取數(shù)需求:
1.過去5天內(nèi)使用過A功能用戶基本情況(人數(shù),使用天數(shù)分布,使用頻次分布)
2.過去5天內(nèi)使用過A功能用戶付費(fèi)行為(多大比例,付費(fèi)人群的5天內(nèi)累計(jì)付費(fèi)金額,5天內(nèi)付費(fèi)頻次,人均付費(fèi)金額,人均付費(fèi)次數(shù))
3.過去5天內(nèi)未未使用過A功能,且活躍的用戶的活躍天數(shù)、付費(fèi)比例,付費(fèi)金額,付費(fèi)頻次,人均付費(fèi)金額,人均付費(fèi)次數(shù))
這樣,兩個(gè)群體一對(duì)比,就能出結(jié)論了。然而這么做,很快會(huì)引發(fā)下一個(gè)問題:“為什么使用A的人群比其他群體高/低?”
深入級(jí)別:3級(jí)
某天,你又收到一個(gè)需求:“分析下為啥使用A功能的人付費(fèi)更好?”注意,先問是不是,再問為什么,是回答問題的基本要求。因此在拆解問題的時(shí)候,得先把深入2級(jí)功課都做完。做實(shí)了“A的付費(fèi)更好”以后再分析原因。
分析原因的時(shí)候,假設(shè)很重要。需求既然關(guān)注A功能,那A功能到底有沒有用就是關(guān)鍵。在分析原因的時(shí)候,證偽比證真更容易,所以我們可以先剔除一些明顯的錯(cuò)誤答案,比如“A功能用戶本身都是高付費(fèi)群體”,這一下就能把“A功能對(duì)付費(fèi)轉(zhuǎn)化有用”直接干掉。
但這樣,邏輯上還是站不住,因?yàn)椋?/p>
1.本身消費(fèi)高,但是用了A功能以后消費(fèi)更高了
2.本身消費(fèi)高,但是比不用A的人更高
3.消費(fèi)低的人,用了A也有提高
4.消費(fèi)低的人,不用A只會(huì)更低
……
即使看到數(shù)據(jù):A群體消費(fèi)天然比不用的高,還是有至少這4種可能性要排除。所以得列清楚假設(shè)邏輯樹,逐一排查可能性。這也是我們說的:驗(yàn)證觀點(diǎn),需要同時(shí)找正反兩面的例子。
注意,即使這樣,還是有反駁觀點(diǎn)。因?yàn)槲覀兌际腔谶^去數(shù)據(jù)分析,很有可能一個(gè)反駁觀點(diǎn)是:“A功能只能吸引到這一小簇用戶,不能做大”或者“A用戶只是嘗新,過了這段時(shí)間就沒有效果了”這兩個(gè)觀點(diǎn),都涉及未來數(shù)據(jù)情況,因此需要觀察一段時(shí)間才能有結(jié)論。
如果我們等不了那么久,還可以做測(cè)試,比如測(cè)試:“做不大”這個(gè)點(diǎn),可以主動(dòng)向其他群體推廣A功能,觀察A功能增量以及留存效果,如果增量少,或者有增量但是留存差,那就可以推論:確實(shí)做不大。想要做深入分析,測(cè)試與長(zhǎng)期觀察是不可少的,好結(jié)論需要時(shí)間沉淀。
深入級(jí)別:4級(jí)
某天,你又收到一個(gè)需求:“分析下A功能對(duì)用戶有啥影響?”看起來問題表達(dá)更簡(jiǎn)單了,可要解這個(gè)問題卻更復(fù)雜了。因?yàn)閺?級(jí)到3級(jí),我們只討論了“付費(fèi)”這一個(gè)影響,實(shí)際上還有可能有更多影響,比如活躍、留存、轉(zhuǎn)介紹等等。每個(gè)方向都得經(jīng)歷這么漫長(zhǎng)的拆分、分析,才能得出綜合結(jié)果。
到這里,我們的分析已經(jīng)非常有深度了。有趣的是,我們的問題,反而非常簡(jiǎn)單。實(shí)際上,如果一個(gè)問題:
1.有清晰的衡量指標(biāo)
2.有明確的判斷指標(biāo)好壞的標(biāo)準(zhǔn)
3.有明顯的指標(biāo)間影響邏輯
4.基于封閉的業(yè)務(wù)場(chǎng)景,容易測(cè)試
那這個(gè)問題就是很容易解決的。
可現(xiàn)實(shí)中的問題,常常是:
1.口語化表達(dá)的
2.包含了多個(gè)方面的
3.沒有清晰判斷標(biāo)準(zhǔn)的
4.雜糅了很多影響因素
5.沒有時(shí)間、場(chǎng)地給我們慢悠悠測(cè)試
這時(shí)候就能從頭開始,一點(diǎn)點(diǎn)梳理。把本篇文章的順序倒出來,就是從0開始梳理業(yè)務(wù)問題的場(chǎng)景。
當(dāng)然,并不是所有的分析都需要這樣從頭到尾過一遍。
有可能提問人自己完全沒概念,此時(shí)可以先給到1級(jí)深度數(shù)據(jù),讓他建立認(rèn)知,再給2級(jí)深度的數(shù)據(jù),引導(dǎo)他關(guān)注差異。
有可能提問人嘴上說得含糊,但心里有明確的目標(biāo),這時(shí)候可以進(jìn)行深入溝通,清晰需求。
有可能提問的人不需要嚴(yán)密的論證,有部分證據(jù)即打算直接下結(jié)論,這時(shí)論證其最疑惑的點(diǎn)即可
這時(shí)候唯一不要干的,就是不溝通,自己拍腦袋隨便仍幾個(gè)數(shù),或者到網(wǎng)上找所謂“模型”生搬硬套。這樣閉門造車,返工、加班、被diss都是經(jīng)常的事。
如果在某個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景下,我們已經(jīng)做了很多次驗(yàn)證,論證了業(yè)務(wù)問題的關(guān)鍵指標(biāo)+判斷標(biāo)準(zhǔn)+因果關(guān)系,這時(shí)候就可以直接套用,這就是我們說的:業(yè)務(wù)分析模型。不過在沉淀出來之前,還是得多做論證的,特別是因果關(guān)系論證,做的不夠細(xì)致,分分鐘被打臉。
- 上一篇
數(shù)字化轉(zhuǎn)型:IT運(yùn)營(yíng)成為焦點(diǎn)
IT現(xiàn)代化—是一項(xiàng)廣泛的任務(wù)。它需要新的方法和實(shí)踐,著眼于使新技術(shù)能夠迅速采用。這就是約翰?錢伯斯所說的:“如果不知道如何改變整個(gè)公司以適應(yīng)新技術(shù),至少40%的企業(yè)將在未來十年內(nèi)消亡?!?/p>
- 下一篇
理解什么是云原生和云原生應(yīng)用的十二要素
對(duì)于很多小公司來說完全沒必要自建一套基礎(chǔ)設(shè)施,直接采用云廠商提供的能力就好,從而快速實(shí)現(xiàn)自身業(yè)務(wù)的發(fā)展,畢竟小公司活下去才是最重要的,沒必要在這種事情上面浪費(fèi)時(shí)間和精力。
相關(guān)資訊
- 到年底將有10億人連接到5G
- 物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備成功接入的四個(gè)關(guān)鍵要
- 人工智能自動(dòng)化客戶服務(wù)是未來
- 2022年物聯(lián)網(wǎng)采用的六大趨勢(shì)
- 2023年物聯(lián)網(wǎng)的前景怎么樣?
- 智慧城市會(huì)是可持續(xù)發(fā)展城市的代
- 云計(jì)算在商業(yè)運(yùn)營(yíng)中的潛力
- 國(guó)家數(shù)據(jù)局正式揭牌,50萬億數(shù)據(jù)資
- AI與自動(dòng)化在職場(chǎng)中有哪些應(yīng)用?
- 電子學(xué)習(xí)中的大數(shù)據(jù)分析:每個(gè)人