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大數據

文|hualalalalali

1. 分解思路

做互聯網運營的數據分析,首先就是學會“分解”。將數據分解,將問題分解。所有的數據都可以層層向下分解,找出更多的“子數據”,通過對子數據的挖掘和優化,往往能逐個擊破,找到方向,提升最後的“關鍵指標”。這個重要的思路也貫穿了本文章下面幾乎所有的內容。很多時候我們找不到努力的方向,往往是分解的能力還不夠,只盯著最後大的成交額指標不放,不去挖掘這個指標下面的相關因素,而這些因素就是所謂的細節,做好了,就成為“極致”。

分解思路還有一個好處是可以幫助運營更好的分工,進行組織架構的優化調整。使員工更專業,更聚焦到某一塊業務上,從而培養出一個細分職能的專家,當每個細分職能都有專家時,又會反應在運營細節的完美上。

2. 追踪思路

運營的問題,是追踪出來的,不是一次就看出來的。所有的數據都是靠積累和沈淀才能發現問題,單一的數字沒有任何意義,只能稱為“數值”。比如一個店鋪今天的流量是2000,轉化率1.5%,成交額3000 ,好還是不好,進步還是退步了,不知道。只有放到近1週,近1個月,甚至是近1年的數據中,組成線性的趨勢去研究,才能找到“問題”,這個時候的數據才是有意義的。

所以,無論到哪一個階段的店鋪,都要養成一個每日積累數據的習慣,我們知道淘寶後台會有成熟的數據產品,會給你看一個趨勢和歷史數據,但這個遠遠不夠,需要把所有數據都摘錄到自己的數據庫中,結合不同數據維度去綜合分析問題,建立追踪機制,也就是下面講的“結合思路”。中型以上的電商都會有一套自己的數據管理模式,對重點指標進行監控,以保證及時定位到問題作出相應決策。

比如下方某電商用FineReport搭建的數據決策系統。

大數據

3. 結合思路

單獨追踪一個數據的會比較“片面”,得出結論甚至是錯誤的。因為所有電商的核心數據在一段時間內,具備偶然性和關聯性的。

偶然性是指,可能某一天,轉化率突然降低,比日常要低很多,這個是非常可能發生的。於是,所有人都驚慌失措,找到轉化率相關的因素,看產品詳情頁的設計,產品的價格,找客服聊天記錄,“優化了”整整1天詳情頁的設計,使產品價格更低了,售前客服被整頓了。最後發現一切照舊,還浪費了1天時間做了很多無用的工作。

關聯性是指,大部分指標都是具有關聯性,正相關或者負相關,轉化率突然的降低,最後發現是在昨天流量突然暴漲,再看看流量來源,大部分來自於推廣流量,不精準,但人多。

所以,追踪數據一定是多個維度一起看的,一般來說,轉化率和流量是負相關的,流量暴漲,轉化率就會下降;轉化率上升,客單價就會下降。(大型促銷活動除外)

但是,追踪了數據,多個維度結合了來分析數據,結論依然可能會不准確,原因在於,這2個思路都是在和“自己比”,我們還需要進行“與其他人對比”。這就是下面介紹的“對比思路”。

4. 對比思路

對比就是和其他人比。這個其他人一定要選擇“合適的”。可以是與自己品牌定位相似的店鋪數據,也可以是同行業中做的比較好的店鋪數據。最具有可比性的還是跟自己“同層級”店鋪。通過對比,才能發現自己差距到底在哪,找到優化的正確方向。

實際案例,之前做微波爐產品,銷售量一直不如競爭品牌—格蘭仕,然後去分析數據發現流量差很多。於是加大了展示類(鑽石展位,CPM)和競價類(直通車,CPC)廣告的投入,卻發現收效甚微,甚至犧牲了大部分利潤。最後我們拿著同類型的一個產品,做了深度對比分析,發現流量來源中,自然搜索相差比較大,才發現是品牌認知的問題。於是推動品牌商著重於對產品品牌的打造。

5. 節點思路

節點思路就是將大的營銷事件作為節點單獨標記,數據剔除出來單獨進行分析。在日常運營中,營銷活動對數據影響還是非常大的,尤其是突然參加了淘寶官方的活動,比如聚划算等,會讓某幾天的流量,轉化率,成交額飆升,這個時候我們再將這些數據插入到日常運營數據分析中,就會引起“失真”,影響對店鋪日常運營優化方向的判斷。

6. 錨點思路

錨點思路有2層含義,第一個含義是在做業務數據分析中,當存在多個因子影響一個數據指標時,只留一個因子做變量,其他因子保持不變,然後測試這個因子對於最終指標影響的程度。比如,下面會講到的轉化率,有6個因子與之有關,但每個因子對於轉化率的影響又不相同,這個時候,需要進行一個小測試,保持1個因子變動,其他5個不變,放到市場中實際銷售,最終得出這個因子與轉化率的具體影響關係,以便後續做更多優化。

第二層含義是產品競爭力層面。通過錨點策略可以讓用戶更快速的做決策,使產品銷售的更好。比如,A和B兩個店鋪經營同一個品牌,這個品牌下面有1號和2號產品,這個時候,A店鋪與B店鋪溝通,A主力賣1號,B主力賣2號,這時,A可以把2號產品價格標高,以便幫助B店鋪做價格“錨點”,讓用戶知道B店鋪2號產品確實有價格優勢,這樣用戶決策將加快。A店鋪也同理。

7. 行為標記思路

行為標記法,就是將大動作的優化,大的項目上線及時標註在數據報表中。以便在後面通過數據檢驗是否是有效。因為大部分的優化導致的結果,都是“滯後”的,也就是說,一個大的優化動作,可能在1個月後才能體現出來效果,甚至是半年後才會有效果。當然,也有些優化動作是即時的,比如寶貝標題對於搜索結果的影響。無論怎樣,在運營過程中我們要明確的知道,哪些事情是花費了大量時間有效的,哪些是無效的。

之前我們做產品包裝優化,用了1個月與品牌商溝通,品牌商再通過各種測試,實驗,採購新的包裝材料,2個月後我們給用戶發出的貨就都是新包裝的產品了。但是,在採用新包裝產品1個月後,退貨率只是緩慢下降,到第2個月後才明確的在財務表中提現,因破損造成的退貨下降了很多,用戶體驗好了,再1個月後回購率也提升了。進而提升了整個店鋪銷量和好評率。

以上7種思路是數據分析基礎,下面將落實到具體每個運營指標的優化,你將看到所有指標都被7種思路的某一種或某幾種所貫穿。有了這樣的分析思路,無論做哪一塊內容,都將快速的找到核心問題,進而再找到解決問題的方法。

via:CSDN

End.

轉貼自: 36大數據


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