百科 | 建立数据思维最重要的是什么?

最近有厂粉私信说:明明学了好多种数据分析方法,也get好几门数据分析工具,但就是找不到一份好的数据分析工作,怎么办?这种情况大概率可能就是缺少”数据思维”。

确,每个跟数据打交道的互联网岗位JD都会写着:具有敏锐的数据洞察力和较强的数据思维。那么到底什么是数据思维?如何培养数据思维呢?

1. 什么是数据思维?

数据思维是使用数据来提出问题和解决问题的能力,当面对一堆业务问题的时候,能不能通过数据的方法做分析从而给出建议来解决业务问题。

其核心有两个,一个是数据敏感度,一个是数据方法经验。

数据敏感度就是当看到一个数字,就能感知这个数字是否合理还是有异常,当数据异常的时候,大概能知道问题可能出在哪里,并且能够追溯到原因,总之,假如你数据敏感度高,你可以看到数据背后更多的信息。

数据方法经验,当看到这些问题还不行,还需能够利用数据分析的方法来解决实际的问题,这也是构成数据思维很重要的一部分。数据分析的方法就很多,比如:漏斗分析、相关性分析、5W2H分析、对比分析、分群分析等等

2. 建立数据思维

技能容易掌握,但思维却很难在短时间内培养出来。拥有良好的数据思维至少需要一定的数据基础。

01. 学会建立数据链条

想要培养良好的数据思维,需要学会建立严密的数据链条。做产品经理的伙伴都知道,在梳理业务的时候,都会用业务流程图表明各个模块之间的关系,伴随着业务流程产生的数据,就是数据流,各个数据指标之间也存在先后和关联

比如,电商行业最重要的数据指标GMV,以淘宝APP为例。

用户打开淘宝APP,可通过不同的入口触达到商品。目前淘宝的主要流量还是搜索,用户在搜索框附近可点击或者输入,这里面可以细分用户进入的途径,比如通过点击热搜词进入的,点击历史搜索词进入的,或者输入新的搜索词进入的。因为搜索引擎会给用户返回商品列表,用户会浏览或者点击,此时可以观察用户的浏览或者点击行为在序列上的分布,从而了解到搜索词的分发结构。

假设用户点击了排名第四位的搜索结果进入商品详情页,在商详页又可以进行各种操作,比如加关注,加入购物车,此时我们可以考察加购的比率,用户在加购之后可提交订单,然后付款,直至最后成交。

梳理业务逻辑,形成清晰的数据链条,是建立数据思维的重要一步。

02. 学会定义数据指标

想要建立良好的数据思维,需要学会定义数据指标。

下载且安装并打开APP的游客数,如果把这个定义交给开发,开发可能会问,拿什么标识定义个一个游客?设备号,每台移动设备都有一个唯一的设备号,也叫imei,激活的定义又变成:下载且安装并打开APP的设备,以imei作为唯一标识。

有人可能又会问,更新APP后打开,或者卸载重新安装APP再打开,算一个新的激活么?这就涉及到统计口径的问题,一般来讲,覆盖安装与卸载安装后的打开,都不计入新激活。
市场推广APP有多种渠道类型,比如各大安卓应用市场、appstore、信息流广告、SEO、流量互换等,每个类型下的渠道,可以用渠道ID来标识。渠道有区分,APP自身也有区分。最省事的区分是Android包和iOS包。如果市场制作了大量的马甲包、独立h5页,推向市场,需要以产品ID来区分产品。
 
活跃的定义很简单,启动了算一次活跃。但假如只定义一个日活,或者周活和月活指标,未免有点简单粗暴,我们也可以先从转化的角度进行用户层级的划分。
留存率是APP推广初期尤其要重视的指标。留存率低的产品,等于一个巨大的漏斗,市场砸钱买来的流量,在产生收益前,就都统统漏掉。留存率有次日留存率,也有7日留存率和30留存率,至于选择哪个留存率作为唯一关键指标,多少留存率为目标,要根据产品特性与市场环境作具体分析。
 
拥有一定的数据基础,建立严格的数据链条,学会定义数据指标体系,是建立良好数据思维的三部曲。
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