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数据分析师如何建立数据分析的思维框架

数据分析师如何建立数据分析的思维框架

发布:ada89k | 分类:数据分析

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数据分析师如何建立数据分析的思维框架作为一名数据分析师,应该如何建立数据分析思维呢?小编觉得数据分析思维就是一种直觉化经验化的思维工作不可能处处依赖自己的直觉,公司发展更不可能依赖于此。数据证明则是数 ...
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数据分析师如何建立数据分析的思维框架

作为一名数据分析师,应该如何建立数据分析思维呢?小编觉得数据分析思维就是一种直觉化经验化的思维工作不可能处处依赖自己的直觉,公司发展更不可能依赖于此。数据证明则是数据分析的最直接体现,它依托于数据导向型的思维,而不是技巧,前者是指导,后者只是应用。下面就让我们看看吧。

建立你的指标体系

在我们谈论指标之前,先将时间倒推几十年,现代管理学之父彼得·德鲁克说过一句很经典的话:

如果你不能衡量它,那么你就不能有效增长它。

所谓衡量,就是需要统一标准来定义和评价业务。这个标准就是指标。假设隔壁老王开了一家水果铺子,你问他每天生意怎么样,他可以回答卖的不错,很好,最近不景气。这些都是很虚的词,因为他认为卖的不错也许是卖了50个,而你认为的卖的不错,是卖了100。

这就是“我觉得”造成的认知陷阱。将案例放到公司时,会遇到更多的问题:若有一位运营和你说,产品表现不错,因为每天都有很多人评价和称赞,还给你看了几个截图。而另外一位运营说,产品有些问题,推的活动商品卖的不好,你应该相信谁呢?

其实谁都很难相信,这些众口异词的判断都是因为缺乏数据分析思维造成的。

老王想要描述生意,他应该使用销量,这就是他的指标,互联网想要描述产品,也应该使用活跃率、使用率、转化率等指标。

如果你不能用指标描述业务,那么你就不能有效增长它。

了解和使用指标是数据分析思维的第一步,接下来你需要建立指标体系,孤立的指标发挥不出数据的价值。和分析思维一样,指标也能结构化,也应该用结构化。

我们看一下互联网的产品,一个用户从开始使用到离开,都会经历这些环节步骤。电商APP还是内容平台,都是雷同的。想一想,你会需要用到哪些指标?

指标体系没有放之四海而皆准的模板,不同业务形态有不同的指标体系。移动APP和网站不一样,SaaS和电子商务不一样,低频消费和高频消费不一样。好比一款婚庆相关的APP,不需要考虑复购率指标;互联网金融,必须要风控指标;电子商务,卖家和买家的指标各不一样。

这些需要不同行业经验和业务知识去学习掌握,那有没有通用的技巧和注意事项呢?

好指标与坏指标

不是所有的指标都是好的。这是初出茅庐者常犯的错误。我们继续回到老王的水果铺子,来思考一下,销量这个指标究竟是不是好的?

最近物价上涨,老王顺应调高了水果价格,又不敢涨的提高,虽然水果销量没有大变化,但老王发现一个月下来没赚多少,私房钱都不够存。

老王这个月的各类水果销量有2000,但最后还是亏本了,仔细研究后发现,虽然销量高,但是水果库存也高,每个月都有几百单位的水果滞销最后过期亏本。

这两个例子都能说明只看销量是一件多不靠谱的事情。销量是一个衡量指标,但不是好指标。老王这种个体经营户,应该以水果铺子的利润为核心要素。

好指标应该是核心驱动指标。虽然指标很重要,但是有些指标需要更重要。就像销量和利润,用户数和活跃用户数,后者都比前者重要。

核心指标不只是写在周报的数字,而是整个运营团队、产品团队乃至研发团队都统一努力的目标。

核心驱动指标和公司发展关联,是公司在一个阶段内的重点方向。记住是一个阶段,不同时期的核心驱动指标不一样。不同业务的核心驱动指标也不一样。

互联网公司常见的核心指标是用户数和活跃率,用户数代表市场的体量和占有,活跃率代表产品的健康度,但这是发展阶段的核心指标。在产品1.0期间,我们应把注意力放到打磨产品上,在大推广前提高产品质量,这时留存率是一个核心指标。而在有一定用户基数的产品后期,商业化比活跃重要,我们会关注钱相关的指标,比如广告点击率、利润率等。

核心驱动指标一般是公司整体的目标,若从个人的岗位职责看,也可以找到自己的核心指标。比如内容运营可以关注阅读数和阅读时长。

核心驱动指标一定能给公司和个人带来最大优势和利益,记得二八法则么?20%的指标一定能带来80%的效果,这20%的指标就是核心。

另外一方面,好的指标还有一个特性,它应该是比率或者比例。

拿活跃用户数说明就懂了,我们活跃用户有10万,这能说明什么呢?这说明不了什么。如果产品本身有千万级别的注册用户,那么10万用户说明非常不健康,产品在衰退期。如果产品只拥有四五十万用户,那么说明产品的粘性很高。

正因为单纯的活跃用户数没有多大意义,所以运营和产品会更关注活跃率。这个指标就是一个比率,将活跃用户数除以总用户数所得。所以在设立指标时,我们都尽量想它能不能是比率。

坏指标有哪些呢?

其一是虚荣指标,它没有任何的实际意义。

产品在应用商店有几十万的曝光量,有意义吗?没有,我需要的是实际下载。下载了意义大吗?也不大,我希望用户注册成功。曝光量和下载量都是虚荣指标,只是虚荣程度不一样。

新媒体都追求微信公众号阅读数,如果靠阅读数做广告,那么阅读数有意义,如果靠图文卖商品,那么更应该关注转化率和商品销量,毕竟一个夸张的标题就能带来很高的阅读量,此时的阅读量是虚荣指标。可惜很多老板还是孜孜不倦的追求10W+,哪怕刷量。

虚荣指标是没有意义的指标,往往它会很好看,能够粉饰运营和产品的工作绩效,但我们要避免使用。

第二个坏指标是后验性指标,它往往只能反应已经发生的事情。

比如我有一个流失用户的定义:三个月没有打开APP就算做流失。那么运营每天统计的流失用户数,都是很久没有打开过的,以时效性看,已经发生很久了,也很难通过措施挽回。我知道曾经因为某个不好的运营手段伤害了用户,可是还有用吗?

活动运营的ROI(投资回报率)也是后验性指标,一个活动付出成本后才能知道其收益。可是成本已经支出,活动的好与坏也注定了。活动周期长,还能有调整余地。活动短期的话,这指标只能用作复盘,但不能驱动业务。

第三个坏指标是复杂性指标,它将数据分析陷于一堆指标造成的陷阱中。

指标能细分和拆解,比如活跃率可以细分成日活跃率、周活跃率、月活跃率、老用户活跃率等。数据分析应该根据具体的情况选择指标,如果是天气类工具,可以选择日活跃率,如果是社交APP,可以选择周活跃率,更低频的产品则是月活跃率。

每个产品都有适合它的几个指标,不要一股脑的装一堆指标上去,当你准备了二三十个指标用于分析,会发现无从下手。

指标结构

既然指标太多太复杂不好,那么应该如何正确的选择指标呢?

和分析思维的金字塔结构一样,指标也有固有结构,呈现树状。指标结构的构建核心是以业务流程为思路,以结构为导向。

假设你是内容运营,需要对现有的业务做一个分析,提高内容相关数据,你会怎么做呢?

我们把金字塔思维转换一下,就成了数据分析方法了。

从内容运营的流程开始,它是:内容收集—内容编辑发布—用户浏览—用户点击—用户阅读—用户评论或转发—继续下一篇浏览。

这是一个标准的流程,每个流程都有指标可以建立。内容收集可以建立热点指数,看哪一篇内容比较火。用户浏览用户点击则是标准的PV和UV统计,用户阅读是阅读时长。

从流程的角度搭建指标框架,可以全面的囊括用户相关数据,无有遗漏。

这套框架列举的指标,依旧要遵循指标原则:需要有核心驱动指标。移除虚荣指标,适当的进行删减,不要为添加指标而添加指标。


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