都说数据分析是基本的操作技能,但是我每次用数据分析,根本解决不了什么问题,成绩也没有提高...
这是我们学生在被问到“为什么要学习数据分析”时的一个回答。
我发现很多同学在数据分析后会陷入“数据无用论”。
周报、月报、项目评审、数据分析几乎每天都要做。最后,做决定的时候还是要拍脑袋。数据分析好像真的没用...
为什么你的数据分析没有用?很可能是因为你做的数据分析完全是假的!
举个例子,感受一下用数据分析解决问题是什么感觉。
之前有个抽奖涨粉,目标是涨粉。第一天,效果不错。微信官方账号大概涨了一点,但是到了第四天,人数降到了100人。如果这种趋势持续下去,活动肯定会很酷。
如果是一般的活动计划,你可能会开始挠头,甚至什么都不做。稍微厉害一点的操作可能会列出一系列问题:路径是否过长?奖品吸引力小了吗?海报不吸引人?原因只是猜测,“优化”不一定有效。
然后果断选择修改活动海报,最后把参与人数放大了几倍!
从左到右分别是版本,版本,版本。
为什么简单粗暴的修改海报能取得这么好的效果?
其实是因为我们分析了活动数据,发现活动的转化率很高,但是分享的点击率不够高,说明活动本身没问题,问题很可能出现在推广海报上。
最后数据验证了我们的分析是正确的,两天就涨了一个粉丝。
人参与人参与,效果倍增。
如果你没有真正掌握数据分析:
活动策划只观察参与人数,不注意增加目标用户比例…
新媒体编辑只看阅读量,不一起分析打开率和分享率…
社群运营只关注活跃度,没有发现不同阶段有不同特征的用户行为…
……
如果你这样做“数据分析”,你会发现没有办法通过“数据分析”发现问题,相应的解决方案大概率没有效果。
这是因为你做的“数据分析”只是做几个“趋势图”,观察“异常数据”,然后直接拍拍脑袋判断“这样做就好了”或者“这里好像有问题”。
你以为你在用客观的数据分析做决策,其实你一直在用主观的经验思维。
什么是有效数据和关键数据?应该分析哪些数据?
我如何分析数据?有哪些角度可以分析?
如何利用数据分析结果解决问题?
……
当你试图用数据分析解决商业问题时,你是否经常陷入这些困境?
如果答案是肯定的,那你真的需要花时间去弥补自己的不足,否则数据分析很可能成为你高级高科技操作的绊脚石。
毕竟大部分月薪k+的运营岗位都需要这个技能——数据分析。
但是,“数据分析”只知道如何组织数据和制作图表是不够的。你需要掌握的是结合业务的数据分析思维:
首先,建立系统的数据分析框架,根据业务流程确定需要哪些数据。
第二,分解目标指标。针对不同的运营场景和目的,需要确定哪些一级关键指标?用什么二级指标来拆解一级指标?拆解二级指标有哪些三级指标?……
第三,在业务开始前就有数据分析的意识,在执行过程中不断观察数据,调整方案。这就需要你提前梳理业务流程,预测数据分析指标。
是不是觉得掌握能解决问题的数据分析能力并不容易?如果数据分析真的那么容易,那么懂数据分析的运营如何成为行业内的稀缺人才?连月薪都超过K?
那么如何提高数据分析的能力呢?
如果你想通过自主探索、踩坑的方式去学习,可能需要-年,甚至更长的时间,也不一定能真正提高。所以不如跟着师傅,站在前辈的肩膀上进步。
你所谓的顿悟不过是别人的基本功。
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作者:admin | 来源: | 发布于:2022-03-12 09:54:04