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。
欢迎加入我们的营销传播小组:
本文转载自微信官方账号:运筹学社作者:套路编辑部
文章版权归作者所有。如有侵权，请联系删除。
作者：admin | 来源： | 发布于：2022-03-12 09:54:04