我对数据分析的几点感悟

效率运营的精细化程度可能逐渐成为未来产品之间的护城河。


要实施精细化运营，首先要做好产品数据分析。


本文是作者对自己数据实践过程的总结。


上次写作已经五年了。


回想起来，最快乐的事情就是在微博上与同行竞争。


正是大数据正在升温，年轻而充满活力，充满期待。


然而，任何概念的发展都经历了从兴起到炒作再到下降的循环。


它能否再次崛起取决于财务业绩的测试——数据的价值是被高估还是被低估。


在实践数据价值的道路上，每个数据人都在以自己的方式积极准备考试，所以他认为有必要再写一些东西，向同事展示我的试卷，不是为了他，而是为了梦想和感受数据。


回顾以上，我的数据实践是从咨询公司开始的，那里有一点学术指标体系和方法论。


然后应用于数据服务公司，有成熟的数据采集实现技术。


然后在微博数据创业公司应用和业务之前的知识技能。


回顾过去，当时的观点暂时经得起了这五年的考验。


同时，正是因为没有经历过甲方公司的数据分析，才对当时业务的重要性没有深刻的了解，上面也没有提到太多。


本文将重点介绍未来： 一、不懂业务，分析只是提数 借用大数据梗，数据分析要懂业务这句话就像Teenage Sex每个人都在谈论，但没有人知道如何理解业务。


每个人都认为别人知道，所以每个人都觉得自己知道业务。


请允许我从个人角度解释什么是理解业务， 以别人的产品为例—— 对于标题内容产品，他的商业模式只不过是从（内容）生产到分销到实现，从投资到利润，到利润增长这样的商业闭环，跑这个模式，他必须有内容（生产者）、用户（消费者）、平台（消费者平台）、广告（激励生产者和平台）。


（1）如果你了解业务，当日常生活呈下降趋势时，你不会简单地提出任何人都知道的建议；当生产者因为竞争产品的激励成本而失去迹象时，你不会只是轻描淡写地报告同比；当广告反馈异常增加时，你不会粗略地建议业务侧全面降低广告频率…… （2）如果你了解业务，你就会知道如何推进数据工作。


第一阶段应该是基础数据建设，以确保数据收集的标准化、全景化和扩展，并确保从管理 → 收集 → 清洗 → 统计 → 数据生产过程的效率和稳定性。


第二阶段重点关注种子用户的数据性能。


用户更喜欢哪些类别的内容，哪些渠道的用户质量更高，并将上述结论同步输出给业务侧，并继续进行PDCA循环，直到通过留存率计算life-time足以支持爆发期。


爆发期分析的重点是不断提高运行效率，如根据用户偏好的特点进行定向组织生产，然后从APP内分发再到APP外部分发，不断提高单一内容的分发效率；优化产品栏布局、功能按钮等动态线路设计，满足不同群体的使用偏好，提高平面效率、人类效率；从购买用户到等待用户到增加用户，产品的核心用户群是谁，是否已经完全渗透到社会人口市场，如果没有，可以通过什么渠道捕捉他们，通过分享/转发这些策略的设计实现用户的自我增长。


第二阶段的目的是不断扩大用户和内容的规模效应，为商业化做准备。


第三阶段的分析重点是关注商业侧的表现，无论是自产还是内容UGC无论如何，都有成本。


成本被流量取代，流量通过商业化实现。


因此，有必要通过数据优化当前的广告形式和策略，帮助金主的父亲找到最匹配的用户，让用户找到最需要的广告，从而实现ROI的最大化； 第四阶段应注重创新发展，国内同行目前的发展模式是什么，各自的差异化竞争点，国外是否有类似的行业，目前的情况是什么，用户的扩展需求没有得到满足，内容行业未来的发展趋势是什么，可能遇到法律法规等政策风险。


（2）如果你了解业务，你就会知道老板在相应阶段的重点是什么，你会设计一份更符合业务视角的报告，通过相应的专题分析来回答老板还没有说的需求。


(3)如果你了解业务，你会想到先了解每个业务角色。


KPI。


对于团队合作来说，最有力的方法是驱动利益，而不是合理的。


当业务人员知道你是一个利益共同体时，良好的合作就会得到保证。


…… 说了这么多，问题来了。


如何测试你是否了解业务取决于你的主要时间成本和产出？如果你了解业务，你的主要产出不会是一个提数，因为老板