數據分析的需求理解和案例分享

數據分析的需求理解和案例分享

【編者按】數據本身不是目的，其目的是為管理層決策、產(chǎn)品設計和市場(chǎng)運營(yíng)服務(wù)的。所以，必須深入了解數據后面的業(yè)務(wù)邏輯和屬性，否則，就是數據展示，不是數據分析了，此外要做好數據模型的定義和關(guān)系分析

為什么需要做數據分析，是因為業(yè)務(wù)需求;

業(yè)務(wù)需求的幾個(gè)來(lái)源：

1) 企業(yè)高層的決策需要

2) 產(chǎn)品部等做產(chǎn)品調研，市場(chǎng)分析的需要

3) 產(chǎn)品運營(yíng)時(shí)期，為了獲知用戶(hù)和客戶(hù)質(zhì)量需要

4) 市場(chǎng)部做營(yíng)銷(xiāo)運營(yíng)，為驗證轉化率的需要

5) 客服的效果統計，編輯部門(mén) 做內容的轉化率如何

具體可以分成以下常見(jiàn)的業(yè)務(wù)需求

第一方面：高層需求

1) 新的市場(chǎng)機會(huì )在哪里，哪些未上架的服務(wù)能夠帶來(lái)新的收入增長(cháng)?

2) XX總監要求，就XX營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的效果進(jìn)行分析，得失和用戶(hù)結果等進(jìn)行量化處理

第二方面：市場(chǎng)和產(chǎn)品部門(mén)需求

1) 市場(chǎng)推廣方式是否有效，以及能否進(jìn)一步提效;

2) 訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站的用戶(hù)是否是目標用戶(hù)，哪種渠道獲取的用戶(hù)更有價(jià)值(跟第一個(gè)需求有交集也有不同);

3) 用戶(hù)對網(wǎng)站的感覺(jué)是好還是不好，除了商品本身之外的哪些因素影響用戶(hù)的感覺(jué);

4) 除了撒謊外，什么樣的商業(yè)手段能夠幫助說(shuō)服客戶(hù)購買(mǎi)或二次購買(mǎi);

5) 從什么地方能夠進(jìn)一步節約成本，運營(yíng)成本，開(kāi)發(fā)維護成本;

6) 如何為運營(yíng)部門(mén)做好客戶(hù)會(huì )員等級設計，做好數據支持工作?

第三方面：技術(shù)部門(mén)需求

網(wǎng)站速度和錯誤率，較以前改善了多少?使得用戶(hù)滿(mǎn)意度有所提高

第四方面：客服編輯等部門(mén)的需求

客服的服務(wù)流程，在哪一塊可以得到優(yōu)化改善，提高客服效率

這些根本性的業(yè)務(wù)需求每天都會(huì )被網(wǎng)站管理層以各種各樣的方式提出，

如果網(wǎng)站分析不能?chē)�繞這些問(wèn)題進(jìn)行，那么任何分析的努力都不過(guò)是隔靴搔癢，價(jià)值低迷。

所以，當你被你的老板命令，做一個(gè)數據統計(分析)需求的時(shí)候，

最好能夠問(wèn)一下自己，它背后的業(yè)務(wù)需求是什么。這個(gè)業(yè)務(wù)需求靠譜不?

這個(gè)思維方式能讓你把工作干得更好。

有些時(shí)候，電子商務(wù)網(wǎng)站分析還沒(méi)有開(kāi)始進(jìn)行就已經(jīng)失敗了，這是因為先期的實(shí)施為日后的工作埋下了麻煩的種子。

業(yè)務(wù)邏輯和彼此關(guān)系

數據的屬性

既有的產(chǎn)品，其數據的統計，周期性變化的統計

舉例說(shuō)明：截止到2012年2月底，XX網(wǎng)站的注冊用戶(hù)量達到45.08萬(wàn)，

近1個(gè)月增加了1800個(gè)，較上個(gè)月增加速度上升了11.5%，較歷史峰值降低了7%

其中核心用戶(hù)達到8500個(gè)，

近1個(gè)月增加了75個(gè)，較上個(gè)月增加速度上升了23，較歷史峰值降低,4%;

頁(yè)面PV達到240萬(wàn)，較上個(gè)月這一天增加速度上升了23，較歷史峰值降低4%;

數據分析的一些名詞定義

就以世界工廠(chǎng)網(wǎng)社區為例，做一些名詞定義解釋?zhuān)?/p>

1)轉化率：用戶(hù)執行了某種我方期望的動(dòng)作的比重。=進(jìn)行了相應的動(dòng)作的訪(fǎng)問(wèn)量/總訪(fǎng)問(wèn)量

2)跳出率：代表著(zhù)訪(fǎng)問(wèn)者看到的僅有的一頁(yè)的比率

3)有效用戶(hù)：是工廠(chǎng)網(wǎng)注冊用戶(hù)，且至少在論壇發(fā)過(guò)一個(gè)帖子(含回復)，

可以進(jìn)一步分為活躍用戶(hù)，非活躍用戶(hù)，流失用戶(hù)等幾個(gè)類(lèi)型;

4)活躍用戶(hù)：是指經(jīng)常參與帖子回復和話(huà)題交流的工廠(chǎng)網(wǎng)注冊用戶(hù)

5)流失用戶(hù)：曾經(jīng)訪(fǎng)問(wèn)過(guò)網(wǎng)站或注冊過(guò)的用戶(hù)，由于種種原因，已經(jīng)拋棄了社區，不可能再為社區創(chuàng )造任何價(jià)值

6)核心用戶(hù)：經(jīng)常發(fā)帖回帖，給論壇提意見(jiàn)和參與話(huà)題活動(dòng)，在線(xiàn)時(shí)間很長(cháng)，對某些版塊的一些話(huà)題意見(jiàn)獨特有價(jià)值，并且可以影響一部分人成為論壇用戶(hù)。符合其中2項以上特征就是核心用戶(hù)。

7)用戶(hù)流失率：計算公式：網(wǎng)站用戶(hù)流失比率=3個(gè)月內沒(méi)有登錄的用戶(hù)數量/3個(gè)月前站內的用戶(hù)總數

具體的應用場(chǎng)合分為：按照具體產(chǎn)品和具體業(yè)務(wù)需求幾種角度

1.按照具體產(chǎn)品和位置來(lái)分：

登錄與注冊會(huì )員后臺積分幫助中心企業(yè)網(wǎng)站采購供應資訊和專(zhuān)題社區和圈子學(xué)堂百科 廣告支付展會(huì )服務(wù) 工廠(chǎng)店等

2.按照具體業(yè)務(wù)需求來(lái)分：

1) 產(chǎn)品體驗優(yōu)化：網(wǎng)頁(yè)改版后的用戶(hù)調查分析，用戶(hù)注冊量變化分析，PV 和IP分析

2) 新服務(wù)的運營(yíng)效果，比如pv ip 用戶(hù)注冊率使用情況客服投訴率

3) 用戶(hù)分析：對用戶(hù)的行為，訪(fǎng)問(wèn)情況，來(lái)源

4) 流量來(lái)源：那些產(chǎn)品貢獻的流量多，那些貢獻的少，流量時(shí)段變化，較前一段增加還是減少，搜索引擎關(guān)鍵詞分析，所在區域的流量分布

5) 轉化率分析：這個(gè)是最核心的數據了，沒(méi)有轉化率，其他一切都是免談!某些牛B的網(wǎng)站能做到4%的詢(xún)盤(pán)轉化率!某些卻僅僅是0.1%。轉化率就是對站內數據流分析，主要用來(lái)分析頁(yè)面的流程是否順暢和產(chǎn)品分布是否合理

6) 營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)：

7) 用戶(hù)活躍度分析：

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