揭示数据分析的目的:洞察商业趋势与优化决策
更多数据分析的目的在于帮助我们:我们是否能做到更好的决策,更好的决策?
更进一步:我们是否能掌握更多优化的核心,更准确的选择。
都说数据分析是在不断博弈中胜出,但,在这场博弈中,我们更应该关注的是问题本身,也就是价值的突破,就好像在这个博弈过程中,如果我们想要创造更多的价值,那么就要挖掘用户的内在需求,才能更加高效地通过数据分析,帮助我们实现更高的效率。
那么,我们究竟应该如何看待对数据分析的提升呢?
一、用户价值
由于 “数据分析”这个词本身并不是一个新鲜词,所以很多人都会把这个词放在前面,但 “数据分析”是什么意思呢?
其实就是将这个词做一个深入的定义,以及如何运用这个词,这都是可以理解的,它并不是孤立存在的,它和整个用户体验相关,从一定意义上来说,就是将产品的数据进行分析,以此来获得产品和市场的契合度,让产品与市场更加匹配。
用户价值就是为用户创造价值,最终目的,是实现盈利。
在这个意义上,我在工作中会比较看重 “数据分析”这个概念,因为我们知道用户是处于哪个层次的,在整个运营过程中,会分为这几类:
漏斗型:漏斗型数据的最常见就是数据层面的分析,这也是很多人忽略的部分,因为它不直接决定了整个运营的成败,我们需要通过各个层级的数据指标来监测和管理。
生态型:生态型数据分析是将数据分析过程中的数据,比如:用户的信息获取、用户活跃度的情况、用户生命周期的状态等都纳入数据分析的范畴。
需要注意的是,很多人认为“数据分析”就是写代码的过程,当然有时候代码的数据不能直接使用到产品上,而是用于产品功能的过程,所以需要这样的理解,但这个词并不是严格意义上的“数据分析”。
接下来,我们具体介绍一下数据采集的能力,但是具体该怎么做呢?
首先,数据采集的基本流程是:采集数据—数据筛选—数据保存—数据分析。
这个流程是保证整个数据分析过程顺利的重要手段,我们需要进行搜集数据,来获取用户的数据,根据数据的真实情况,对数据进行整理,整理到合适的场景中,形成数据的呈现。
比如,用户的年龄、地区、性别、职业、收入、活跃度、流量、来源、产品的定位、业务的使用路径、用户的商业模式等都需要在数据中进行筛选。
