数据分析的重要性和意义:数据驱动决策的核心就是通过数据为决策提供依据。对于用户画像,平台会提供大量的分析工具,在业务流程中提供准确的数据支撑。
数据分析的价值:由于数据量很大,会影响我们决策,所以数据分析在很多方面发挥着重要作用。比如,虽然这些数据往往没有通过数据的应用来展示,但是通过数据分析获得的数据反馈是经过反复验证的,可以帮助我们得出更全面的结论,也可以从专业角度帮助我们探索决策。
数据驱动决策的核心就是通过数据为决策提供依据。通过数据为决策提供依据,就意味着数据的应用可以通过数据发现这些结果,提供结论。数据不是很准确,但是可以通过数据去探索决策。
但是,数据驱动决策往往出现在那些功能就不相关的功能中,比如:新用户注册登录使用、智能客服已经开始使用、下载使用还没结束等。这些功能实际上并没有价值,而只是让我们思考决策的替代品。但是,随着时间的推移,这些价值并没有得到验证,所以,数据分析一直处于生命周期的边缘,数据无法起到作用。
数据驱动决策的价值:通过对数据的发现,并且利用新的数据分析算法,可以提供科学性的建议,让决策更加正确。这是数据驱动决策的最重要的方法。
2)基于数据的用户行为(A)
基于用户行为,可以对用户行为数据进行分类,从而找到具体的行为数据。这个做法的好处是可以基于用户的行为和个人的数据,把产品内部的数据与外部的数据进行比较。
比如:一个数据用户在注册的时候,是点击了一个注册的按钮,而在进行支付的时候,点击了一个注册按钮,然后产生了订单,这个数据可能是基于购物的时候的订单数,也可能是基于交易的订单数。
然后,这个行为数据就构成了用户的A。在用户的行为数据的挖掘过程中,数据的关键是帮助用户去分析,分析用户的行为数据,而不是单纯的根据用户的行为去进行判断。
3)基于用户的成本
基于成本的分析,可以找到,哪些用户的成本可能会超过其他用户的成本,然后我们可以提供差异化的分析方法,来帮助用户降低成本。
比如:当用户的支付率低于其他的支付方式时,我们可以提供的运营手段就是减少交易的成本,将成本界定到交易的成本。
4)基于用户的反馈
用户反馈是基于数据分析的结果,也是将每个产品环节当中的因素都反馈给用户的一个过程。
比如:电商APP的商店投放,在晚上21:00——22:00这个时间段,用户的商店曝光的量都是很大的,可以说这个时间段的商店曝光量是非常大的。
