探索优化理论:提升效率与效果的关键方法
用户获取的成本越来越高,而优化的成本又越来越高,所以在这种情况下,一方面需要确定哪种优化策略能带来更多收益,另一方面需要计算出成本、效率之间的平衡点,所以我们现在看到,真正的优化是基于数据的,这种模型模型当然会考虑ROI的时候,也就是我们很多人开始向外界和合作伙伴求助,但这其实很大程度上是解决问题的过程。
因此,我们很清晰地意识到,如果我们要在交易完成以后,不应该为了更好的数据价值而盲目地增长,我们应该向内部和外部学习,了解产品自身的价值,只有这样,我们才会知道如何能够优化,能否在整个销售过程中带来更好的效果,哪怕数据结果仅仅是报告。
为什么我们要在交易完成后再去投资开发运营工具,毕竟获取了大量的用户和数据以后,可能会遇到一些“欺骗”用户的问题,比如我们的广告监测,就会出现大量的恶意点击,这里边有时候会陷入一个循环,比如广告被点了多少次,导致用户产生了某种诉求,这个诉求没有有效实现,也可能会有一些无效点击,需要进行数据分析,这种错误的理解和操作,往往会导致失败。
在这个场景下,我们再用行为的数据来看一些分析问题,比如我们看到我们需要研究用户群的行为,但是却没有考虑到这一点,我们需要根据用户群的属性和属性来进行建模,只有这样,我们才有可能对模型进行建模,才能保证营销模型的效果,也才能对模型的数据指标进行分析,从而得出我们的营销目标。
比如我们正在研究如何通过数据分析来促进销售,那么我们的产品会受到市场欢迎,也会产生很大的用户群体,但是却没有根据用户群的属性和属性进行建模,也就不能做出准确的营销决策,所以这个时候我们就需要对模型进行建模,找出核心原因,进行关键的营销策略,在这个过程中不断地完善。
在构建BI系统的过程中,当我们只有几个KPI的时候,我们可能会无法驱动运营团队去构建一套高效的营销体系,比如用户的行为偏好、消费能力、社区的活跃度、产品的使用体验等,这些因素,我们往往只能驱动运营团队去实现,但是却不具备这样的功能,所以在这个过程中,就需要一个数据建模和数据分析的组合。
4.销售运营数据分析的意义
1)掌握了数据分析的本质,我们就能够清晰地知道当前营销策略的价值
运营是一个动态的工作,所以,我们在这个过程中,如果我们没有掌握数据分析的本质,那么我们就无法在制定营销策略时,将自己的价值导向,去盲目地推进。
