哪儿出售抖音号_对数据不敏感数据分析师(数据分析对数据敏感怎么写)

今天我来说说我对数据的理解。

一、从数据维度做拆分,让目标更加落地

做电商运营快两年了,我感触比较深的一点就是从数据维度拆分目标。

天猫双11刚刚过去,马云又取得了912亿的新成绩。从去年的571亿到今年的912亿,马云怎么敢说今年能做到900亿?在设定这个目标之前,有必要对目标进行拆分。

900亿元的营业额首先根据过往品类的占比,以及每个品类承担多少销售目标,划分为各个品类;然后根据过往卖家的成交比例,以及每个卖家承担多少销售目标,将类别划分到各个卖家中。然后,卖家可以根据自己日常店铺的转化率,反转自己需要多少流量,将各种物品与平台能够提供的流量结合起来,就可以获得流量缺口。然后根据各个渠道获取流量的成本,就可以得到双11平台需要投入的营销资金的价值。整个900亿元的目标,通过这次拆分,变得清晰可实施。

无论你做什么或想完成什么,都离不开目标的拆解。任何抽象的东西都可以用数学方法解决。让事情数据化会让事情变得更简单,更容易实现,也更容易评估效果。

二、很多业务其实就是一个公式

刚开始接触电商做业务培训的时候,第一节课只讲了一个公式。

营业额=买家数量x客户单价。

要想增加营业额,要么增加买家数量,要么提高客户单价。我们可以盘点一下。我们看到了这么多的宣传方式,哪些不是为了提升这两种价值观。满减、满送、买二送一,这是提高客户单价的一种手段;秒杀,团购,这是一种增加买家数量的手段(秒杀的核心是聚集大量流量做相关销售)。

不仅如此,这个公式还可以根据不同的业务场景拆分成各种形式。

买家数量=业务详情uv x订购率x付款率。

详细uv=广告展示广告转化率=搜索展示搜索转化率=活动展示活动点击率。

所以决定成交额的因素就变成了各个渠道的转化率,图片的点击率,产品的点击率,付款率,这么多细节共同决定了最终的成交额。接下来,分别优化这些细节。这个过程根据数据称为精细操作。

仔细想想,你自己的事业不就是一个公式吗?试着找到你自己的公式并拆分它。你可能有很多方法来改善它。

三、运营说到底就是一个漏斗

互联网模式下,无论做什么产品,根本目的都是实现,只要实现了,就涉及到转型。转型实际上是一个漏斗模型。

漏斗模型是运营数据中最常被提及的词。在业务链中,每个环节的用户数量都在下降。运营需要做的是想尽一切办法提高漏斗中各个环节的转化率。

例如,一个电子商务活动页面,它的漏斗模型应该是这样的:

有了这样一个漏斗,我可以分析每个链接代表什么,以及我如何改进它:

Pv/uv:页面访问的深度直接反映了这个页面是否有吸引力,用户是否有兴趣点击这个页面。

活动页面-详情页面uv:页面上的内容是否吸引人,产品是否被用户喜欢,需要根据页面的点击情况及时更换点击效果不佳的产品。

详情页面UV-下单人数:商品转化率如何,是否爆款?如果这里的转化率太低,转化率高的商品要更换。

下单人数-付款人数:商品付款率。如果低于正常值,卖家需要提醒。

需要注意的是,漏斗模型需要进行比较。如果只有一个漏斗模型,那么它只是数据的显示。如果要做分析,一定要有对比,比如和之前的漏斗对比,比如和平台平均值对比。只有在比较过程中才会发现问题。

作为产品运营的学生,一定要熟悉我们产品中的每一个关键数据,比如日均uv、转化率、下载量等,这样才能在数据异常的时候第一时间发现。熟悉产品数据是对数据敏感的前提。

四、一篇完整的数据分析报告应该包含哪些内容?

之前讲了一些理论方面的内容,最后给大家一个数据分析模板,供大家参考。

1、首先你需要根据活动目标确定你的目标达成率,完成百分比,提升百分比。

这是这个活动的结果,写在开头。例如:

本次活动紫外线为24w(20w,20%),紫外线值为3.6(http://www . Sina.com/,3,20%)。

在这张图中,需要分析每个数据的拐点。比如图中,11月7日和8日紫外线值有明显上升,应该找到原因,写在报告里。

2、如果是发周报、月报之类的数据,接下来就应该是核心数据走势图

流量上升了,所以我们应该找出哪个渠道带来了流量,为什么,并在这里分析原因。流量质量如何,哪个频道流量转化率高?这里需要两个饼图,一个是流量渠道占比,一个是渠道带来的转化率占比。

从以上两张饼图可以看出,站内流量转化率明显较高,而广电通带来的流量转化率较低。此外,通过对比过去渠道来源的比例,可以看出目前流量构成的变化。

3、接下来流量分析,主要为流量来源分布,各渠道流量转化率分析。

如前所述,漏斗模型需要比较数据,因此在这里的分析中,我们需要列出两个漏斗模型。

对于漏斗模型各环节转化率的分析,主要是对比之前的数据,结合活动页面、流量、产品功能等多种因素,尝试分析各环节转化率增减的原因。

3、转化率分析,也就是漏斗模型分析。

我们需要知道产品页面或活动页面的结构是否合理,用户点击量的分布情况,这将有助于我们改进。当我们尝试新的页面样式时,我们应该分析模块点击这里来验证我们的结构是否改进了数据。

点击分析主要是从点击饼图和各个模块的转化率来看。点击饼图可以看到用户的需求,而各个模块的转化率则反映了各个模块的内容是否满足用户的需求。如果模块转化率低,就要考虑这个模块的内容是否优质,甚至这个模块是否需要改变风格。

4、模块点击分析

每次活动总有好事和坏事。我们数据分析的目的是积累经验,沉淀方法论。在每个数据报告的最后,我们需要对这个活动做一个总结,比如尝试一个新的游戏,效果如何,尝试一个新的页面风格,点击率是否提高等等。将经验应用于以后的活动规划。

五、数据不是万能的

最后,我想说数据不是一切。

我们经常做的数据分析都是基于海量的数据,但往往在刚起步的公司,当数据系统不完善,数据量不够时,数据只能作为参考,过度信任数据往往会导致做出错误的判断。

数据指标多,统计维度种类多。如果深挖,会消耗很多能量,但未必有效。因此,找出最关键的数据指标,并对其进行合理的分析是非常重要的。

今天就到这里。做数据分析的时候,重点不是数据,而是分析。对数据敏感意味着能够理解数据异常背后的原因,这需要经验,也需要你的思考和执行。希望你能成为一个对数据敏感的互联网人。

结束。

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