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如何运用分析思路快速找找出核心问题?

2020-12-29 15:29:07 阅读(152 评论(0)

1.分解互联网运营的数据分析思路,首先要学会“分解”。分解数据和问题。所有数据都可以分层分解,找到更多的“子数据”。通过对子数据的挖掘和优化,往往可以逐一突破,找到方向,提高最终的“关键指标”。这个重要的想法也贯穿了本文下面几乎所有的内容。大多数时候,我们找不到努力工作的方向,往往是分解能力不够,只关注最终的大成交量指标,不挖掘指标下的相关因素,这些因素是所谓的细节,做得好,成为“极端”。分解思路的另一个优点是,它可以帮助操作更好的分工,优化和调整组织结构。让员工更专业,更专注于某项业务,从而培养细分功能的专家。当每个细分功能都有专家时,它将反映在操作细节的完美性上。2.跟踪思维操作的问题是跟踪的,不是一次看到的。所有的数据都是通过积累和沉淀来发现的。单个数字毫无意义,只能称为“值”。比如今天一家店的流量是2000,转化率是1.5%,营业额是3000,好还是坏,进步还是退步,不知道。只有在近一周、近一个月甚至近一年的数据中研究线性趋势,才能发现“问题”。此时的数据是有意义的。因此,无论商店的哪个阶段,养成每天积累数据的习惯,我们知道淘宝背景会有成熟的数据产品,会给你一个趋势和历史数据,但这远远不够,需要提取所有数据到自己的数据库,结合不同的数据维度综合分析问题,建立跟踪机制,即以下“结合思维”。中型以上电子商务将有自己的数据管理模式来监控关键指标,以确保及时定位问题并做出相应的决策。比如下面某电商用Finereport构建的数据决策系统。3.结合思路单独跟踪数据会更“片面”,得出结论甚至错误。因为所有电子商务的核心数据在一段时间内都是偶然的和相关的。偶然性意味着有一天,转化率可能会突然下降,远低于日常生活,这很有可能发生。因此,每个人都惊慌失措,找到与转化率相关的因素,查看产品详细信息页面的设计、产品价格、客户服务聊天记录,“优化”整整一天的详细信息页面设计,使产品价格更低,售前客户服务得到纠正。最后,我发现一切都是一样的,我浪费了一天时间做了很多无用的工作。相关性是指大多数指标是相关的,正相关或负相关的,转化率突然下降,最后发现昨天流量突然飙升,然后看看流量来源,大部分来自推广流量,不准确,但人多。因此,跟踪数据必须从多个维度一起查看。一般来说,转化率与流量为负相关。如果流量飙升,转化率就会下降;如果转化率上升,客户单价就会下降。(大型促销活动除外)然而,在跟踪数据并结合多个维度分析数据后,结论可能仍然不准确。原因是这两个想法正在与“我们自己”进行比较,我们还需要“与他人进行比较”。这就是下面介绍的“对比思路”。4.比较思维就是和别人比较。其他人必须选择“合适的”。可以是类似于自己品牌定位的店铺数据,也可以是同行业做得比较好的店铺数据。最可比的是和自己“同级”的店铺。通过比较,我们可以发现我们的差距在哪里,找到正确的优化方向。在实际情况下,在制作微波炉产品之前,销量一直不如竞争品牌格兰仕,然后分析数据,发现流量差很多。因此增加了展览类(钻石展位,CPM)和竞价类(直通车,CPC)广告投资,却发现收效甚微,甚至牺牲了大部分利润。最后,我们对同类产品进行了深入的对比分析,发现自然搜索在流量来源上存在很大差异,这是品牌认知的问题。因此,促进品牌所有者关注产品品牌的建设。5.节点思维节点思维是将大型营销事件作为节点单独标记,分别删除数据进行分析。在日常运营中,营销活动对数据影响很大,特别是突然参与淘宝官方活动,如成本效益,会让流量、转化率、营业额飙升,此时我们将这些数据插入日常运营数据分析,会导致“扭曲”,影响店铺日常运营优化方向的判断。6.锚点思维锚点思维有两层含义。第一个含义是在业务数据分析中,当多个因素影响数据指标时,只留下一个因素作为变量,其他因素保持不变,然后测试该因素对最终指标的影响程度。例如,有六个因素与下面提到的转化率有关,但每个因素对转化率的影响是不同的。此时,需要进行一个小测试,以保持一个因素的变化,其他五个因素不变,并将其放入市场进行实际销售。最后,得出这个因素与转化率之间的具体影响,以便以后进行更多的优化。第二层含义是产品竞争力。用户可以通过锚点策略做出更快的决策,更好地销售产品。例如,A和B商店经营相同的品牌,该品牌有1和2产品,此时,A商店与B商店沟通,A主要销售1,B主要销售2,此时,A可以标高2产品价格,帮助B商店做价格“锚”,让用户知道B商店2产品确实有价格优势,所以用户决策将加快。A店也是如此。7.行为标记思路行为标记法是优化大动作,及时在数据报表中标记大项目。以便以后通过数据检查是否有效。因为大多数优化的结果都是“滞后”的,也就是说,一个大的优化行动可能只能在一个月后反映效果,甚至在半年后。当然,也有一些优化动作是即时的,比如婴儿标题对搜索结果的影响。无论如何,在操作过程中,我们应该清楚地知道什么是有效的,什么是无效的。在我们进行产品包装优化之前,我们花了一个月的时间与品牌所有者沟通。品牌所有者通过各种测试、实验和购买新的包装材料。两个月后,我们向用户发送的货物都是新的包装产品。然而,新包装产品使用一个月后,退货率只是缓慢下降。直到第二个月,它才在财务清单中清楚地提取现金。损坏造成的退货量大幅下降,用户体验良好,回购率在一个月后也有所提高。进而提高了整个店铺的销量和好评率。以上7个想法是数据分析的基础。以下将实施每个特定操作指标的优化。你会看到所有的指标都是通过一个或几个七个想法贯穿的。有了这样的分析思路,无论你做什么,你都会很快找到核心问题,然后找到解决问题的方法。

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