数据分析如何面对多样化的环境?
2021-01-12 12:00:27 阅读(227) 评论(0)
首先,标题中的“用户”是指数据的用户或数据的需求方。这些用户通常不是面向网站或企业的外部用户。数据的消费者通常是公司内部各部门和领域的人员。我们为什么要问这个问题?事实上,我们经常遇到这样的情况:公司的高级管理人员抱怨他们在报告中看不到任何有用的东西。他们能整理报告吗(所以下面很忙),但如何整理或他们需要什么数据(嗯,高级管理人员的需求通常不会被清楚地解释,我们应该试着自己弄清楚);与此同时,各部门也在不断提及各种数据需求,通常情况下,他们的需求比较明确,有时可能会细得吓人,需要每个用户的每一个关键操作(是时候测试服务器了)。数据部门正处于如此多样化的数据需求环境中,所以是时候测试数据人员了。我们能满足所有的需求吗?数据部门正处于如此多样化的数据需求环境中,所以是时候测试数据人员了。我们能满足所有的需求吗?目标和KPI都很好。首先,让我们回答老板或高管在弄清楚“圣意”后需要什么数据的结果?事实上,这很简单。他们只是想知道公司的整体情况,所以我们只需要提供总结的目标和KPI数据,而不需要太多。2-3份报告和大约10个指标足以显示公司的整体情况,但事实上,首先要做的是对公司的目标和KPI有一个清晰的认识和定义。主要关注者:虽然决策者的目标和KPI的主要关注者锁定在公司的决策层,但事实上,公司的每个员工都应该关注公司的目标实现和KPI指标的表现,因为目标和KPI是客观评估公司状况和效益的最有效途径。然而,各部门关注目标的KPI的方式往往不同,因此数据需要满足各部门关注目标的不同KPI的方式,因此有以下细分。细分和功能点公司的决策者可能希望看到上述目标和KPIS的汇总数据,但如果我们为所有用户提供这些汇总数据,其他用户可能只能从远处看这些数据,什么也做不了。因此,我们需要为不同的用户提供不同类别和层次的数据,因为我们需要做的是让每个数据消费者都可以根据数据takeactions,其中一个非常重要的部分是数据的细分。我们可以从多个角度细分网站分析的报告和指标。每个公司都可以根据自己的操作类型选择合适的细分模块。当然,这里最常见的细分模块是:内容、用户和来源,即谷歌Analytics。内容细分主要关注人员:虽然互联网形式的产品运营不断多样化,但互联网或主要是信息服务提供商的角色,归根结底或内容,所以对于网站内容是其核心竞争力,对于网站分析,所以首先是内容细分。无论以什么指标或细分方式评估内容,我们的最终目标都是区分高质量和低质量的内容,控制产品的运营,从而保持或改进网站内容。内容细分的分析结果无疑可以为产品运营或网站运营提供有价值的参考,明确哪些核心内容需要掌握,哪些内容需要改进。同时,在一些特殊指标的帮助下,也可以指导细节的改进,比如一个高但Avgeviews的Pageviews.TimeonPage短、Exitrate高的页面在内容上显然没有足够的吸引力,但标题或简介信息足够引人注目,因此改进的方向可以确定为改进内容的描述;如果您的网站提供电子商务服务,那么销售额(目标)和每个或每个产品细分的转化率(KPI)它将使您能够更好地有针对性地选择产品和操作模式。用户细分主要关注人员:通过用户使用环境(网络、设备、系统、客户端等)进行用户体验、销售。、人口统计信息(性别、年龄、地域等)、用户行为类型(使用趋势、忠诚度、创造价值等)的数据和指标细分为用户。用户细分主要关注用户体验和销售。我们通常通过用户的使用环境(网络、设备、系统和客户端等)。)、人口统计信息(性别、年龄、地域等)、用户行为类型(使用趋势、忠诚度、创造价值等)的数据和指标细分为用户。在当前“用户中心理论”的流行趋势下,把用户放在内容后面有点不合适吗?网站的一切都是为了满足用户的需求,包括所有内容的提供,但事实上,在数据分析中,用户分析并不普遍,尤其是细分用户。事实很简单。内容或产品可以自己掌握,但用户不能。因此,特别是基于用户行为分析的数据,很多人说得很多,但很少有人真正做得很好或应用于实践。但必须有用户分析数据的支持,即用户体验的设计和优化。对于用户体验设计,其目标是满足所有用户的使用习惯,因此比较和优化不同使用环境和使用习惯中的数据可以在改善用户体验方面发挥重要作用;如果您的网站产品需要销售,那么用户行为分析可以对个性化产品销售和推荐产生良好的效果,与用户体验的目标相反,这种细分主要是为了满足每个类别甚至每个用户的需求偏好。来源细分 主要关注者:事实上,对于网站分析师来说,渠道来源的数据分析并不陌生。许多网站将重点分析这一领域的效果,包括SEO和SEM,这些领域已经发展成为一个非常专业的领域。网站分析工具通常区分直接访问、搜索引擎、外部网站和促销渠道。事实上,我们可以使用一些有效的方法来更详细地划分这些渠道,包括社交媒体、合作网站、广告直邮等。通过这些来源细分,我们可以观察每个渠道带来的流量质量(目标和KPI指标的性能),我们可以清楚地看到每个促销渠道的优缺点,从而为有效的推广行动提供参考。事实上,还有一个离线渠道。我们经常认为线下电视、报纸等上述促销或广告的效果很难用数据来监控,但事实上,只要我们寻求一些方法,这些也是可以实现的。例如,离线通信是监控离线电话营销渠道的好工具。通过对线下渠道的监控和分析,我们可以更好地了解线下推广的效果及其对线上推广的相关性和影响,最终指导推广人员更有效地安排和实施一套完整的推广计划。功能点分析主要关注人员:技术,用户体验如果你的网站不仅是几个简单的页面,而且是一个庞大而复杂的系统,提供了丰富的功能和应用程序,那么我们也需要做一种分析,即每个功能点的分析。在“让用户更容易找到所需的信息”的主题中,我们分析了几种网站中常见的功能:站点搜索、导航设计和内容推荐。我们可以使用特殊的方法来获取数据,并设置特殊的指标来分析它们的实现效果。技术和用户体验团队都需要关注这些功能的实现效果和优化空间。数据是评估这些功能最有效的方法,因为这些功能影响用户体验和满意度。一个真正优秀的网站需要掌握每个功能的每一个细节。分析模型中提到的相关人员几乎涵盖了每个公司的各个领域,但我们自己的数据分析师实际上缺乏一个重要的组成部分。分析模型中提到的相关人员几乎涵盖了每个公司的各个领域,但我们自己的数据分析师实际上缺乏一个重要的组成部分。事实上,对于数据分析师来说,他们需要掌握所有的数据,从整体目标和KPI到各种细分指标,以及各种功能点的数据。然而,这些还远远不够。数据分析师必须充分发挥自己的优势,设计和构建各种分析模型。这些模型不仅可以客观评价公司的关键业务和运营状态,还可以发现一些潜在的业务需求点,为公司的发展提供可能的方向和决策依据,起到预测的作用。分析模型主要分为两类,一类是定量分析模型,在我的博客中介绍了一些,包括关键路径分析漏斗模型、基于用户行为分析的用户评价模型,当然,也包括数据挖掘用户兴趣发现、内容模式匹配、个性化推荐模型,在一定程度上达到了预测效果。另一种是定性分析模型,包括目标市场的研究、以用户为中心的研究和竞争优势的分析。当然,现在可能做更多的用户研究和用户体验,通过在线问卷、可用性实验、现场访问研究,结合一些可视化点击热图、鼠标移动监控工具评估用户使用网站的整体感觉和满意度,更接近用户分析方法将逐渐为网站和产品优化带来许多新的思考。事实上,大多数自定义Dashboard的网站分析工具和BI报表工具都会提供自定义Dashboard的功能,这样用户就可以在同一个Dashboard上集成自己关注的指标、报表和图表,方便日常观察和分析。本来,这是一个非常可爱的功能,因为只要你用一点零食,你就可以让你的“仪表盘”非常漂亮,但实际上,这个功能并没有你想象的那么好,或者用户没有定制Dashboard的习惯(当然,有数据组织和关联的限制以及报告工具的易用性),但作为数据提供商,我们在定制公共Dashboard的同时,必要时,帮助某些特定需求群体定制自定义的Dashboard。优秀的自定义Dashboard不仅可以合理组织数据,还可以更可视化地显示数据,使数据观察分析不需要那么累。是的,用户可能会爱上这些数据。同时,自定义的Dashboard实际上可以有效地控制数据权限,在Dashboard中向用户开放适当的指标和报告,从而屏蔽一些敏感的数据。数据的保密性也是数据部门的一项重要工作。不知道看完整篇文章会不会觉得有点空,没有实质性的内容或者实用的分析方法,但其实这篇文章花了我很长时间总结思考,梳理了整个数据提供方案的可行思路,希望能给出一个系统全面的数据组织和提供方案,以数据为线索贯穿企业的各个角落,真正建立数据驱动(DataDriven)企业文化,让数据不仅仅是简单的显示,可以满足各种人员的不同需求,最终依靠数据来提高企业在各个领域的效率和效果。
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