四个方法,拯救你平淡的数据分析报告
接地气学堂
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2021-12-18 22:18
方法一:标杆分析法
明确要分析的业务线及分析目标(收益最大化?增长速度最快?用户体验最好?) 在该业务线中,围绕目标,寻找可作为标杆的对象(目标不同,标杆自然不同) 剔除异常情况,归纳。比如运气/行业红利/特殊资源(确保标杆可复制性) 总结标杆特征,导出分析建议(学习1、2、3、4做法,即可成功) 进行测试,检验标杆效果(最后行不行,还得试一试)
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缺点1:异常难剔除。所谓“失败的大致相同,成功的各有特色”,一般标杆都或多或少有不可复制因素,很难让人100%信服。 缺点2:特征总结难。相当多特征是难以量化的,特别是人主观努力与个人素质。 缺点3:时代局限性。有些方法在过去管用,现在不见得管用。
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方法二:业务诊断法
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第一步:建立监控指标(一般做漏斗分析,或拆解分析) 第二步:树立判断标准(现有判断好坏的标准,才能下结论) 第三步:发现当前短板(转化漏斗最弱一项,拆解中最弱一项) 第四步:追溯业务问题(这里的弱,是因为运营/产品/价格/……导致的) 第五步:给出诊断建议(基于业务条件,评估改善可行性,给出建议)
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方法三:机会识别法
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方法四:概念测试法
深层思考:让数据见效真难
缺少内部标杆,躺在黄历上吃老本 缺少业务标签,干业务全靠拍脑袋 缺少测试动作,只在纸面坐而论道 缺少合理的AB方案,拼命证明自己是对的 缺少科学态度,在缺少以上四样的东西的基础上,指望数据分析师,凭借着现有数据库里残缺不全的交易记录,分析出惊为天人的救命仙丹。
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