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数据分析指导运营(数据分析师如何满足运营的需求?)
2022-11-09 21:17:34

数据分析师如何满足运营的需求?

数据分析指导运营(数据分析师如何满足运营的需求?)
  怎么做一个有用的数据分析?本文讲述了数据分析的4个步骤:定方向、梳理业务、构建思路、开始行动,让你的数据分析能够满足运营的需求,

  很多做数据的同学,最怕听“有用”俩字。做个数据分析项目已经很难了。做个有用的项目更难。今天我们举个场景,手把手教一下该咋弄。

  请听题:某短视频平台,游戏直播业务的日活用户1000万左右,但90%观看时间不足10分钟,运营希望尽可能多的让用户观看10分钟以上,请分析下该干哪些事情。

  拿到题目,先不要着急跑数,牢记灵魂三问(自己问自己哦):

  问1:这是个啥层级问题?

  A.战略级

  B.战术级

  C.战斗级

  问2:这是个啥类型的问题

  A.是多少

  B.为什么

  C.怎么做

  问3:当前状态下要输出什么成果

  A.给几个数

  B.报表

  C.专题报告

  D.模型

  E. ABtest

  很多同学一拿到题目,脑海里立马蹦出:活跃率、转化率、平均时长、用户画像等等名词外加一大堆指标。

  这时候一定要告诉自己:稍等片刻。

  想要摆脱无休无止的临时取数,第一步就是有个做项目的样子。把项目目标、工作范围、输出产物、交付时间这些整明白。然后正式开工。特别是遇到这种运营很头疼的专项问题,这时候不立项,还等何时。先把旗子插起来,再开工。

  既然要插旗子,就涉及上边的灵魂三问,这三个问题都是跟项目目标、输出方向有关的。首先,数据分析可以支持的问题有三个层级,区别见下图:

  这是个典型的战术级问题。已经定了要提高每日观看10分钟以上用户数量,但是具体怎么做方向都没有,这时候就得先搞清方向,再想细节。第一题答案:B

  数据分析可以直接解决的问题有五大类,可以间接解决的问题有三大类(如下图)。

  第二题选C。这个问题是个典型的“怎么做”问题。运营要的是具体执行建议,因此就不能光在数据层面缠绕,得结合运营可以干的事情来思考。

  注意,这个问题连方向都没有,因此落到执行层面,先不要纠结要不要上美女陪玩,代金券是5元还是10元这些细节,要先解决“做哪些”的大类问题。

  数据分析的产出物有很多,每一类产出有特定用途(如下图),结合本次目标,最好先输出一个专题报告,大家达成共识以后往战斗层去推进,才容易落地。

  问4:这个题的题眼在哪里?

  短视频游戏直播DAU观看时长很多同学在解这个题的时候都直插DAU=DOU + DNU;或者直插观看时间分成1-5分钟,6-9分钟,10+分钟;或者直插直播入口1、2、3。

  我们说的题眼,是指对解决最重要的影响因素。短视频平台不稀罕,直播也不稀罕,可为啥这次运营偏偏挑游戏直播?

  因为游戏直播在业务逻辑上有一些先天优势:

  游戏IP天生有粉丝,传播成本低游戏直播竞技性、观赏性好游戏打一局时间比较长,用户粘性天生好可能基于这些理由,运营才会特别盯上游戏直播这块,并且会发出“为啥连10分钟都看不了”的疑惑。

  在构建思路的时候要特别注意:我们面对的问题是由真实的用户产生,数字只是问题的度量。

  只要玩过游戏的人都知道:游戏玩家是活生生的人,不是1个DAU。他们有明确且真实的需求,玩魔兽的玩家就是对Loktar!

  很有感觉,玩农药的00后也不太会去关注街霸。按道理说,玩游戏的粉丝只要能看到喜欢的主播,是不至于瞄一眼就走的。所以看似只是时间不够长,背后原因可能千头万绪(如下图):

  如果要一个个研究,估计得忙到黄花菜都凉了。而且作为项目输出,其结论会很分散。既然都立项了,要想办法沉淀些能复用的东西。

  仔细思考其中的逻辑,我们会发现:其实问题的核心,来自用户、主播、产品三个方面,可以归纳为四大问题:

  用户不行;主播不行;产品不行;用户和主播没有匹配上。以上四个问题里三个可以用评估体系来完成。通过建立用户需求、产品质量、主播质量的监控体系,来评估用户、主播、产品到底质量如何,质量是否稳定(举例如下图)。

  这样做既能结束运营对基础情况两眼一抹黑的状态,又能为匹配问题打好基础,还能沉淀一套评估方法论和监控指标,甚至有希望上一个小数据产品来做长期监控。可谓一箭三雕。作为项目产出,远远比写一堆PPT价值大的多。

  搞掂了评估体系,匹配的问题就很容易看明白:我们要按照用户喜好的游戏类型,有空看直播的时间点来推相关的直播。基于以上分析,下最终结论也变得轻松:

  用户质量不行,大部分不是游戏真爱粉——更精准找真实用户主播质量不行,名气/技术不行,就是不吸粉——签约有知名度强力主播产品质量不行,用户就是经常跳出——优化产品流程/界面匹配不行——根据用户和主播标签,提高推送信息准确度,找更容易转化用户的推送时间以上,基本思路理清楚,后边可以定交付时间、排工作优先级、安排项目组成员,之后就正式开工了。

  注意:在项目开始前,预先给出结果判断非常重要。

  有可能上述4个假设问题里,有些运营已有明确结论,有些运营不想改/不能改/不会改,有些运营毫不在乎。

  提前沟通能直接绕开这些沟沟坎坎,极大的减少分析完以后被人质疑:“你说的有什么用!”“你说的很好,可这毫无意义”“你说完了我还是不知道怎么干”的问题。保持沟通,在后续项目推进中同样重要。

  订好计划以后就能下地干活了。干活过程中注意:

  完成一个议题沟通一次,切记憋大招。有部分共识以后,不用等全部结束,可以直接往战斗级推进,早日出落地成果。监控数据变化,如果大形势变化,适时调整方向。我们常说:好的开始是成功的一半。实际上在数据分析项目里,好的开始是成功的四分之三。大部分项目是败在前期的业务不了解,思路没理清,没有控制好业务方期望上——期望太高,最后失望/期望太低,后期重视度不够。

  真正开工以后主要坑点就是沟通太少,憋得太久导致期望值越来越高,最后失望也越来越大。其次的坑点就是推进太慢,落地结果迟迟看不到。所以才强调:不用等全部,有部分亮点出来,该上更细节的分析/策略研讨,就直接上马了。

  本题是运营没有预设前提的情况下进行的。因此,探索性分析成分很多,分析逻辑相对复杂。如果运营有预设前提,比如:

  我们怀疑是因为主播不行导致用户观看时长不够;我们想更精细了解用户观看直播的需求来拉动观看时长;我们想搞一个看10分钟有抽奖的活动来拉动观看时长。大家思考下,该怎么回答。在思考之前,先思考“这三个问法本身有什么区别,会导致开展项目的时候有什么侧重点差异”。

  如果大家感兴趣的话,我们选其中一个来深入分享,敬请期待哦。

  接地气的陈老师,微信公众号:接地气学堂,人人都是产品经理专栏作家。资深咨询顾问,在互联网,金融,快消,零售,耐用,美容等15个行业有丰富数据相关经验。

  本文原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载

  题图来自Unsplash,基于CC0协议
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