2020-12-15 11:45:53 阅读(170)
Episode12跳出数据首先有两个问题:1、当我们讨论数据时,我们真的在讨论数据吗?2、当我们对数据进行分析时,我们是否只是在看数据的涨跌?先不急着下结论,我们来看一个小故事。用户调查某个端游。收到三份同样内容的反馈:“这个游戏太赚钱了。因此,操作学生详细检查了这三个用户:用户A,角色战士,等级中等,从用户数据来看,是一个学生,游戏当月消费200元。用户B,角色法师,等级高,从用户数据来看,是白领,当月游戏消费金额200元。用户C,角色奶妈,等级低,从用户数据来看,是工人,当月游戏消费金额200元。首先,虽然消费金额也是200元,但学生、白领、工人的消费能力不同,消费压力也不同。其次,中级士兵经常被PVP蹂躏,学生在游戏中消费了大量的药品和设备;高级法师,副本记录多,消费分布正常,主要是药品供应和材料消费;低级奶妈,副本不多,PK不多,但购买了大量的升级经验包,回答研究后,等级提高到中级。因此,操作学生大致理解为什么三种不同类型的用户会有相同的反馈:用户A,由于其他玩家在游戏中抑制,没有良好的消费能力,200元占其日常支出的很大比例,所以理所当然地认为“坑”;用户B,因为DPS在游戏中很受欢迎,所以它花费了很多时间和精力,可能会在游戏外产生很多消费,例如,游戏时间太多,没有时间做饭,需要点外卖,第一天太累,第二天买咖啡等等。用户C,因为要赶上等级进度,花的钱主要投入到体验包上,导致游戏失衡,高级玩家都是花钱买的。用户C,因为要赶上等级进度,所花的钱主要投入到体验包上,导致游戏失衡,高级玩家都是花钱买的。看完这个小故事,我想你已经感觉到了什么。是的,当我们讨论数据分析时,我们不仅想知道数据,还想知道数据背后的人。因此,阅读数据的关键是阅读数据背后的人。所以,问题来了,如何理解数据背后的人?根据我的经验,有几个步骤或原则:1、放弃预设立场。分析数据的第一步是放弃预设的位置,也就是说,不要试图首先定义数据显示的意义,只研究数据的波动和波动节点。通过这一步,我们可以确定用户行为或系统事件需要研究哪些相关事件。这一步是定位。2、深入挖掘用户行为和系统事件。定位完成后,有必要探索相应时间节点的相关事件,包括系统事件(版本升级、服务器错误等)和用户行为(时间节点前后相关用户的持续行为)。通过这一步,找出可能产生影响的动作和事件。3、试着换位思考。接下来,无论是系统还是用户的定位原因,都需要同理心。如果操作员是用户,在相应的时间节点和相应的事件行为中会有什么样的感知和反馈。模拟可能的状态。通过这一步,我们可以进一步了解数据变化的原因,并思考数据的后续集成和后续操作。4、整合关键数据。前面的动作完成后,关键数据可以整合,必要时比较历史数据,然后得出结论:1)数据变化的原因是什么?2)改进或促进数据变化的方法有哪些?3)获得经验,下次有类似情况时应该做哪些处置和计划。这里最重要的是整合所有路径的数据,串起所有流程,看相应的行为。孤立的数据并不意味着任何问题。比如某品牌电商最近成交量下降,运营商需要看哪些数据?1)页面流量变化 各渠道入口流量变化2)登录用户浏览行为,使用购物车但未购买用户数量、商品类型3)支付订单页面损失率4)其他:竞争平台类似商品价格、竞争平台节点流量变化等,网站最近的异常监控报告等。跳出数据查看数据,测试运营商对数据的敏感性,以及总结、总结和提高数据解释背后的原因和生成解决方案的能力。这种做法需要大量的实际操作来完成,操作者需要有沉下心来积累的心态。ToBeContinued……
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