运营数据的一二三

Episode11操作数据的一、二、三完成了内容操作、活动操作和用户操作的基本知识。让我们谈谈操作数据。无论是做产品还是做运营，在日常工作中，我们最常听到的就是：“看数据！是的，产品是否成功，取决于数据，操作是否可靠，取决于数据。什么是数据，看什么数据？很多人说“数据会说话”，也有人说“数据会说谎”。数据是否会说话，说什么，是真是假，取决于数据的选择和分析。首先，我们应该理解一个核心观点：操作数据分析本身不是数据，而是分析。换句话说，任何一种数据分析的关键点都在于分析，而不是数据本身。然后，我们应该认识到一个前提：数据分析的能力是渐进的，需要培养对数据的敏感性。最后，我们应该理解一个事实：数据表达的意义与各种因素有关。在尝试学习操作数据分析之前，我们应该尽可能地抛开预设的位置。同时，不同阶段不同类别数据的重要性也在发生变化。首先问一个问题：所有网站的PV、UV、转化率是核心指标吗？答案是，不。由于主题的背景不清楚，转化率的定义也不清楚。对于不同的网站或产品，核心指标在不同的时间阶段是不同的。在网站或产品建立初期，流量指标非常关键，但它不仅仅是UV\PV、停留时间等增长，更重要的是，流量来自哪里，流量到来后浏览了哪些页面，做了什么操作，在哪里跳失。在可持续运行阶段，单一流量指标意义不大（不是没有意义），更重要的是用户的保留、活跃指标，甚至付费用户的规模。在这个阶段，跟踪所有流量来源的渠道质量仍然很重要，加强对用户行为的分析，拆分各种维度、各种路径的保留、活动和转换、用户兴趣点、用户增长模式等。在成熟期，我们需要*用户流失的速度，分析流失的原因，并*仍然保留和活跃的用户。此时数据分析的意义是延续网站或产品的生命周期，并继续为股票用户提供高质量的服务。在衰退期，要做好数据保存工作，如果网站或产品要完成运营，要提前做好各种准备和通知。我不打算进行数据分析，因为话题太大了，我认为我不能说清楚。因此，这里重点介绍一些关于数据使用、数据分析和数据说谎的误解。至于如何使用，这取决于你自己的判断。1、对于运营商来说，熟悉、掌握网站或产品的历史数据是非常重要的。数据的维度越全面，网站或产品的生命周期甚至用户的生命周期就越清晰。2)从历史数据中总结规律的历史数据从来不是用来看的，而是用来分析规律，哪些节点数据上升，哪些节点数据下降，找出原因，形成经验，对运营商的工作至关重要。3)通过规则反向数据预测掌握规则，有数据预测的基础，过去三年，国庆期间，网站流量将显著改善，所以今年的国庆期间，基本相同，此时运营商应该提前做一些计划？4）学会拆卸数据。数据量和维度越大，需要拆卸的数据就越多。根据时间和相关性进行拆卸。操作员知道如何拆卸数据，这意味着他们有能力控制操作的节奏。这是每个从事运营工作的学生都需要注意的地方。2、对操作数据分析的误解1)不要用单一类型的数据来评价整体情况。问：这是支付宝2014年4月至6月Alexa统计的日平均访问量趋势。通过这些数据，我们能认为支付宝的活跃用户在减少吗？答案是:没有。支付宝移动端的活跃用户是否在增加，因为Alexa只统计Web端？我们无法从这些数据中得到答案。2)不要夸大事故，认为运营的不可避免的结果，我们经常发现在线活动，对运营数据有很大的帮助，但是，这是一个事故，如果你认为这种形式的活动必须帮助数据，你需要更多的数据来证明它，及时将活动转化为机制，因为它真的有效。3)避免运营商因结论而容易犯的数据分析错误是发现数据增长，然后找到各种可能有助于数据增长的事件，并将数据增长的原因归功于这些事件。找出数据增长或下降的最好方法是再现原因。4)避免只数据论数据既能说明问题，又能遮挡视线。数据并不能解决所有的问题，它可以给你一个参考，而不是一个结论。3、操作数据说谎的方法想操作数据说谎，其实很简单，简单举几个。例如：1）拉伸图表数据相同，趋势感受不同。你意识到了吗？2)修改坐标轴数据，感受设置“对数刻度”的做法。3)故意选择有利的样本，例如，我们之前说过失去用户恢复，所以假设有一个B2C网站需要做失去用户恢复活动，选择样本“半年不购物”和“半年不购物但登录”两种，问，哪个样本选择用户失去恢复活动效果会更好？答案是后者，根本不用去想。为什么？第一个选择样本包括登录和无登录。显然，在恢复损失方面，半年未登录的用户比半年内登录但未购物的用户要困难得多。4）在样本规模差异产品的操作中，我们经常需要做一些A/B测试来验证功能或设计更好。此时，最常见的错误和数据谎言的结果是样本规模存在差异。例如，A类选择了100个用户，B类选择了1000个用户，无论我们最终选择了绝对值还是比例，结果都会带来巨大的错误。ToBeContinued…

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