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榮耀標識談談產品的運營和增長中，常見的3個數據思維誤區(qū)
你真的懂什么是“數據思維”？
前兩天，咱們老同學小七在交流群里吐槽，說大家都在做增長，他們在做的是負增長。
大伙重重盤問之下，發(fā)現是這么一個情況：
他們在做的是一個內容平臺，數據上反映一個比較復雜的注冊認證流程，轉化率只有6%。于是重新規(guī)劃相應的流程去做優(yōu)化，同時嘗試把入口做的更加醒目。
熱火朝天地花了2個月討論，1個月開發(fā)。結果上線后1個月內，轉化率沒有提升反而下降，過了1個月才提升到原來的數據，但也只是持平。
大家都很疑惑，按理說根據數據反饋去做調整優(yōu)化，思路是沒問題的，為什么結果出人意料呢？大家七嘴八舌，似乎誰說的都有道理。于是帶著這個疑惑，大伙去請教了做過八年運營總監(jiān)的錢老師。
錢老師發(fā)了個白眼表情，接著開始闡述他的觀點：“你們這個是偽數據分析，瞎搞。從頭到尾就看到一次轉化率，又不說明樣本大小、時間維度，憑什么說它低？都沒找到問題原因，你們做這個產品優(yōu)化的策略，本身就是腦補嘛！”
小七同學不服氣：“那錢老師，如果是你會怎么考慮呢？”
錢老師：“首先，雖然你是做運營增長，但是也得要有數據分析的常識。比如說，你要知道數據分析出來的結論不是100%可信的。
其次，分析出來的結論可能是對的，在解決問題或者執(zhí)行優(yōu)化的過程中，也要做數據分析的驗證。數據采集、數據分析，是貫穿整個業(yè)務流程，從始而終的事情。
第三，要學會把業(yè)務跟數據分析結合起來看。比方說優(yōu)化方案要產生效果，經常會存在延時的情況。數據是死的，懂業(yè)務很重要。”
小七：“噢！您這樣一說我就明白了，我們其實還停留在一個定性分析的階段！而且可能之前做出來的優(yōu)化方案，是要這個月才出的效果，而之前的負增長也可能是受運營策略調整、數據波動之類的影響，孤立看數據并不一定準確的。”
錢老師：“是??！這種基本的數據思維，是每個互聯網人都應該掌握的底層能力，做產品和運營都得會?！?/p>
小七：“那么錢老師，類似于這種業(yè)務場景下的問題，你是怎樣思考解決呢？”
錢老師：“這個說起來就多啦，但是底層的方法是通用的。所謂的數據思維，就是把實際的業(yè)務問題轉換成為數據分析的問題，然后通過抽樣、分析等方法，找到根本的原因然后做調整和驗證。”
其實，對于許多未經過系統(tǒng)學習的產品、運營人來說，他們對于數據分析的了解大多局限于一些日常的指標數據分析、表格工具而已，缺乏數據與業(yè)務之間的結合思考。
這導致在利用數據分析驅動業(yè)務增長過程中，出現了類似于文章開頭這樣的場景。若要究其根源，往往與大家對數據思維認識的誤區(qū)有關。
數據思維驅動業(yè)務增長的常見3大誤區(qū)
誤區(qū)一：數據分析是數據團隊的工作
對于公司內部有數據團隊的產品、運營同學，往往會覺得數據分析不是自己的工作內容。比如，有些運營同學發(fā)現某個指標數據有下降，就會把問題丟給數據團隊，要他們去找原因。
事實上，數據是對公司業(yè)務發(fā)展、運營情況的客觀反映，而產品和運營同學是直接與業(yè)務發(fā)生接觸的，他們的作用是不可替代的。
比如說，數據分析需要采集哪些指標，用哪種方式去對人群抽樣和分析，如何確定關鍵的北極星指標或者執(zhí)行指標，這都需要產品、運營的直接參與，也是高階產品、運營人的重要能力之一。
誤區(qū)二：依靠數據驅動業(yè)務，就是做好數據分析工作
數據分析其實只是數據思維的一部分，主要關注的是項目開始前論證可行性、以及項目實施中、后對效果的評價分析。
而數據思維是一種底層思維，它會貫穿在業(yè)務的從始至終的全過程中。
比如在產品設計中，就要考慮到業(yè)務流程和相關數據埋點設置；又比如說，數據指標體系的建立，如何尋找北極星指標；還比如說，拿到數據分析的結果之后，如何分析原因并且做后續(xù)策略的優(yōu)化，通過驅動指標的增長實現業(yè)務目標的達成。
誤區(qū)三：唯數據論，數據可以說明一切問題
誠然，數據是客觀反應業(yè)務狀況的證據之一。但是光靠數據并不能說明一切問題。
我們業(yè)務中，往往涉及到復雜的實際情況，會有各種干擾因素存在，有些事情會被遮掩，有些事情只能看到表面。這些事情，在某些數據維度上，并不能被客觀地反映出來。
因此，我們需要深入實際業(yè)務場景，把數據和實際狀況結合起來，才能得到相對客觀、準確的認知。
總結了一下大家經常踩的坑，那么我們該如何避開這些問題，科學地利用數據思維為我們服務呢？
如何用數據思維驅動業(yè)務增長
其實，不久前在起點學院會員平臺，錢老師就做過一次數據思維驅動增長的交流分享，這張圖就是當時分享內容之一。當時為了講清楚這幾種分析方法，他還把工作中遇到的案例都做了復盤，推薦大家都去看看。
有些同學可能會說，我從小就數學不好，一聽數據分析頭就大。
那么，這門課程一定適合你，其中不會涉及到任何晦澀的概念。畢竟，咱們錢老師的一句名言就是“數據思維是人人都可以掌握專業(yè)技能”，小伙伴們聽了以后收獲都很大。
現在還在限時免費中，推薦大家都去聽一下~
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導師介紹
錢安川 前花椒直播運營總監(jiān)
8 年以上一線互聯網的總監(jiān)任職經驗（騰訊、知乎、花椒直播等），具有全資歷的互聯網產品和運營實戰(zhàn)經驗。2016 年，從 0 到 1 負責了花椒直播的整體運營業(yè)務，實現了 DAU 破百萬、收入破億、日開播數量 10 萬的業(yè)績。
核心要點
一、數據思維概述
10分鐘，說說數據思維定義和意義
案例1 ：一個問答社區(qū)，如何提升視頻規(guī)模？
二、定義指標
案例2：一個視頻平臺，如何定義創(chuàng)作者增長？
三、「三級指標」法
1、規(guī)模指標
2、質量指標
3、執(zhí)行指標
案例3：娛樂直播平臺，如何提升主播留存？
四、萬能的「三級分解」法
1、維度分析
2、漏斗拆解
3、質量分解
案例4：視頻播放量下降，如何找原因？
五、終極的「樣本分析」法
案例5：問答平臺，如何提升問題的分類準確率？
案例6：問答平臺的短視頻業(yè)務，是否要做拍攝工具？
課程適宜人群
1、從事數據運營、產品運營工作的運營、增長同學
2、對通過數據驅動產品運營的方法感興趣的互聯網從業(yè)者
3、搭建數據分析體系的數據分析師、產品經理
希望幫助更多同學認識到什么是數據思維，數據思維能如何幫助大家解決各種復雜的業(yè)務問題。
目前正在從事增長、運營和相關工作的同學們，千萬不要錯過咯~
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講的很透徹，收獲很大????????