后產品時代的運營之道:數據分析的五種方法論(七)
后產品時代的運營之道今天已經寫到第七章,在這一章節我們就說說數據的重要性以及我們在做數據分析的時候會用到哪些方法論。
昨晚做了一個分享會,在后面的提問環節當中,有位同學的問題提的不錯:你對數據怎么看?覺得很多時候我們在做運營的時候都是建立在數據的基礎上的。這位同學可以說是戳中了很多從事運營的朋友,因為我們現在在做運營的時候更多是憑著拍腦子或者主觀意愿去做運營決策,沒有太多關于數據的分析以及證明這樣做對的還是不對的。
在我剛接觸運營的時候,我也是想很多朋友一樣,更多的是靠著自己的直覺去做決策,而沒有加入數據去分析證明。我之前在一篇文章說到:數據驅動運營是未來運營的趨勢,也是我們運營人的一個分水嶺,在的運營刀耕火種時代已經趨于沒落的時候,精細化運營以及變得尤為重要,數據驅動決策是我們運營人必須要面對的挑戰也是我們要下意識學的一門技能。
在這里有個誤區需要解析:
- 數據分析方法論:它更多指的是數據分析的思路,從宏觀的角度去指導如何進行數據的分析,數據分析的前期規劃。
- 數據分析方法:指的是具體的分析方法,例如對比分析法、交叉分析法等一些具體的方法,是一種從微觀的角度去指導如何進行數據分析。
還真不要說,我們很多初級的運營會經常弄錯這之間的概念。而我們今天要講的是宏觀的數據分析方法論。
一、邏輯樹方法論
邏輯樹是將問題的所有子問題分層羅列,從最高層開始,并逐步向下擴展。麥肯錫分析問題最常使用的工具就是“邏輯樹”。“邏輯樹”指的是在問題解決流程中,深入探究問題的成因,因而能在有限的時間內,將解決對策“具體化”的技術。它是以邏輯的因果關系為解決方向,經過層層的邏輯推演,最后導出問題的解決之道。冷靜、客觀的邏輯分析可以為我們的操作提供堅實的圖表基礎,當然,具體執行還需要每個人的認知與感悟。
運用麥肯錫邏輯樹分析法很有效,通過邏輯思考,能輕松解決問題。邏輯樹具有三大優點:事先找出遺漏或重復、展開原因和解決對策,以及讓各內容的因果關系更清楚具體。
具體來說:
- 用“邏輯樹”探究因果關系,歸納現象,找出“問題到底在哪里”;
- 假設可能解決方案,盡快驗證可行性;
- 分析資料、合理推論,找出最終解答;
- 打破框架,發散與收斂,破除思考盲點;
- 培養洞見,抽象歸納、具體分析,看見別人看不見的答案。
二、5W2H方法論
5W2H分析法又叫七何分析法,是二戰中美國陸軍兵器修理部首創。
提出疑問與發現問題和解決問題是極其重要的。創造力高的人,都具有善于提問題的能力,眾所周知,提出一個好的問題,就意味著問題解決了一半。提問題的技巧高,可以發揮人的想象力。相反,有些問題提出來,反而挫傷我們的想象力。比如發明者在設計新產品時,常常提出:為什么(Why);做什么(What);何人做(Who);何時(When);何地(Where);如何(How);多少(How much)。這就構成了5W2H法的總框架。如果提問題中常有“假如……”、“如果……”、“是否……”這樣的虛構,就是一種設問,設問需要更高的想象力。
在發明設計中,對問題不敏感,看不出毛病是與平時不善于提問有密切關系的。對一個問題追根刨底,有可能發現新的知識和新的疑問。所以從根本上說,學會發明創造首先要學會提問,善于提問。阻礙提問的因素,一是怕提問多,被別人看成什么也不懂的傻瓜,二是隨著年齡和知識的增長,提問欲望漸漸淡薄。如果提問得不到答復和鼓勵,反而遭人譏諷,結果在人的潛意識中就形成了這種看法:好提問、好挑毛病的人是擾亂別人的討厭鬼,最好緊閉嘴唇,不看、不聞、不問,但是這恰恰阻礙了人的創造性的發揮。
三、PEST方法論
PEST分析是應用于宏觀環境的分析,比如一些世界500強企業在分析宏觀國內外環境的時候會經常用到這種方法論。比如沃爾瑪、大潤發、肯德基等等。其中P是政治(politics),E是經濟(economy),S是社會(society),T是技術(technology)。
不過使用PEST分析法存在著優缺點平衡的一個狀態:
PEST缺點:
- 變化因素大。
- 企業決策需要考慮各種因素。pest之分析了宏觀市場因素,故不全面。
PEST優點:
- 外部因素主要包括p、e、s、t四個方面,作為戰略決策依據,pest可以從宏觀角度全面地分析外部環境。
- 利用不同的角度,從變動的因素上探求某個行業可能的發展潛能,對企業的發展前景有一個大的整體把握。
- 對于各方面的變動可以及時地作出反應,制定出對應的改變策略。
四、SWOT方法論
SWOT分析法不但可以用來分析企業所處的環境優缺點,還可以用來分析 個人自身的有缺點呢,而這種方法論也是我們大家最早接觸的一種分析方法論。不過,他更早的時候是用來確定企業自身的競爭優勢、競爭劣勢、機會和威脅,從而將公司的戰略與公司內部資源、外部環境有機地結合起來的一種科學的分析方法。
我大概是在09年接觸這個方法論,當然了,那是也是學生時代。不過我覺得學生時代多多少少都會接觸到這個分析法。在后來出來工作之后,就會經常接觸到,分析競品以及自身所處的環境。
比如我在做一個運營活動時候,我會比較經常用到這個方法論。做好活動運營,打造一場成功的活動,離不開每一個環節的精心設置,知己知彼方能百戰不殆。SWOT分析作為活動運營的前期準備階段,能讓運營策劃人員認清現狀,把握做活動的資源優劣勢,為制定可量化的目標提供參考依據。我們處在瞬息萬變的環境中:行業大環境在變、競爭對手在變、自身的情況在變、產品在變、資源在變、人也在變。通過SWOT法則對內外部的優劣勢、機會威脅進行詳細的分析,可以為活動的順利開展打下堅實的基礎。
就比如我們想要策劃一個簡單的微博轉發抽獎活動,目的是吸引10萬個新粉絲關注,這就要求所提供的獎品足夠有價值。假如設定獎品是20臺128G的iPhone7,按照市場上價格的為6300元/臺,總的成本是126000元。但是綜合分析公司以往的活動預算、最近的財務收支情況,發現企業的活動預算并沒有達到126000的可能,由于資金的限制,活動也就沒有實際的意義了。
如果有充足的資金,可以為活動投入更多的資源,這是企業的優勢,可以有效利用;沒有足夠的資金,這是企業劣勢,需要想方設法解決,包括讓活動文案更加有趣、獎品設置的更加實用、發動更多身邊的人幫忙宣傳等等。
五、用戶行為方法論
我們都知道,做運營每天都會跟IP、pv、uv、頁面停留時間、跳出率、回訪者、新訪問量、流失率、日/周/月留存率打交道。可是作為我們運營人,每天跟這么多的數據打交道,可就是不知道哪些是有用的,哪些是可以剔除的,又有哪些對我們的決策起著決定性的作用。
我們把對這些數據分析叫做用戶行為分析。用戶行為分析,是指在獲得網站訪問量基本數據的情況下,對有關數據進行統計、分析,從中發現用戶訪問網站的規律,并將這些規律與網絡營銷策略等相結合,從而發現目前網絡營銷活動中可能存在的問題,并為進一步修正或重新制定運營或者營銷策略提供依據。
對不同的用戶關注的點要不同,所以要分析的點也不同,當然前提還是你的用戶應該足夠多,基于大數據才是最主要的。
圖片來源為網絡
- 認知→ 網站訪問→IP、PV、人均頁面訪問量、訪問來源
- 熟悉→網站瀏覽、網站搜索→平均停留時長、跳出率、頁面偏好、搜索訪問次數占比
- 試用→用戶注冊→注冊用戶數、注冊轉化率
- 使用→用戶登錄、用戶訂購→登錄用戶數、人均登錄、訪問登錄比、訂購量、訂購頻次、內容、轉化率
- 忠誠→用戶粘度、用戶流失→回訪者比率、訪問深度、用戶流失數、流失率
而我覺得用戶行為分析在我們現階段運營人較為關注的有3個點:黏性、活躍和產出。
- 黏性是用戶在一段時間內持續訪問和使用網站的情況,更強調一種持續的狀態,這里包括:訪問頻率和訪問間隔時間。
- 活躍用戶指每次訪問的過程,考察用戶訪問的參與度,所以對統計期內的每次訪問取了平均值,選擇平均訪問時長和平均訪問頁數來衡量活躍。
- 黏性和活躍產生的價值可能是顯性的,可能是隱性的,如品牌或者口碑,但產出直接根據網站的業務衡量用戶創造的價值輸出,如電子商務網站可以選擇訂單數和“客單價”,一個衡量產出的頻率,一個衡量平均產出值的大小。
上面所說的是5種數據分析額方法論是我們在工作學習生活較為常用的,而在數據分析的方法論中當然還不止這5種,比如4P理論、BCG 波士頓矩陣、GE矩陣、五力模型、價值鏈理論這些可能聽的比較少,運用的也比較少,但是不管怎么樣,未來的運營肯定是建立在數據分析的基礎上去做決策,確定行為理論分析的決策都是走不遠的。
#系列文章#
后產品時代的運營之道:怎么才能吸引到你想要的核心用戶!(三)
#專欄作家#
藝林小宇,微信公眾號:cs-jy8,人人都是產品經理專欄作家。運營總監,獨立媒體人,喜歡用白話文講述移動互聯網時事熱點,專注于產品運營、策劃、BD合作等領域。
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好熟悉的數據分析方法論,都學過,可惜一點也沒用到,我是PM,而且公司項目是2B的,從不重視數據分析
沒學過數據分析,現在工作需要做這方面,有什么書推薦嗎
大學的《管理學》書里都有這些內容,很淺顯易懂;也可以看看《統計學》,統計里面具體的方法多一點。