三个思维方法,轻松搞定数据运营难题

精细化运营的核心是数据驱动增长,透过数据分析指引产品迭代和运营推广。因此,运营人员需要掌握一定的数据运营能力。本文作者从自身工作实践出发,梳理总结了3个最常用的运营方法,与大家分享。

三个思维方法,轻松搞定数据运营难题

随着近些年互联网电商蓬勃发展,对运营的要求随之提高,面试运营岗位的时候,常会提问数据运营分析相关的问题,但回答常常令人失望,要么说不清楚分析思路,要么抓不到核心指标。

这种场景,在产品和运营工作中也是经常发生的,试想领导问”近期销售下滑是什么原因““为什么转化率掉了?”这些问题时,你会怎么应对?

可见,数据分析思维的重要性,未来具备产品思维和数据分析能力的运营,才能获得更多的空间,创造更高价值。

身边很多朋友都苦恼如何提高自己数据分析的能力,说实话,EXCEL数据处理技巧,可视化图表,这些工具都是容易学习上手的,但是难点在抛出一个问题,如何通过数据找到解决这个问题的方法,关键就在数据分析思维。

思维方法有非常多,经过多年运营工作的积累,个人认为有三种思维是最常用的:细分思维、对比思维、相关思维,很多其他的思维模型,大多是这三种思维的综合应用衍生出来的。

一、细分思维

细分思维应用的最频繁,几乎每天都在应用,比如应用思维导图对某项任务的细分拆解。细分思维主要是将某个指标层层分解,拆解成最小颗粒度,定位分析问题的一种思维方法。

那在数据分析上,细分思维如何应用呢?

1. 单一维度细分

通过时间、空间、过程等单一维度进行拆解,比如将全年销售分解成12个月,将全国GDP分解成各个省市地区。

2. 2个维度交叉细分

通过2个维度的交叉,分析定位问题和原因,单一维度的应用虽然简单,但却过于浓缩,会将各组数据的差异在合并过程中消除掉,所以有时在分析问题时,需要再细分分解,如某学校男女生录取比例一致,但是再细分到学院分析,发现文学院女生的录取率比男生高,而理学院的男生录取率比女生高。

三个思维方法,轻松搞定数据运营难题

运营工作中,2个维度的交叉细分应用,比如研究新老客户对品类的需求差异,那么就是维度一新老客户和维度二各个品类的交叉分析

3. 多个维度交叉细分

多维度的交叉细分相对复杂一些,主要应用场景更多是在用户运营,用户研究分析上,例如RFM模型,通过最近一次消费 (Recency)、消费频率 (Frequency)、消费金额 (Monetary)三个维度,每个维度一分为二,将用户群切割成八个小群体进行针对性的运营。

三个思维方法,轻松搞定数据运营难题

二、对比思维

对比思维也是运营最常见的一种思维方法

  1. 纵向对比:自己和自己比,包括环比(和上一期自己比)、同比(和去年同期自己比)
  2. 横向对比:自己和他人比,比如IOS和安卓的销售额,女装和男装的销售额等等

对比思维经常被错误应用,把不可比的数据放在一起对比,比如A品牌20年同比增长42%,B品牌20年同比增长仅28%,说明A品牌20年的销售表现比B品牌更好?

事实上,A品牌19年业绩仅3000万,而B品牌19年业绩达3亿,量级差太大,根本没有可比性。

如何避免对比思维的错误应用:

  1. 确保数据来源一致:比如对于同一指标,系统直接拉的数据和bi代码跑的数据可能都不一样
  2. 确保统计口径、定义一致:比如销售额包不包含拒退
  3. 时间属性一致:比如同样是2月,但有的是28天,有的是29天,也不能直接对比
  4. 对象一致:样本属性统一,比如研究死亡率,士兵死亡率和城市居民死亡率,对象不一致就没有可比性

三、相关思维

相关思维是比较复杂的统计学数据思维,相关思维包含正相关、负相关、非线性相关、不相关等多种类型,大部分应用在生物学、科学领域。复杂的相关分析需要应用函数,建模才能完成,而现实工作中,大部分应用不到这么深层复杂的程度。

大部分应用主要研究A与B之间的关系,如销售额与UV之间的关系,广告费用成本与获取曝光量之间的关系。

应用好相关思维,当我们在处理复杂问题的时候,能帮助我们刨除无关数据的干扰,找到关键的因素和指标解决问题。

但在相关思维的应用上,也经常犯错,最常见的就是混淆相关关系和因果关系,即因为事件A和事件B存在某种关联影响,解读成因事件A导致了事件B的发生。所以在相关思维应用,我们要知道事件A和事件B可能存在的关系,避免陷入误区

  1. 事件A引起了事件B
  2. 事件B引起了事件A
  3. 事件A、事件C引起了事件B
  4. 事件A、事件B没有直接关联,但是事件C可能会同时引起事件A、事件B
  5. 事件A、事件B一点关系都没有,只是数据凑巧相关

比如看电视会导致孩子学习成绩下降,试想是看电视导致学习成绩下降,还是学习成绩下降的孩子更喜欢看电视,难道不看电视孩子的学习成绩就会提升吗?难道学习成绩提升的孩子都不看电视吗?如果出现这类型的数据时,在解读前,不妨像这样反问自己,以确认数据逻辑的合理性。

四、结语

数据分析思维说难不难,只要在应用或看数据的时候多留心眼,多打个问号,不要执着数据表现,多思考数据背后的关联和差异,复杂的问题就会变得简单了。

看完这篇文章,大家不妨把过去那些解不开的疑难杂症,再拿出来重新思考练习下吧!

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