分析產(chǎn)品數(shù)據(jù)時(shí)需要注意哪些坑

之前在國外的論壇中有看到關(guān)于數(shù)據(jù)分析的細(xì)分，英文單詞是segmentation，Segmentation的原意是分割。怎么理解呢？試想想，當(dāng)大量的數(shù)據(jù)擺在面前是無非直接去分析的，能夠做的就是細(xì)分。明白這一點(diǎn)之后，我們來從Why 和 How 上來簡(jiǎn)單說說。

Why

無論是談業(yè)務(wù)，講解好的商業(yè)模式，還是做產(chǎn)品，會(huì)伴隨一個(gè)簡(jiǎn)單的問題：這個(gè)商業(yè)模式、業(yè)務(wù)的客戶群、產(chǎn)品是哪些？（如：遠(yuǎn)近聞名的Uber的主要用戶是哪些？）好的回答會(huì)給你說，我的業(yè)務(wù)主要是分B2C、C2C；再好一點(diǎn)的答案會(huì)給你說：“根據(jù)我對(duì)市場(chǎng)的研究，我主要做B2C的市場(chǎng)，我的客戶主要會(huì)集中在群體A以及群體B，我的商業(yè)模式會(huì)對(duì)不同的群體有不同的運(yùn)作方式”。如：Uber的主要市場(chǎng)是在一線城市，主要細(xì)分市場(chǎng)集中在中高端出租車（出行服務(wù)），主要客戶細(xì)分為服務(wù)提供方：私家車車主；服務(wù)受眾：針對(duì)需要更便捷的出行服務(wù)人群。這些都是數(shù)據(jù)反映出來的結(jié)果，越多的數(shù)據(jù)，能夠得到越多的信息。

從受眾的角度來看，把市場(chǎng)一層一層剝開：市場(chǎng)> 市場(chǎng)細(xì)分> 用戶細(xì)分> 用戶

從運(yùn)營角度來說，在數(shù)據(jù)分析之前，先要了解市場(chǎng)細(xì)分，而做的細(xì)致，則是對(duì)每一個(gè)顧客有定制化營銷。而對(duì)于任何一家公司來說，如何將這個(gè)認(rèn)知的過程做好，則是這個(gè)生意／商業(yè)模式的關(guān)鍵。而“細(xì)分”（segmentation）很好地從一個(gè)相對(duì)可控的維度，給予我們決策者／執(zhí)行者足夠的”認(rèn)知“去進(jìn)行商業(yè)決策。這里需要強(qiáng)調(diào)的是，公司是用“細(xì)分”還是客戶定制化營銷，并不是對(duì)立的關(guān)系，完全是根據(jù)公司發(fā)展的進(jìn)度和客戶的需求來的。舉個(gè)例子，還是拿我最為熟悉的知乎說事兒，知乎現(xiàn)在從戰(zhàn)略上來，用客戶細(xì)分解決那些“大V”問題，類似這段時(shí)間的版權(quán)改版 － 針對(duì)大V／內(nèi)容貢獻(xiàn)者這個(gè)segment的加強(qiáng)；類似知乎日?qǐng)?bào)升級(jí) － 針對(duì)普通用戶／非用戶segment的改進(jìn)。

How

談數(shù)據(jù)分析，必然要從統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度扯扯。

從統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度來說，這是分類問題。而從分析的角度來說，涉及兩個(gè)方面：

• 定量分析

• 定性分析

在迫不及待跳到用什么各類高端模型（比如AARRR模型，我真不是故意的，這個(gè)確實(shí)是個(gè)例子）之前，先來確定我們的數(shù)據(jù)分析的目標(biāo) 其實(shí)說白了是對(duì)用戶做判斷：

現(xiàn)有用戶 -- 現(xiàn)有用戶是？喜歡啥？怎樣的消費(fèi)習(xí)慣？所有用戶里面，哪些最值錢？etc...

潛在用戶-- 潛在客戶在哪？他們的喜好？我們要通過什么渠道獲??？獲取成本是多少？etc...

這類問題，嘴上說起來是簡(jiǎn)單的，但是實(shí)際上，建立這樣的用戶需要很系統(tǒng)的定量分析和定性分析，根據(jù)你對(duì)用戶的了解而提供對(duì)應(yīng)的服務(wù)即是一種：產(chǎn)品的思維。這也就是為啥我覺得很多大型公司都會(huì)對(duì)部門進(jìn)行細(xì)分：數(shù)據(jù)分析部，產(chǎn)品研發(fā)部，市場(chǎng)部。對(duì)指定新產(chǎn)品從整個(gè)發(fā)展線上去定位，然后再去做運(yùn)營。

對(duì)于現(xiàn)有用戶和潛在用戶的了解，有如下方式：

了解你的商業(yè)模式：是零售類的重復(fù)性銷售還是會(huì)員制度，還是其他（類似金融產(chǎn)品的銷售云云）。

了解你的商業(yè)目的：

• 當(dāng)前產(chǎn)品的定位產(chǎn)品

• 產(chǎn)品這個(gè)發(fā)展模式的定位

• 僅僅根據(jù)數(shù)據(jù)（財(cái)報(bào)）體現(xiàn)出來的通過不同的精準(zhǔn)營銷手段來提高短期收益

• 提高用戶活躍度

• 了解你的用戶基本行為

關(guān)于用戶基本行為一點(diǎn)，是現(xiàn)在大數(shù)據(jù)分析的最為直接的目的。而實(shí)現(xiàn)這個(gè)這個(gè)往往會(huì)通過很多小的項(xiàng)目（也就是經(jīng)常提到的跨部門協(xié)作的體現(xiàn)）來不斷完善。我了解到的是根據(jù)RFM分析（Recency，F(xiàn)requency，Monetary）來分析，來了解你的用戶都是些什么人，有什么消費(fèi)習(xí)慣，他們對(duì)營銷活動(dòng)的反應(yīng)如何，反饋率是多少。根據(jù)大量的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的結(jié)果，來制定你的商業(yè)計(jì)劃。利用數(shù)據(jù)模型，比如k-means cluster，等等去分類你的已有客戶，看看他們基于某一個(gè)指標(biāo)來分類，因?yàn)槲业纳虡I(yè)目標(biāo)是為高利潤的客戶提高更好的服務(wù)，降低這個(gè)客戶群的流失率，增加交叉銷售的成功率（cross-sell rate）。

為啥要扯這些呢？因?yàn)楹芏鄶?shù)據(jù)分析的坑，都是這些具體的數(shù)據(jù)細(xì)分開始就錯(cuò)了。

比如，從市場(chǎng)這個(gè)起點(diǎn)開始就錯(cuò)了，沒有搞清楚這個(gè)數(shù)據(jù)是否能夠?qū)@個(gè)市場(chǎng)能有好的分析性和預(yù)測(cè)性。這是一個(gè)鏈條，從一開始的錯(cuò)，會(huì)一直錯(cuò)到最后。而數(shù)據(jù)分析的邏輯是很嚴(yán)密的，如果你沒有意識(shí)到你的起點(diǎn)就是錯(cuò)的，那么錯(cuò)誤的分析會(huì)讓你走入“只求短利益”而忘記產(chǎn)品持續(xù)發(fā)展的重要性，這也是為什么很多做手游的公司，一再投入分析數(shù)據(jù)，運(yùn)營，但是產(chǎn)品的效果總是不好。

再者，用戶的流失率表面上可能是運(yùn)營不到位而在營銷手段上輸給競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手而導(dǎo)致的。如果做一個(gè)關(guān)于“產(chǎn)品的各個(gè)功能滿意度的調(diào)查”，會(huì)發(fā)現(xiàn)，大量的用戶流失是因?yàn)槟愕漠a(chǎn)品沒有持續(xù)發(fā)展的產(chǎn)品設(shè)計(jì)，而不是營銷上給用戶“恩惠”少了而流失，雖然營銷的失敗也能夠?qū)е掠脩舻牧魇?，但是不?huì)有大量的流失的現(xiàn)象出現(xiàn)。

我們做數(shù)據(jù)分析是為了改善產(chǎn)品，從而給用戶更好的產(chǎn)品體驗(yàn)，本質(zhì)是要對(duì)用戶的進(jìn)行進(jìn)行深度分析，然后結(jié)合現(xiàn)有產(chǎn)品的特點(diǎn)，去改進(jìn)，這才是數(shù)據(jù)能說話的要義。