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闡述不同業(yè)務(wù)部門對數(shù)據(jù)的關(guān)注點不同
2015-11-20
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闡述不同業(yè)務(wù)部門對數(shù)據(jù)的關(guān)注點不同


這里首先需要說明的是標(biāo)題中的“用戶”指的是數(shù)據(jù)的用戶,或者數(shù)據(jù)的需求方,這些用戶往往不是網(wǎng)站或企業(yè)面向的外部用戶,數(shù)據(jù)的消費者通常是公司內(nèi)部各個部門和領(lǐng)域的人員。

為什么會提出這個問題,其實我們經(jīng)常會遇到這樣的情況:公司的高層抱怨從報表里面看不到有用的東西,是不是可以對報表做下整理(于是下面就忙開了),但是該怎么整理或者他們到底需要的是什么數(shù)據(jù)(好吧,高層的需求一般是不會明說的,我們要試著自己去揣摩);同時各個部門也在不斷地提各類數(shù)據(jù)需求,往往他們的需求就比較明確,有時可能會細得嚇人,需要每個用戶的每次關(guān)鍵操作(考驗服務(wù)器的時間到了)。數(shù)據(jù)部門就是處在這樣一個對數(shù)據(jù)的需求存在著如何多樣化的環(huán)境里面,所以考驗數(shù)據(jù)人員的時間到了,我們能滿足所有的需求嗎?

目標(biāo)和KPI

好了,首先來解答一下我們揣摩“圣意”后的結(jié)果,老板或者高層需要什么數(shù)據(jù)?其實很簡單,他們只想知道公司的總體狀況如何,所以我們只需要提供匯總的目標(biāo)和KPI數(shù)據(jù),不需要太多,2-3張報表,10個左右的指標(biāo)足夠展現(xiàn)出公司的全局了,但其實首先要做的是對公司的目標(biāo)和KPI有一個明確的認識和定義。

主要關(guān)注人員:決策層

雖然目標(biāo)和KPI的主要關(guān)注人群鎖定在公司的決策層,但其實公司的每位員工都應(yīng)該關(guān)心公司的目標(biāo)實現(xiàn)情況及KPI指標(biāo)的表現(xiàn),因為目標(biāo)和KPI是客觀評價公司狀況和效益的最有效途徑。但往往各個部門關(guān)心目標(biāo)的KPI的方式會有差異,于是數(shù)據(jù)需要去滿足各個部門不同的關(guān)注目標(biāo)的KPI的方式,就有了下面的細分。

細分與功能點

公司的決策層可能會希望看到上面這些目標(biāo)和KPIs的匯總數(shù)據(jù),但如果我們給所有用戶都提供這類匯總數(shù)據(jù),那么可能其他用戶就只能遠遠地望著這些數(shù)據(jù),什么都做不了。所以我們需要給不同的用戶不同類別不同層面的數(shù)據(jù),因為我們要做的就是讓每個數(shù)據(jù)消費者都能根據(jù)數(shù)據(jù)Take Actions,而其中很重要的一塊就是數(shù)據(jù)的細分。

我們可以從多個角度對網(wǎng)站分析的報表和指標(biāo)進行細分,每個公司根據(jù)自己運營類型的差異選擇適合自己的細分模塊,當(dāng)然這里說的最常見的幾個細分模塊:內(nèi)容、用戶和來源,也就是Google Analytics的分塊方式。

內(nèi)容細分

主要關(guān)注人員:產(chǎn)品運營

盡管互聯(lián)網(wǎng)的形式在不斷地多樣化,但無論如何互聯(lián)網(wǎng)還是主要以信息服務(wù)提供商的角色存在,歸根到底還是內(nèi)容,所以對于網(wǎng)站而言內(nèi)容是它的核心競爭力所在,對于網(wǎng)站分析同樣如此,所以首當(dāng)其沖的就是內(nèi)容的細分。之前有篇文章——網(wǎng)站頁面度量與細分,對網(wǎng)站的內(nèi)容的一些度量指標(biāo)和幾個細分方式作了介紹,無論以哪些指標(biāo)或者以何種細分方式來評價內(nèi)容,最終我們的目的都是區(qū)分優(yōu)質(zhì)和劣質(zhì)的內(nèi)容,掌控產(chǎn)品的運營狀況,從而保持或者改進網(wǎng)站內(nèi)容。

內(nèi)容細分的分析結(jié)果無疑可以給產(chǎn)品運營或者網(wǎng)站運營提供有價值的參考依據(jù),明確了哪些是需要把握的核心內(nèi)容,哪些內(nèi)容需要改進。同時借助一些特殊的指標(biāo)還可以指引細節(jié)上的改進,比如一個Pageviews很高但Avg. Time on Page較短、Exit Rate很高的頁面顯然在內(nèi)容上沒有足夠的吸引力,但標(biāo)題或簡介信息足夠吸引眼球,那么改進的方向就可以確定為提高內(nèi)容的描述方式;如果你的網(wǎng)站提供電子商務(wù)服務(wù),那么每個或每類產(chǎn)品細分的銷售額(目標(biāo))及轉(zhuǎn)化率(KPI)將讓你能夠更好地有針對性地進行產(chǎn)品和運營方式的選擇。

 

用戶細分

主要關(guān)注人員:用戶體驗、銷售

我們一般通過用戶的使用環(huán)境(網(wǎng)絡(luò)、設(shè)備、系統(tǒng)和客戶端等)、人口統(tǒng)計學(xué)信息(性別、年齡、地域等)、用戶行為類型(使用的趨勢、忠誠度、創(chuàng)造的價值等)這幾類數(shù)據(jù)和指標(biāo)對用戶進行細分。在現(xiàn)在“用戶中心論”盛行的潮流下,是不是把用戶放在內(nèi)容后面有點不妥?網(wǎng)站的一切就是為了滿足用戶的需求,包括所有的內(nèi)容的提供,但其實在數(shù)據(jù)分析上用戶分析并沒有內(nèi)容分析來得普遍,特別是還要對用戶進行細分,道理很簡單,內(nèi)容或者產(chǎn)品是可以自己把握的,而用戶不行,所以尤其是基于用戶行為分析的數(shù)據(jù),說得很多但真正做好的或者應(yīng)用于實踐的其實并不多。

但有一塊必須要有用戶分析數(shù)據(jù)的支持,那就是用戶體驗的設(shè)計和優(yōu)化。對于用戶體驗設(shè)計而言,其目標(biāo)是能夠滿足所有用戶的使用習(xí)慣,所以比較和優(yōu)化各類用戶在不同的使用環(huán)境和使用習(xí)慣中的數(shù)據(jù)能夠?qū)τ脩趔w驗的改善起到很大的作用;而如果你的網(wǎng)站產(chǎn)品需要進行銷售,那么用戶行為分析對于個性化的產(chǎn)品銷售和推薦能夠起到很好的效果,它剛好與用戶體驗的目標(biāo)相反,這類細分分析主要是為了滿足每類甚至每個用戶需求上的偏好。

來源細分

主要關(guān)注人員:市場推廣

其實對于網(wǎng)站分析人員而言,渠道來源的數(shù)據(jù)分析肯定不會陌生,許多網(wǎng)站都會重點分析這塊的效果,包括SEO和SEM等都已經(jīng)發(fā)展成為了非常專業(yè)的領(lǐng)域。網(wǎng)站分析工具里面一般都會區(qū)分直接進入、搜索引擎、外部網(wǎng)站及促銷途徑這幾項來源,其實我們可以使用一些有效的途徑將這些渠道分得更細,包括社會化媒介、合作網(wǎng)站、廣告直郵等,通過這些來源細分去觀察各渠道帶來的流量的質(zhì)量(在目標(biāo)和KPI指標(biāo)上的表現(xiàn)),我們就可以看清楚各推廣渠道的優(yōu)劣,從而為有效的推廣行動提供參考。

其實還有一塊——線下渠道,我們往往會認為線下的電視、報紙等上面的促銷或廣告的效果很難用數(shù)據(jù)進行監(jiān)控,但其實只要我們?nèi)で笠恍┺k法,這些也是可以實現(xiàn)的,比如離線通是監(jiān)控線下電話營銷渠道的很好的工具。通過對線下渠道的監(jiān)控分析,是我們更了解線下推廣的效果以及其對線上推廣所帶來的關(guān)聯(lián)和影響,最終指導(dǎo)推廣人員更有效地布置和實施整套完整的推廣計劃。

功能點分析

主要關(guān)注人員:技術(shù)、用戶體驗

如果你的網(wǎng)站不單是簡單的幾個頁面,而是一個龐大復(fù)雜的系統(tǒng),其中提供了豐富的功能和應(yīng)用,那么我們還需要做一類分析,就是各功能點的分析。之前在“讓用戶更容易地找到需要的信息”專題中分析過幾類網(wǎng)站中常見的功能:站內(nèi)搜索、導(dǎo)航設(shè)計和內(nèi)容推薦,這些功能點我們都可以使用特殊的方法獲取數(shù)據(jù)、設(shè)置特殊的指標(biāo)去分析他們的實現(xiàn)效果。

技術(shù)和用戶體驗團隊都需要關(guān)注這些功能的實現(xiàn)效果和優(yōu)化空間,數(shù)據(jù)是評價這些功能最有效的途徑,因為這些功能都影響著用戶的體驗和滿意度,一個真正優(yōu)秀的網(wǎng)站需要把握好每個功能的每個細節(jié)的實現(xiàn)。

分析模型

上面提到的相關(guān)人員幾乎涵蓋了每個公司的各個領(lǐng)域,但其實還缺少一塊重要的組成部分,就是我們自己——數(shù)據(jù)分析人員。其實對于數(shù)據(jù)分析人員來說,他們需要把握所有的數(shù)據(jù),從全局的目標(biāo)和KPI到各類細分指標(biāo),以及各類功能點的數(shù)據(jù)。但這些還遠遠不夠,數(shù)據(jù)分析師必須發(fā)揮他們的所長,設(shè)計并構(gòu)建起各類分析模型,這些模型不僅可以對公司的關(guān)鍵業(yè)務(wù)和運營狀態(tài)做出客觀的評價,起到總結(jié)的效果外,更可以發(fā)現(xiàn)一些潛在的商業(yè)需求點,為公司的發(fā)展提供可能的方向和決策依據(jù),起到預(yù)測的作用。

分析模型主要分為兩類,一類是定量分析模型,這個在我的博客中已經(jīng)介紹過一些,包括關(guān)鍵路徑分析的漏斗模型、基于用戶行為分析的用戶評價模型,當(dāng)然也包括數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的用戶興趣發(fā)現(xiàn)、內(nèi)容模式匹配,以及基于其上的個性化推薦模型,這些都在一定程度上實現(xiàn)了預(yù)測的效果。

另一類是定性分析模型,包括目標(biāo)市場的調(diào)研、以用戶為中心的研究以及競爭優(yōu)勢的分析。當(dāng)然現(xiàn)在可能在用戶調(diào)研和用戶體驗方面做得相對多些,通過網(wǎng)上問卷、可用性實驗、實景訪問調(diào)研,結(jié)合一些可視化的點擊熱圖、鼠標(biāo)移動監(jiān)控等工具來評估用戶在使用網(wǎng)站是的整體感受和滿意度,這種更加接近用戶的分析方法將逐步為網(wǎng)站和產(chǎn)品的優(yōu)化帶來許多新的思考。

自定義Dashboard

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其實大部分的網(wǎng)站分析工具和BI報表工具中都會提供自定義Dashboard的功能,以便用戶可以將自己關(guān)注的指標(biāo)、報表和圖表集成地顯示在同一個Dashboard上面,方便日常的觀察和分析。本來這是一個很Cool的功能,因為只要稍微用點心,可以把自己的“儀表盤”做得很漂亮,但現(xiàn)實中這個功能沒有想象中實現(xiàn)得那么好,或者用戶沒有去自定義Dashboard的習(xí)慣(當(dāng)然存在數(shù)據(jù)的組織和關(guān)聯(lián)上的限制以及報表工具易用性方面的問題),但作為數(shù)據(jù)的提供方,我們在定制好公用的Dashboard的同時,有必要時還要幫助某些特定需求群體定制自定義的Dashboard。

優(yōu)秀的自定義Dashboard不僅能夠合理地組織數(shù)據(jù),同時更加可視化地展現(xiàn)數(shù)據(jù),讓數(shù)據(jù)的觀察的分析不需要這么累,是的,也許用戶會愛上這些數(shù)據(jù)。同時自定義的Dashboard其實還可以有效的控制數(shù)據(jù)權(quán)限,在Dashboard里面將合適的指標(biāo)和報表開放給用戶,從而屏蔽掉一些敏感的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)的保密性對數(shù)據(jù)部門而言也是一塊重要的工作。

不知道讀完整篇文章會不會覺得有點空,沒有實質(zhì)的內(nèi)容或?qū)嵺`性的分析方法,但其實這篇文章花了我很長的時間進行總結(jié)和思考,梳理整個數(shù)據(jù)提供方案的可行的思路,希望能給出一個系統(tǒng)全面的數(shù)據(jù)組織和提供方案,用數(shù)據(jù)為線索貫穿企業(yè)的各個角落,真正能夠建立起數(shù)據(jù)驅(qū)動(Data Driven)的企業(yè)文化,讓數(shù)據(jù)不單只是單純的展現(xiàn)這么簡單,能夠滿足各類人員的不同需要,并最終依靠數(shù)據(jù)提高企業(yè)在各個領(lǐng)域執(zhí)行的效率和效果。

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