
看起來大而空,其實(shí)是最容易犯的錯(cuò)誤。產(chǎn)品經(jīng)理尤其是數(shù)據(jù)分析師應(yīng)當(dāng)注意,分析某項(xiàng)數(shù)據(jù)是要解決一定問題或作為某項(xiàng)決策的依據(jù)。不能只做單純分析,分析目的是什么都不知道,又怎么能從圖表中發(fā)現(xiàn)問題?甚至,又怎么能做出有針對性的圖表呢?
很簡單的例子就是,不知道要解決什么問題,要針對哪些用戶群體,選擇的樣本容量不對,錯(cuò)把某一類型數(shù)據(jù)當(dāng)成全量數(shù)據(jù)或抽樣規(guī)則制定錯(cuò)誤,直接導(dǎo)致錯(cuò)在起跑線上。
此類誤區(qū)尤以某一鮮明但偶然的事件易誘人誤導(dǎo)?!奥尻柤堎F”只是一時(shí)現(xiàn)象,不能因它而忽略了產(chǎn)品背后的整體概率。舉個(gè)例子,在歐洲杯前期,商家H5宣傳盛行,某H5公司客服接到很多客戶反映,希望自己做好的H5作品可以轉(zhuǎn)送他人或者允許他人修改。產(chǎn)品經(jīng)理在接到客服反饋后,沒有深思產(chǎn)品功能的可延續(xù)性周期,迅速立項(xiàng),聯(lián)合工程加班加點(diǎn)開發(fā)出子賬號功能。歐洲杯期間,此功能確實(shí)使用概率較高,但歐洲杯過后,H5行業(yè)熱度降低,子賬號功能的使用頻度更是直線下降。
系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)分析報(bào)表才能夠更好的反映出產(chǎn)品或服務(wù)存在的問題,要結(jié)合營銷性思維來分析數(shù)據(jù)。否則,即便報(bào)表做的再漂亮再專業(yè),也只是紙上談兵。示例:某家服務(wù)型公司發(fā)現(xiàn),使用某項(xiàng)功能4次以上的用戶忠誠度更高。于是,公司加大了對該功能的宣傳推廣,EDM、首頁推薦各種推送。一段時(shí)間后,該功能的使用度大幅提升,但忠誠用戶比例并無明顯上升。為何?用戶并非單一使用該功能,而是在產(chǎn)品的諸多功能使用中該功能頻度較高。這是一個(gè)整體過程,非單一事件。數(shù)據(jù)分析邏輯錯(cuò)誤,因果關(guān)系錯(cuò)判,方向錯(cuò)誤結(jié)果自然也不理想。
與網(wǎng)站收錄高不一定排名好同理。大流量、收錄高是獲得好轉(zhuǎn)化、好排名的基礎(chǔ),是敲門磚。但絕不是決定性的唯一因素。某些情況下,大流量是獲得轉(zhuǎn)化的前提,也就我們平常所說的擴(kuò)大用戶池子。在獲得流量后需要考慮如何提高產(chǎn)品轉(zhuǎn)化。但某些情況下,流量轉(zhuǎn)化的高低取決于渠道質(zhì)量的好壞。此種情況下,最應(yīng)該做的是選擇優(yōu)質(zhì)渠道而非研究流量轉(zhuǎn)化。
示例:一篇文章百度帶來100個(gè)leads,微信帶來80個(gè)leads。但百度帶來的流量最終轉(zhuǎn)化為60個(gè)注冊用戶,微信渠道最終轉(zhuǎn)化了64個(gè)注冊用戶,哪個(gè)渠道比較好,不能單純根據(jù)流量來源多少定吧?
不注重數(shù)據(jù)分析價(jià)值時(shí)易犯此錯(cuò)誤,不懂精細(xì)運(yùn)營也易犯此錯(cuò)誤。
延用上述案例。百度帶來的流量明顯比微信多,轉(zhuǎn)化第一步流失30%,第二步流失10%左右,最終帶來流量60%轉(zhuǎn)化的效果; 微信第一步流失僅5%的用戶,第二步流失16%。
針對兩個(gè)渠道,我們就要開始進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,并思考:什么造成了百度第一步轉(zhuǎn)化流失率高,該采取什么措施。微信第二步流失率高的原因是什么,該怎樣解決?
一般而言,我們會(huì)通過提高用戶體驗(yàn)來提高產(chǎn)品轉(zhuǎn)化率。但是,反之,轉(zhuǎn)化率高就代表用戶體驗(yàn)好嗎?
像我們曾經(jīng)遇到的問題,登錄密碼那塊出現(xiàn)問題,用戶登錄不上,只好重新注冊。短期內(nèi),用戶注冊率大幅上升,但造成的用戶體驗(yàn)卻很不好。
工作中處處留心,可以避免走入很多的誤區(qū)。產(chǎn)品經(jīng)理每一個(gè)決策幾乎都要牽涉到很多方面。磨刀不誤砍柴工,多想想再去做,說不定效果更好。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價(jià)值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實(shí)踐到業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計(jì)模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價(jià)值導(dǎo)向 統(tǒng)計(jì)模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10