网站数据分析的两个主题词:数据、分析

2021-09-23 20:28:15  26 浏览  0 评论   赞

对于“数据”,我们一定要搞清楚一个量化值给你到底反映了什么问题;对于“分析”,要有一个与之搭配的主语;数据分析,并不是拿到一份报告

网站数据分析的两个主题词:数据、分析

图16457-1:

今天来参加活动的朋友,主要来自于两个方面,一是网络营销人员,一是互联网产品的运营人员。我们这些人在名片上的称谓,或曰营销、或曰运营、或曰产品经理。不管是什么称谓,都必须要承认,这是一个最富有感性、创意和灵动的群体。而这样的群体,今天来讨论“数据分析与运营”是一件多么值得高兴的事,这标志着我们这个群体越来越成熟了,不再只是感性、创意和灵性。著名数学家高斯说过,“一门学科的成熟程度,就在于数学在这门学科中的应用程度”,我看应用在工作中也是一样,“一个行业或者群体的成熟程度,在于数学在这个群体中的应用程度”。做数据分析,自然就是一个数学的课题,标志着我们产品经理人工作成熟度在提升。

在成熟度高的行业与企业里,数据分析是一项基本的要求,而且已经非常深入而精深,象“基于事实的决策”、“量化管理”、“科学管理”都是指工作建立在数据分析的基础上。数据分析的应用程度在成熟度高的行业里已经深入到“数据仓库”“数据挖掘”“决策支持系统”“统计与分析系统”等阶段。我们现在来谈流量、转换率、退出率等,就是在走向数学,走向数据,走向成熟。

从刚才各位的讨论、提问与解答,可以看出来大家都是专家,都有很深的工作体会和知识积累,我在这里只想给几点建议供你们参考。我的建议,其实也就是针对今天会议的两个主题词,一个是“数据”,一个是“分析”。

一、对于“数据”,我们一定要搞清楚一个量化值给你到底反映了什么问题。

大家别以为你拿到一个数据,就知道这个数据的值反映了什么问题。数据背后的真相常常会令我们大吃一惊。

在座的各位,不管你是从事网站型的营销,把实体产品、虚拟产品放到网络上来销售而开展的电子渠道营销,还是你是从事互联网产品的运营,也就是说,不管你是做产品还是做营销、做设计还是做运营,当你把业务“网络化、网站化”,那么就要清楚是在把应用服务化。就算一个仅仅用于营销用途的电子商务网站,它都是一个网站产品。不管你的网站多么地复杂或者如此地简单,我们都无法否认,当任何一个访客来到网站,所产生的任何感受,所做的任何活动,我们都很难完全界定,它到底在使用你的产品享受你的服务,还是他进入了你的营销模式里,被你营销与引导。因而,任何来自网站的数据,它既可能反映的是用户的使用体验、产品逻辑、直观感受,属于用户需求、产品设计的内容,也可能是反映了用户契合度、营销效果,属于营销策划与客户服务的内容。这在很大程度上跟传统的产品是不一样的。比如说一个用户在电视机前面摆弄遥控器,任何抱怨与赞扬,我们都知道他是关于产品的声音,不会说这是营销效果的分析。网络营销、互联网则不一样。网络上用户的任何一个活动,都无法完全分清是产品还是营销。

就说退出率吧,退出率是指用户到达某一个页面后,没有继续再去往任何一个站内页面,而是离开了网站。对于这个退出率的数据,能够反映什么问题呢?很难说。与营销、产品都可能有关。用户退出的真正原因,可能是因为你的网站的图片与色彩让其反感,不信任;可能是因为你网页介绍的产品功能与性能达不到他的需要,不能令其满意,这应该都是属于产品方面的内容。也可能因为你所做的搜索引擎优化工作中关键字与产品不匹配,你放置的广告关键词与产品内涵的关键词不够契合,来客属于误入或者被误导了。这就应是营销的问题。“电吹风”这个词如果被你用做关键词去营销,谁能保证传递给用户的信息一定就是吹干头发的吹风机,而不是酿干粮食的鼓风机呢?

所以说,搞清楚数据反映了什么问题,应为谁所用,是数据分析的基础。

二、对于“分析”,要有一个与之搭配的主语

数据分析,并不是拿到一份报告,看看它的status,然后提出一个更高、更好、更大的目标,要求手下去找到实现的方法。做数据分析,要找到与之搭配的主语。

谈分析(analyse),一个常见的搭配是gap Analyse,即差距分析。有了差距分析的概念,就会知道要做分析首先要设置有一个目标,或者说要有一个预定的期望值,这种目标与期望值往往也是产生于你的控制模型与偏差系统。做差距分析,就不会是简单地拿到一堆数据大家横看竖看不是这里有问题就是那里可提高。就会发现,事前的预测与计划,比事后的分析要更重要,PDCA的做事过程上,P是第一步,C可以说是分析这步的工作。刚才有朋友一直在讨论某一个行业的网站它的退出率应该是多少,这如果说是用来做数据分析,确实是意义不大的。更应关注的问题是,你本来预期退出率的值是多少?你当初是凭什么这么做的预期,基于哪些要素与行动,现在这些要素与行动是不是都被执行,并达到了效果。现在的实际情况差距在哪里,如何产生的?针对接下来的阶段,应该提出什么样的预期与目标,又是基于什么样的要素与行动。行业的标竿数据拿来指导定目标比用来做分析更有意义

谈分析,另一个常见的搭配是statistic Analyse,统计分析。有统计分析的意识,就会知道做数据分析,应该有建模的过程,统计分析的目的是把握趋势计划未来,统计分析需要连续的数据来支撑,而不是用一堆孤立的散点来寻找解决网站运营的实效,要有traceability的概念来寻踪溯源与根因分析。这样一来,选择什么样的跟踪系统,跟踪了什么样的数据字段,这些数据是否满足你的跟踪需要,对于这些数据你能够建立哪些数据视图,基于这些数据视图反映什么样的决策逻辑与模型……就会一步步显现出来成为数据分析工作的一部分。

总之,我的这两点建议,供打算认真去做数据分析,并希望通过数据分析来提高网站运营实效的人参考。如果有人想加一段网站跟踪代码,看一下指标值,就觉得是做了数据分析,就会显著提高网站运营的成熟度与可靠性,那多少会有点天真的。

(本篇博文根据本人2011年10月30日@pmcaff 深圳主题活动“数据分析如何促进营销”即席发言整理)

作者:谢宏中

文章来源:全面产品管理

 

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