数据分析,怎么做才够“精准”

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编辑导语:“大数据”、“精准数据分析”这些词想必大家都不陌生。在这个数字化时代,数据显得尤其重要,只有做到了精准的数据分析,接下来才能了解并满足用户需求。那么,数据分析,怎么做才能够“精准”呢?我们来看本文作者的分析。

“用数据分析,精准定位用户,精准发现用户需求,精准推荐产品”,是很多很多地方都在吹的故事。

然而就像儿童故事《咕咚来了》,大家都听说了这个咕咚(精准),可精准到底长啥样,怎么数据就精准了,从来没人讲清楚过。也搞得很多同学很郁闷:领导天天让我精准,可我该咋精准?

今天我们系统讲解一下。

一、完全不精准的场景

有个经典相声叫《宇宙牌香烟》,描绘的就是八九十年代推销员的日常:我这个宇宙牌香烟真厉害,姑娘抽了漂亮、小伙子抽了帅气,老人抽了长寿,小孩抽了能考上大学——这就是典型的完全不精准。

看似每个人群都适合,可实际上鬼都知道姑娘、小孩不会抽好吧。

虽然很多产品是人们生活的必须品,但是具体到一个品牌、一款产品、一定时间段、一定价格,就不一定有人买。转化链条越长,用户流失的可能性就越大(如下图)。

互联网的广泛使用,加剧了这个问题。

以前人流多的商业街,一个城市就那几个,很容易靠旗舰店垄断流量;现在在互联网上各种信息渠道五花八门,信息形式丰富多彩,导致转化效率更低了。

好在互联网平台能记录数据,这也就是通过数据实现精准分析的前提。

数据分析,怎么做才够“精准”

因此,精准不是一个绝对值,而是一个相对概念。即:比闭着眼睛喊“王八蛋老板带着小姨子跑路了,全场一律9块9”要更精准的找到用户的手段,都叫“精准”。

在提及精准时,常常伴随着:现状是多少、需要优化到多少的讨论,这一点后边还会提到。

二、提高投放精准度

用数据提升精准度,第一步就是投放渠道。信息得先到达用户,才有转化的可能。

在渠道上有两种常见做法:

一是做减法,砍掉明显转化率很低的渠道,节约成本;二是做加法,寻找新的,含目标用户很高的,转化率有保障的渠道,提高效率。

这两种方法在实际工作中常常是结合使用的,因为多渠道投放是常态,要提升效率,就得一条条具体看,做排列组合(如下图)。

数据分析,怎么做才够“精准”

三、提高内容精准度

第二步是提高内容的精准度。

因为信息到了用户那里,如果内容做的不好看,用户可能点都不点,那后边流程就直接断了。

这时候可以直接做ABtest,或者打内容标签,观察不同内容的实际效果,来反推:用户其实更喜欢XX类型。类似的,设计类问题都可以用测试/分组对比来观察效果,比直接用数据预测的更好。

数据分析,怎么做才够“精准”

四、提高商品精准度

第三步是提高商品的精准度。

其基本思路,不是简单地强推一个产品,而是通过做多几个选择,来提高用户转化机会。

但注意,这种做多是有限制的,因为用户精力有限,如果一次推太多款,反而容易造成选择困难。所以尽量找用户购买潜力高的品类,集中推几款。

数据分析,怎么做才够“精准”

五、提高价格精准度

在明确了渠道、内容、商品之后,最后一步是价格。

所谓价格精准,就是大数据杀熟,越忠诚的用户就宰的越欢快,这样才能最大化利润和销量——这可能是互联网最擅长干的事了。

因为传统渠道这么明目张胆搞价格歧视,不要说用户会造反,工商局都会打上门来。但是互联网渠道里,用户之间信息没那么畅通,很多商品价格不高,又是即时消费,因此宰就宰了。

数据分析,怎么做才够“精准”

六、实现精准分析的步骤

正因为影响精准度的环节有很多,所以在实际开展项目的时候,一定要先清晰精准的目标、梳理业务流程、了解当前数据现状、了解业务方能在业务流程里做哪些事。

这样才能找准发力点,从简单到困难的扫荡问题,提升效果(如下图)。

数据分析,怎么做才够“精准”

工作的基本思路,可以概括为:先抓白犀牛,再抓黄蛤蟆,放弃黑天鹅。即:

  1. 转化流程里明显的短板,先改进;
  2. 解决大问题后,再从到小搞细节;
  3. 突发、随机、一次性问题,直接放弃。

因为站在结果角度,一次推广的影响因素实在太多,不可能指望一次分析就包打天下。

数据分析实现精准是需要过程,需要时间,需要经验积累的。把明显的问题先处理好,不然有太多的细节可以让人沉迷,最后也看不到效果改进。

这里做数据的新手很容易犯一个问题,就是:不看场景,直接怼模型。

比如很多同学一听“精准”,就脑子一热想做推荐算法(并且还是用关联规则做,因为做协同过滤或者算距离函数需要大量标签,太麻烦,关联规则多简单)。

不管具体业务场景、不管价格、不管内容,是很难做出好结果的。很多同学沉迷于:淘宝就是XXX。

拜托,淘宝这种超级应用的用户量、数据量、用户粘性不是其他平台可以比的,而且淘宝平台又不需要对某个商家某个SKU负责。

所以不能简单照搬,脚踏实地,把自己的流程、现状、业务目标整明白,很重要。

但是在业务上,对精准的理解问题更多。

七、对精准分析的常见错误理解

估计很多策划、营销、运营,看到这会说:这个感觉不精准啊!是滴,不懂数据的人,心中的精准大概是这样的。如下图:

数据分析,怎么做才够“精准”

从本质上看,不存在一个品牌+一个产品+一定时间内+一定价格内所有人都会消费的情况。

即使强大如微信,也才11亿日活,只覆盖不到80%国人。所以更不要指望你那些小品牌、非爆款、价格干不过拼多多的产品能包打天下。

所以业务方不要企图在精准营销之类工作中当甩手掌柜,认真的分享营销计划、投入费用、作战意图、内容创作、和数据分析共创,才是更好的提升之道。

有兴趣的话,关注接地气的陈老师,下一篇我们分享一个精准运营的案例,敬请期待哦。

#专栏作家#

接地气的陈老师,微信公众号:接地气学堂,人人都是产品经理专栏作家。资深咨询顾问,在互联网,金融,快消,零售,耐用,美容等15个行业有丰富数据相关经验。

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