从零开始做运营
Episode12跳出数据看数据
首先有两个问题:
1、当我们在讨论数据的时候,我们真的是在讨论数据么?
2、当我们分析数据的时候,我们只是在看数据的涨跌变化么?
我们先不着急下定论,我们来看一个小故事。
某个端游做用户调研。收到3份同样内容的反馈:这个游戏太坑钱了。于是,运营同学去详细查了一下这三个用户的情况:
用户A,角色战士,等级处于中等,从用户资料上看,是个学生,游戏中当月消费金额200元。
用户B,角色法师,等级处于高级,从用户资料上看,是个白领,游戏中当月消费金额200元。
用户C,角色奶妈,等级处于低级,从用户资料上看,是个工人,游戏中当月消费金额200元。
首先,虽然同样是200元的消费金额,但是学生、白领、工人的消费能力是不一样的,承受消费的压力也不同。
其次,中级战士,经常在PVP中被蹂躏,这个学生在游戏中对药品、装备产生了大量消费;高级法师,有超多的副本记录,消费分布很正常,主要是药品的补给和材料消费;低级奶妈,副本下的不多,PK也不多,但是购买了大量的经验包用于升级,并且在回答调研之后,等级已经提高到中级。
于是,运营同学大致理解了为什么三个不同类型的用户会有同样的反馈:
用户A,由于在游戏中被其他玩家压制,同时没有很好的消费能力,200元在其日常支出中占了很大的比例,所以理所当然的认为坑了;
用户B,由于DPS在游戏中大受欢迎,所以花费了大量时间和精力,在游戏外可能产生了大量的消费,比如,游戏时间太多没时间做饭需要订外卖,第一天太疲劳了导致第二天要买咖啡等等游戏外的大量消费。
用户C,由于要赶超等级进度,花费的金钱主要投入在了经验包上,导致产生了游戏不平衡,高等级玩家都是花钱买来的感知。
看完这个小故事,我想大家已经感觉到什么了。
是的,我们在讨论数据分析的时候,其实想要了解的不单单是数据,而是数据背后的人。
因此,读懂数据的关键是读懂数据背后的人。
那么,问题来了,如何读懂数据背后的人?
以我的经验,有几个步骤或者原则:
1、抛弃预设立场。
分析数据的第一步是要抛弃预设的立场,就是不要试图先定义数据展现的意义是什么,只先研究数据的波动,和波动的节点。通过这一步去确立后面要研究哪些相关事件,用户行为还是系统事件。
这一步是定位。
2、深挖用户行为与系统事件。
定位完成后,就要去挖掘对应时间节点的相关事件,包括了系统事件(版本升级、服务器错误等)和用户行为(时间节点前后一段时间相关联用户的持续行为)。
通过这一步去找出可能造成影响的动作和事件。
3、尝试换位思考。
接下来,不管定位原因在系统还是用户,都需要换位思考,如果运营人员是用户,在对应的时间节点和对应的事件行为发生时,有什么样的感知、反馈。模拟可能的状态。
通过这一步进一步去了解数据变化的原因,并对后续整合数据,产生后续操作进行思考。
4、整合关键数据。
前面的动作完成之后,就可以整合关键数据,必要时要去比对历史数据,然后得出结论:
1)造成数据变化的原因究竟是什么?
2)有什么办法可以改善或者促进数据的变化?
3)获得经验,下次有类似情况的时候,应该进行何种处置与预案。
在这里最重要的是,要整合所有路径的数据,串起所有的流程去看对应的行为,孤立的一个数据不说明任何问题。
举个例子:
某品牌电商最近的成交量下降,运营人员需要看哪些数据?
1)页面流量变化各渠道入口流量变化
2)登录用户的浏览行为,使用购物车但未购买的用户数、商品类型
3)支付订单页面的蹦失率
4)其他:竞品平台同类商品价格,竞品平台同节点流量变化等,网站最近的异常监控报告等等。
跳出数据看数据,考验的是运营人员对数据的敏感度,以及通过数据解读背后原因和产生解决方案的总结、归纳、提高的能力。
这种作法需要大量的实操去完成,同时需要操作者有沉下心去积累的心态。
ToBeContinued
专栏作家
张亮,微信公众号:zhangleo1983,人人都是产品经理专栏作家。知乎大V,互联网从业者;《从零开始做运营》作者。聊产品聊运营,偶尔深度。分享一切有益有趣的内容。
本文原创发布于人人都是产品经理,未经许可,不得转载。
系列文章:
从零开始做运营(Episode1)
从零开始做运营(Episode2)
从零开始做运营(Episode3)
从零开始做运营(Episode4)
从零开始做运营(Episode5)
从零开始做运营(Episode6)
从零开始做运营(Episode7)
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