数据驱动决策:网站分析中三种数据获取方式的优缺点
第一、在没有数据驱动的情况下,需要进行测试和数据挖掘,否则易被后期运营推广造成。此类方式的优势在于可以把所调研的数据做得很详细,可给后续运营人员提供详细的数据进行分析和分析。
第二、使用数据驱动的决策方式,是可根据受众在决策池内行为进行定量的分析和预测,可以减少数据挖掘所造成的决策成本。
第三、在决策过程中可以通过统计数据做出几个比较分析,还可根据数据做出更加细分的决策。这样就能针对性的分析判断受众需求,同时也能使运营人员对数据进行有效果的统计和预测。
第四、使用数据驱动决策的优势在于,数据中受众信息可进行很好的统计和分析,并可以准确的预测未来的运营推广和策略的创新,在实现精细化运营的同时,也能提高受众数据价值和受众体验。
上述数据的获取方式适合哪些领域的商品呢?
做完以上四点的分析和分析之后,商品经理们应该知道怎样才可更加好地做好数据分析工作,使其发挥更大的价值,下面为大家介绍如何才可更加好地做好数据分析工作。
1、收集数据
数据的收集也需要特别的留意,正常来说收集数据会有这些功能,如百度统计、百度相关搜索等,如果用的是错误的采集代码,也许会给受众带来很多错误的提示,这里推荐一下应用商店的数据统计和提取,可使用收集来的数据进行分析,也可用统计和整理的方式进行整理。
2、分析受众需求
不一样的商品要有不一样的受众需求,在了解洞察顾客的痛点,受众的行为就要量化,不能否认的是,在做数据分析之前,需要对受众的需求进行分析,比方受众的喜好、行业的详细情况等等,这些数据都是要我们对受众进行仔细的分析的,这样才可更加好地了解受众,从此通过统计数据分析,更加好地为受众提供更加好地服务和商品。
3、数据分析
数据分析就是对数据分析结果进行总结,比方商品分析、行业分析等等,将所有的数据分析做出来,帮助商品经理们分析受众的需求与喜好,并且通过统计数据可以告诉商品经理们受众的需求与痛点,为商品做出更加好地解答。
数据分析是一个需要长期坚持的工作,做好数据分析工作,才可以让我们的商品更加好地运营,找到商品的精准受众,提高商品的价值。
商品经理在做数据分析时,我们可将这些数据分析体现在以下方面:
1、商品和运营的关系
商品运营要留意这一点,通过统计数据去分析,我们都知道受众想要些什么,只有找到了这些,我们才可以知道接下来的数据分析工作。
