数据驱动增长的关键策略
当我们在分析数据驱动增长时,“为何要做数据驱动增长?”的疑问并不完全正确。原因很简单:许多商品经理认为数据驱动增长是通过技术手段实现的,例如在微信小程序中加入社交分享插件、或许在微博转发文章、、甚至通过商品和受众互动去实现数据驱动增长。这“你我有增长经验的商品经理不会给你。”
当我们在做数据分析时,不要对数据指标的感知太过敏感。数据分析和运营的区别在于:数据的判断只能以数据的量化指标,而无法以数据的静态化指标。如果在初期对数据指标没有概念,数据也非常容易分析,但是如果可在数据分析的结果上与数据分析形成相对应的理解,就会比较“复杂”,这会导致我们在结果中无法得到非常精确的结论。
在为数据分析过程中,我们通常采用运营思维来做数据分析。
比方我们用运营思维做数据分析时,第一要素是:数据的不确定性。一般来说,运营在做数据分析时会非常重视数据结果的相关性,通常会考虑通过统计数据来分析运营效果的客观程度。
因此,当我们试图计算数据指标时,最主要的一点是:我们需要根据数据的统计结果来判断我们的运营手段是不是有效。因此,运营在做数据分析时,应使用数据在数据指标中的自然变化来判断运营的有效性。
在数据分析中,要善于挖掘“我们的渠道是个好渠道还是坏渠道”的判断。在渠道分析中,我们通常会使用大量的主观判断来判断渠道的有效性。在此,我们需要明白渠道的自然趋势,以及可能导致我们的推广成本过高的“坏渠道”。
1.渠道分析与数据回收
渠道分析的一个基本步骤是:充分地了解受众和渠道的渠道特性。
什么是渠道?
就是在所有的推广渠道和页面中,根据受众渠道的特性,分析我们的受众在各个渠道的行为。比方:
我们通过分析渠道渠道对受众的行为,将渠道对我们的销售有哪些影响。
一般来说,我们可利用这一点对渠道的有效性进行评估。
例如,我们可采用一些资源的方式来促进渠道的增长。
比方:渠道评估可借助渠道指标对受众进行分类。
例如:根据渠道对受众的影响,我们可以用受众渠道指标对受众渠道进行分组,对不一样受众进行不一样类型的运营。
当然,此类方式对渠道的选择是有一些限制的,如果你没有特别留意渠道的性价比,也可使用一些相关的媒体,这一个选择可是:
如果你的受众渠道是在其他渠道,就要根据不一样的渠道进行数据指标的回收。
如果你的渠道质量非常高,你要确定渠道受众的总体价值和渠道流量。
