客户是企业盈利的第一要素,能够快速识别并争取客户,可以让企业迅速提高竞争力。企业可通过数据挖掘进行战略调整以及营销部署,用户行为产生的数据就是企业最宝贵的资源。
数据分析前先建立思维习惯
基础知识是硬件,思维是软件,工具是加速器!
一、逻辑思维
明白价值链,明白各项数据中的关系。
关键:明白其中的关系要求你对这项工作要了解、熟悉,要细致和慎密,要清楚充分性和必要性的关系。
实际情况:你需要哪些数据? 如何获得这些数据? 数据之间的关系如何?
二、向上思维
在看完数据之后,要站在更高的角度去看这些数据,站在更高的位置上,从更长远的观点来看,从组织、公司的角度来看,从更长的时间段(年、季度、月、周)来看,从全局来看,你会怎样理解这些意义呢?也许向上思维能让你更明白方向。
关键:建立长远目标、全局观念、整体概念、完整地分析数据,不做井底之蛙。
三、下切思维
数据是一个过程的结果反映,怎样通过看数据找到更多的原因以及隐藏在现象背后的真相,需要我们下切思维,把事物切细了分析,把过程拆分细了分析。
关键:知道数据的构成、分解数据的手段、对分解后的数据的重要程度的了解。
实际情况:哪些数据需要分解分析?这也如同显微镜原理。
四、求同思维
当一堆数据摆在我们面前时,表现出各异的形态,然而我们却要在种种的表象背后,找出其有共同规律的特点。
关键:找到共性的东西进行分析,还要客观。
实际情况:现在的整体数据表现出什么问题?是否有规律可行?
五、求异思维
每一个数据都有相似之处,同时,我们也要看到他们不同的地方,特殊的地方 。
关键:对实际情况的了解,对日常情况的积累,对个体情况的了解,对个体主观因素的分析。
实际情况:你了解你的客户吗?如何通过分析用户数据,找到运营的解决方案。
六、抽离思维
当你从一个旁观者的角度不思考看待数据时,你往往能发现那些经常让我们迷失方向的细枝末节并没有太多的意义,我们迷失方向,忘记了自己的价值,同时深受情绪困扰。这时,你用抽离思维更加能够帮助到你。
关键:多种分析方法,多角度看问题,不要钻牛角尖,多学习别人的好方法,学会集思广益,发散性思维。
实际情况:你的学习能力和方法有效吗?
七、联合思维
很多销售数据,需要我们能站在当事人的角度去思考和分析,这样你才会理解人、事、物。
关键:与多了解当事人的情况,学会换位思考。
实际情况:你了解你周边的情况吗?你了解你周围的人吗?
八、离开思维
通过,数据分析,你发现你处在一个不太有利的地位,那么,此时,你就要有离开思维去替你想办法,离开困境。
关键:学会自我调节,自我放松。
实际情况:遇到难解的结,该怎么办?
九、接近思维
怎样达成目标,实现销售增长,这时候你需要接近思维来帮助你 。
关键:多接触你要解决的问题,花时间分析,你要的是方案,不是问题。
实际情况:你在做选择题还是问答题?责任点在哪?
十、理解层次
问题发现是第一步,要怎样分析问题,找到真正的原因,那么熟练的运用理解层次 。
关键:你需要熟悉客观环境,人的能力、行为的规律、需要的是什么?
实际情况:你能够分析到哪一步?
再来看我们的数据获取
拥有了数据分析思维,就该讨论我们的数据获取了
- 你需要哪些数据?
- 如何获得这些数据?
- 获得数据之间的关系如何?
- 哪些数据需要分解分析?
- 现在的整体数据表现出什么问题?
- 是否有规律可行?
不难发现,数据分析思维都有特定的指向,这个指向其实也关联到了我们数据库需要获取储备的数据类型了。比如,要获得用户的数据,常见的手段就是采集、交换或购买,但这类数据的质量并不是很好;可以的话能拥有自己的数据收集平台最好,这就离不开数据分析系统了。
数据分析系统又该具备什么功能?
如果我想要用户的行为数据,那系统必须得具有完备的可视化用户行为追踪分析功能,因为:
我想知道用户对活动、文章、商品等任一页面的感兴趣度与认可度。
我想知道归因衡量数字社交场景的用户旅程、用户的行为:点赞、分享、注册时间、停留时间等。
我计划从这些数据中得到我的精细化运营客体的用户画像。
我将采用xxx运营方式测试,去激活、留存、转化我的这些受众群体。
我在执行当中遇到了xxx问题,我必须回溯我的数据库,重新测试验证我的策略。
然后再次出发去循证,反复如此......
从学习思维到获取数据,步步无缝衔接,数字化转型的浪潮已至,企业自身的流量池与数据库的建立刻不容缓,数据运营者也显得尤为重要,在被浪潮淹没前,总要做点什么。
文 | Seven
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