说了那么多数据分析的方法,数据分析的步骤,以及如何进行数据分析,大家可能会问:学习那么多方法,能解决哪些具体的问题?有什么用?本文就为大家分享数据分析的三大目的,明确目的,以目的为导向,才能准确的运用数据分析的方法,解决实际问题。
数据分析的三大目的
我们使用数据分析,总是想解决某些业务中遇到的问题,驱动业务实现增长,根据我们想要解决的问题类型,我们可将数据分析的目的分为三类:分析现状,分析原因,预测未来。
1、分析现状
分析现状是我们数据分析的基本目的,我们需要明确当前市场环境下,我们的产品市场占有率是多少,注册用户的来源有哪些,注册转化率是多少,购买转化率是多少,竞品是什么,竞品的发展现状如何,我们和竞争对手相对,优势有哪些,不足又有哪些等等,都是属于对于现状的分析。这里包括两方面的内容,分析自己的现状和分析竞争对手的现状。
举个简单的例子:某电商产品通过数据分析,想要实现如下的四个目的,统计注册转化率,用户复购率,人均购买的商品客单价,和付款成功用户在全国的分布情况。
就电商付款成功用户在全国的分布情况的这个需求,可通过诸葛io产品查看分析,如下图所示,其他的需求也可通过诸葛i产品进行分析,大家可去官网体验。
2、分析原因
分析原因是数据运营者用的比较多的了,做运营的人,在具体的业务中,不光要知道怎么了,还需要知道为什么如此。在业务上,我们经常会遇到某天用户突然很活跃,有时用户突然大量流失等,每一个变化都是有原因的,我们要做的就是找出这个原因,并给出解决办法,这些就是分析原因。
举例来说:某产品的注册转化率一定稳定在15%,有一天突然下降为5%以下,这个时候就需要对这天的数据进行分析,找出注册转化率下降的原因,在这里可以采用诸葛io的漏斗分析,如下图所示,分析开始注册到注册成功的每一个步骤,看看是哪一步的流失最严重,从而找出原因进行优化。
3、预测未来
数据分析的第三个目的就是预测未来,所谓未雨绸缪,用数据分析的方法预测未来产品的变化趋势,对于产品的运营者来说至关重要。作为运营者,可根据最近一段时间产品的数据变化,根据趋势线和运营策略的力度,去预测未来的趋势,并用接下来的一段时间去验证这个趋势是否可行,而且实现数据驱动业务增长。
简单举例来说:某电商的七日复购率平均是30%,现在有第一次购买消费用户1000人,监测这些用户的行为,七日看这些人复购率是否到达或者超过30%,根据数据结果去判断复购的增长率,这就是属于数据分析,预测未来的应用。
总结:以上分享了数据分析的三大目的,分析现状,分析原因,预测未来,在产品运营实践过程中,可以就单方面问题分析,也可以三者合而为一,同时进行分析。俗话说,知己知彼,百战不殆,用数据分析的方法了解自己,了解竞争对手,及时调整策略,方能运筹帷幄。