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提起数据剖析，人人往往会联想到一些密密麻麻的数字表格，或是高级的数据建模手法，再或是华美的数据报表。实在，“ 剖析 ”自己是每个人都具备的能力，好比凭据股票的走势决议购置照样抛出；遵照逐日的时间和以往履历选择行车门路；购置机票、预订旅店时，比对多家的价钱后做出最终选择。

这些小型决议，实在都是遵照我们脑海中的数据点作出判断，这就是简朴剖析的历程。对于营业决议者而言，则需要掌握一套系统的、科学的、相符商业纪律的数据剖析知识。

一、数据剖析的战略思维

无论是产物、市场、运营照样管理者，你必须反思：数据本质的价值，事实在那里？从这些数据中，你和你的团队都可以学习到什么？

1. 数据剖析的目的

对于企业来讲，数据剖析的可以辅助企业优化流程，降低成本，提高营业额，往往我们把这类数据剖析界说为商业数据剖析。商业数据剖析的目的是行使大数据为所有职场职员做出迅捷、高质、高效的决议，提供可规模化的解决方案。商业数据剖析的本质在于缔造商业价值 ，驱动企业营业增进。

2. 数据剖析的作用

我们经常讲的企业增进模式中，往往以某个营业平台为焦点。在这其中，数据和数据剖析，是不可或缺的环节。

通过企业或者平台为目的用户群提供产物或服务，而用户在使用产物或服务历程中发生的交互、买卖，都可以作为数据采集下来。凭据这些数据洞察，通过剖析的手段反推客户的需求，缔造更多相符需求的增值产物和服务，重新投入用户的使用，从而形成形成一个完整的营业闭环。这样的完整营业逻辑，可以真正意义上驱动营业的增进。

3. 数据剖析进化论

我们经常以商业回报比来定位数据剖析的差别阶段，因此我们将其分为四个阶段：

阶段 1：考察数据当前发生了什么？

首先基本的数据展示，可以告诉我们发生了什么。例如：公司上周投放了新的搜索引擎 A 的广告，想要比对一周内新渠道 A 比现有渠道 B 情形若何，A、B 各自带来了若干流量，转化效果若何？ 又好比，新上线的产物有若干用户喜欢，新注册流中注册的人数有若干。这些都需要通过数据来展示效果，都是基于数据自己提供的“发生了什么”。

阶段 2：明白为什么发生？

若是看到了渠道 A 为什么比渠道 B 带来更多的流量，这时刻我们就要连系商业来进一步判断这种征象的缘故原由。这时刻我们可以进一步通过数据信息举行深度拆分， 也许某个关键字带来的流量，也许是该渠道更多地获取了移动端的用户。这种数据深度剖析判断，成为了商业剖析第二个进阶，也同时能够提供更多商业价值上的体现。

阶段 3：展望未来会发生什么？

而当我们明白了渠道 A、B 带来流量的崎岖，就凭据以往的知识展望未来会发生什么。在投放渠道 C、D 的时刻，预测渠道 C 比渠道 D 好，当上线新的注册流、新的优化，可以知道哪一个节点对照容易出问题；我们也可以通过数据挖掘的手段，自动展望判断 C 和 D 渠道之间的差异，这就是数据剖析的第三个进阶，展望未来会发生的效果。

阶段 4：商业决议

所有事情中最有意义的照样商业决议，通过数据来判断应该做什么。而商业数据剖析的目的，就是商业效果。当数据剖析的产出可以直接转化为决议，或直接行使数据做出决议，那么这才气直接体现出数据剖析的价值。

4. 数据剖析的 EOI 框架

EOI 的架构是包罗 LinkedIn、Google 在内的许多公司界说剖析型项目的目的的基本方式，也是首席增进官在思索商业数据剖析项目中一种基本的、必备的手段。

其中，我们先会把公司营业项目分为三类：焦点义务，战略义务，风险义务。以谷歌为例，谷歌的焦点义务是搜索、SEM、广告，这是已经被证实的商业模子，并已经连续从中获得许多利润。谷歌的战略性义务（在 2010 年左右）是安卓平台，为了制止苹果或其他厂商占领，以是要花时间、花精神去做，但商业模式未必成型。风险义务对于创新来说是十分主要的，好比谷歌眼镜、自动驾驶汽车等等。

数据剖析项目对这三类义务的目的也差别，对焦点义务来讲，数据剖析是助力（E），辅助公司更好的盈利，提高盈利效率； 对战略义务来说是优化（O），若何能够辅助战略型义务找到偏向和盈利点；对于风险义务，则是配合创业（I），起劲验证创新项目的主要性 。首席增进官需要对公司营业及发展趋势有着清晰的熟悉，合理分配数据剖析资源、制订数据剖析目的偏向。

二、数据剖析的 3 大思绪

而面临海量的数据，许多人都不知道从若何准备、若何开展，若何得出结论。下面为人人先容做数据剖析时的 3 个经典的思绪，希望在数据剖析的现实应用中能给人人带来辅助。

1. 数据剖析的基本步骤

上面我们提到了数据剖析与商业效果之间关联的主要性，所有商业数据剖析都应该以营业场景为起始思索点，以营业决议作为终点。数据剖析该先做什么、后做什么。基于此，我们提出了商业数据剖析流程的五个基本步骤。

1. 要先挖掘营业寄义，明白数据剖析的靠山、条件以及想要关联的营业场景效果是什么。
2. 需要制订剖析设计，若何对场景拆分，若何推断。
3. 从剖析设计中拆分出需要的数据，真正落地剖析自己。
4. 从数据效果中，判断提炼出商务洞察。
5. 凭据数据效果洞察，最终产出商业决议。

举个例子：

某海内互联网金融理财类网站，市场部在百度和 hao123 上都有连续的广告投放，吸引网页端流量。最近内部同事建议实验投放神马移动搜索渠道获取流量；另外也需要评估是否加入金山网络同盟举行深度广告投放。

在这种多渠道的投放场景下，若何举行深度决议？ 我们根据上面商业数据剖析流程的五个基本步骤来拆解一下这个问题。

第一步：挖掘营业寄义。

首先要领会市场部想优化什么，并以此为北极星指标去权衡。对于渠道效果评估，主要的是营业转化：对 P2P 类网站来说，是否提议 “投资理财” 要远主要于 “接见用户数目” 。以是无论是神马移动搜索照样金山渠道，重点在于若何通过数据手段权衡转化效果；也可以进一步凭据转化效果，优化差别渠道的运营计谋。

第二步，制订剖析设计。

以 “投资理财” 为焦点转化点，分配一定的预算举行流量测试，考察对比注册数目及最终转化的效果。记下俩可以连续关注这些人重复购置理财产物的次数，进一步判断渠道质量。

第三步，拆分查询数据。

既然剖析设计中需要比对渠道流量，那么我们需要各个渠道追踪流量、落地页停留时间、落地页跳出率、网站接见深度以及订单等类型数据，举行深入的剖析和落地。

第四步，提炼营业洞察。

凭据数据效果，比对神马移动搜索和金山网络同盟投放后的效果，凭据流量和转化两个焦点KPI，考察效果并推测营业寄义。若是神马移动搜索效果欠好，可以思索是否产物适合移动端的客户群体；或者仔细考察落地页显示是否有可以优化的内容等，需找出营业洞察。

第五步，产出商业决议。

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凭据数据洞察，指引渠道的决议制订。好比住手神马渠道的投放，继续跟进金山网络同盟举行评估；或优化移动端落地页，更改用户运营计谋等等。

以上这些都是商务数据剖析拆解和完成推论的基本步骤。在接下来的内容中，我们都市有这个剖析思绪。

2. 内外因素剖析法

在数据剖析的历程中，会有许多因素影响到我们的北极星指标，那么若何找到这些因素呢？在此向人人推荐内外因素剖析法。内外因素剖析法是把问题拆成四部门，包罗内部因素、外部因素、可控和不可控，然后再一步步解决每一个问题。

举个例子：

某社交招聘类网站，分为求职者端和企业端。其盈利模式一样平常是向企业端收费，其中一个收费方式是购置职位的广告位。营业职员发现， “公布职位” 的数目在已往的 6 月中有缓慢下降的趋势。对于这类某一数据指标下降的问题，可以怎么剖析呢？

凭据内外因素剖析法，我们可以从四个角度依次去剖析可能的影响因素。

1. 内部可控因素：产物近期上线更新、市场投放渠道转变、产物粘性、新老用户留存问题、焦点目的的转化。
2. 外部可控因素：市场竞争对手近期行为、用户使用习惯的转变、招聘需求随时间的转变。
3. 内部不可控因素：产物计谋（移动端/PC端）、公司整体战略、公司客户群定位（好比只做医疗行业招聘）。
4. 外部不可控因素：互联网招聘行业趋势、整体经济形势、季节性转变。

有了内外因素剖析法，我们就可以较为周全地剖析数据指标，制止可能遗失的影响因素而且有的放矢。

3. DOSS 思绪

DOSS 思绪是从一个详细问题拆分到整体影响，从单一的解决方案找到一个规模化解决方案的方式。首席增进官需要快速规模化有用的增进解决方案，DOSS 是一个有用的途径。

举个例子：

某在线教育平台提供免费课程视频，同时售卖付费会员，为付费会员提供更多高阶课程内容。若是我想将一套盘算机技术的付费课程，推送给一群连续在看 C++ 免费课程的用户，那么数据剖析应该若何支持呢？

我们按 DOSS 思绪的四个步骤，剖析如下：

1. 详细问题：展望是否有可能辅助某一群组客户购置课程。
2. 整体影响：首先凭据这类人群的免费课程的使用情形举行数据剖析、数据挖掘的展望，之后举行延伸，好比对整体的影响，除了盘算机类，对其他类型的课程都举行关注。
3. 单一回覆：针对该群用户举行建模，监控该模子对于最终转化的影响。
4. 规模化方案：之后推出规模化的解决方案，对相符某种行为轨迹和特征的行为举行建模，产物化课程推荐模子

三、数据剖析的 8 种方式

上面先容了 3 个经典剖析思绪，它们可以帮你搭建一个清晰的数据剖析思绪框架。那么对于详细的营业场景问题，我们又该怎么办呢？我们以一个电子商务网站为例，用数据剖析产物 GrowingIO 对该网站举行快速地数据采集、清晰和可视化展示，然后给人人分享这 8 种常见的数据剖析方式。

1. 数字和趋势

看数字、看趋势是最基础展示数据信息的方式。在数据剖析中，我们可以通过直观的数字或趋势图表，迅速领会例如市场的走势、订单的数目、业绩完成的情形等等，从而直观地吸收数据信息，有助于决议的准确性和实时性。

对于电子商务网站，流量是非常主要的指标。上图中，我们将网站的接见用户量（UV）和页面浏览量（PV）等指标汇汇聚到统一的数据看板（Dashboard），而且实时更新。这样的一个数据看板，焦点数字和趋势一目了然，对于首席增进官来说一目了然。

2. 维度剖析

当单一的数字或趋势过于宏观时，我们需要通过差别的维度对于数据举行剖析，以获取加倍精致的数据洞察。在选择维度时，需要仔细思索其对于剖析效果的影响。

举个例子，当监测到网站流量异常时，可以通过拆分区域、接见泉源、装备、浏览器等等维度，发现问题所在。图 7 中，当天网站的接见用户量显著高于上周，这是什么缘故原由呢？当我们根据接见泉源对流量举行维度拆分时（图 9 ），不难发现直接接见泉源的接见量有非常大的提升，这样就进一步把问题聚焦了。

3. 用户分群

针对相符某种特定行为或靠山信息的用户，举行归类处置，是我们经常讲到的用户分群（segmentation ）的手段。我们也可以通过提炼某一群用户的特定信息，确立该群体用户的画像。 例如接见购物网站、寄送地址在北京的用户，可以被归类为“北京”用户群体。而针对“北京”用户群体，我们可以进一步考察他们购置产物的频度、种别、时间，这样我们就确立出该用户群体的画像。

在数据剖析中，我们往往针对特定行为、特定靠山的用户举行有针对性的用户运营和产物优化，效果会加倍显著。上图中，我们通过 GrowingIO 的用户分群功能将一次促销流动中支付失败的用户挑选出来，然后推送响应的优惠券。这样精准的营销推广，可以大幅度提高用户支付的意愿和销售金额。

4. 转化漏斗

绝大部门商业变现的流程，都可以归纳为漏斗。漏斗剖析是我们最常见的数据剖析手段之一，无论是注册转化漏斗，照样电商下单的漏斗。通过漏斗剖析可以从先到后还原用户转化的路径，剖析每一个转化节点的效率。

其中，我们往往关注三个要点：

1. 从最先到末端，整体的转化效率是若干？
2. 每一步的转化率是若干？
3. 哪一步流失最多，缘故原由在什么地方？流失的用户相符哪些特征？

上图中注册流程分为 3 个步骤，总体转化率为45.5%；也就是说有 1000 个用户来到注册页面，其中 455 个乐成完成了注册。然则我们不难发现第二步的转化率是 56.8% ，显著低于第一步 89.3% 和第三步转化率 89.7%，可以推测第二步注册流程存在问题。显而易见第二步的提升空间是最大的，投入回报比一定不低；若是要提高注册转化率，我们应该优先解决第二步。

5. 行为轨迹

关注行为轨迹，是为了真实领会用户行为。数据指标自己往往只是真实情形的抽象，例如：网站剖析若是只看接见用户量（UV）和页面接见量（PV）这类指标，断然是无法周全明白用户若何使用你的产物。

通过大数据手段，还原用户的行为轨迹，有助于增进团队关注用户的现实体验、发现详细问题，凭据用户使用习惯设计产物、投放内容。

上图中展示了一位用户在某电商网站上的详细行为轨迹，从官网到落地页，再到商品详情页，最后又回到官网首页。网站购置转化率低，以往的营业数据无法告诉你详细的缘故原由；通过剖析上面的用户行为轨迹，可以发现一些产物和运营的问题（好比是不是商品不匹配等等），从而为决议提供依据。

6. 留存剖析

在人口盈利逐渐消褪的时代，留住一个老用户的成本要远远低于获取一个新用户。每一款产物，每一项服务，都应该焦点关注用户的留存，确保做实每一个客户。我们可以通过数据剖析明白留存情形，也可以通过剖析用户行为或行为组与回访之间的关联，找到提升留存的方式。

在 LinkedIn，增进团队通过数据发现，若是新用户进来后添加 5 个以上的联系人（上图红色线条），那么他/她在 LinkedIn 上留存要远远高于那些没有添加联系人（上图绿色和紫色的线条）的留存。 这样，添加联系人称为 LinkedIn 留存新用户的最焦点手段之一。除了需要关注整体用户的留存情形之外，市场团队可以关注各个渠道获取用户的留存度，或各种内容吸引来的注册用户回访率，产物团队关注每一个新功能对于用户的回访的影响等等，这些都是常见的留存剖析场景。

7. A/B 测试

A/B 测试用来对比差别产物设计/算法对效果的影响。产物在上线历程中经常会使用 A/B 测试来测试差别产物或者功能设计的效果，市场和运营可以通过 A/B 测试来完成差别渠道、内容、广告创意的效果评估。

举个例子，我们设计了两种差别的产物交互形式，通过对照实验组（A 组）和对照组（B 组）的接见时长和页面浏览量两个权衡指标，来评估哪一种交互形式更佳。

要举行 A/B 测试有两个必备因素：第一，有足够的时间举行测试；第二，数据量和数据密度较高。由于当产物流量不够大的时刻，做 A/B 测试获得统计效果是很难的。而像 LinkedIn 这样大体量的公司，天天可以同时举行上千个 A/B 测试。以是 A/B 测试往往在公司数据规模较大时使用会加倍精准，更快获得统计的效果。

8. 数学建模

当一个商业目的与多种行为、画像等信息有关联性时，我们通常会使用数学建模、数据挖掘的手段举行建模，展望该商业效果的发生。

作为一家 SaaS 企业，当我们需要展望判断客户的流失时，可以通过用户的行为数据、公司信息、用户画像等数据确立流失模子。行使统计学的方式举行一些组合和权重盘算，从而得知用户知足哪些行为之后流失的可能性会更高。

我们经常说，不能器量，就无法增进，数据剖析对于企业商业价值的提升有着至关主要的作用。固然仅仅掌握单纯的理论还远远不够，实践出真知。 数据剖析的方式人人不妨在自己一样平常事情中，有剖析相关项目里实验使用，信赖可以事半功倍，缔造更多商业价值。