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中國企業培訓講師

產品經理數據分析思維

 
講師:陳博 瀏覽次數:2325
 如果一個產品的GMV突然下降30%,會怎么辦?這是一道運營產品數據分析師在面試的時候都會經常碰到的問題,非常典型的數據異動分析題,四步數據異動分析的方法,無論是在面試的時候,還是在工作當中,都用得到。 第一步,核驗問題的真實性。面對異動,首先判斷數據是否準確,準確的數據源是一切分析的基礎,所以

如果一(yi)個(ge)產品的GMV突然下降(jiang)30%,會怎么(me)辦(ban)?這(zhe)是(shi)(shi)(shi)一(yi)道運營產品數(shu)據分(fen)析師(shi)在面試的時候都會經常碰到的問題,非常典型的數(shu)據異動分(fen)析題,四步(bu)數(shu)據異動分(fen)析的方法,無論是(shi)(shi)(shi)在面試的時候,還是(shi)(shi)(shi)在工作當中,都用(yong)得到。

第一(yi)步,核驗問(wen)題的(de)真(zhen)實性。面對異(yi)動(dong)(dong),首先判(pan)斷數(shu)據是(shi)否(fou)準(zhun)確(que)(que),準(zhun)確(que)(que)的(de)數(shu)據源是(shi)一(yi)切(qie)分(fen)析的(de)基礎,所以要(yao)優先去確(que)(que)認異(yi)動(dong)(dong)是(shi)否(fou)由(you)數(shu)據上報錯誤(wu),產品bug、數(shu)據bug或者是(shi)數(shu)據統計口徑的(de)變化,導(dao)致的(de)數(shu)據異(yi)動(dong)(dong)。

第(di)二步,歸因(yin)分析(xi)。如果不(bu)存在上(shang)述三種(zhong)情況,那(nei)么(me)就(jiu)要找到數據(ju)異動的(de)原因(yin)。一(yi)般會分為兩種(zhong)情況,進行細化拆(chai)解(jie)分析(xi),外因(yin)分析(xi)和內因(yin)分析(xi)。

1、外(wai)因(yin)(yin)分(fen)(fen)析(xi)里面,一(yi)般常(chang)見的(de)(de)(de)導(dao)致(zhi)(zhi)數(shu)(shu)據(ju)(ju)異動(dong)的(de)(de)(de)方向,包括市(shi)場大(da)環境的(de)(de)(de)變(bian)化(hua)(hua)(hua),競(jing)爭(zheng)(zheng)(zheng)對(dui)手突(tu)然(ran)的(de)(de)(de)變(bian)化(hua)(hua)(hua),以(yi)及時(shi)間性(xing)的(de)(de)(de)周(zhou)期性(xing)變(bian)化(hua)(hua)(hua)。市(shi)場大(da)環境的(de)(de)(de)變(bian)化(hua)(hua)(hua)一(yi)般是潛(qian)移默化(hua)(hua)(hua)的(de)(de)(de),很(hen)少導(dao)致(zhi)(zhi)數(shu)(shu)據(ju)(ju)突(tu)然(ran)的(de)(de)(de)異常(chang)波(bo)(bo)動(dong)。所以(yi)就要優(you)先去(qu)(qu)關注(zhu)在(zai)市(shi)場內(nei)是否(fou)存(cun)在(zai)突(tu)然(ran)的(de)(de)(de)競(jing)爭(zheng)(zheng)(zheng)對(dui)手的(de)(de)(de)侵入,或(huo)者競(jing)爭(zheng)(zheng)(zheng)對(dui)手有過大(da)規模的(de)(de)(de)產品(pin)改變(bian)。另外(wai)也要關注(zhu)是否(fou)這個數(shu)(shu)據(ju)(ju)的(de)(de)(de)變(bian)化(hua)(hua)(hua)是由(you)于像春節、周(zhou)末這種導(dao)致(zhi)(zhi)周(zhou)期性(xing)數(shu)(shu)據(ju)(ju)波(bo)(bo)動(dong)的(de)(de)(de)特殊時(shi)間情(qing)況導(dao)致(zhi)(zhi)的(de)(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)變(bian)化(hua)(hua)(hua),外(wai)部原(yuan)因(yin)(yin)其實(shi)通常(chang)是難以(yi)被驗(yan)證的(de)(de)(de),因(yin)(yin)為(wei)很(hen)難獲取到競(jing)爭(zheng)(zheng)(zheng)對(dui)手的(de)(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)以(yi)及市(shi)場實(shi)時(shi)變(bian)化(hua)(hua)(hua)的(de)(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)。所以(yi)一(yi)般在(zai)進行數(shu)(shu)據(ju)(ju)分(fen)(fen)析(xi)的(de)(de)(de)時(shi)候,會拋開外(wai)部因(yin)(yin)素(su),著重(zhong)的(de)(de)(de)去(qu)(qu)分(fen)(fen)析(xi)自己產品(pin)的(de)(de)(de)內(nei)因(yin)(yin),找到解(jie)決問題的(de)(de)(de)辦法。

2、內(nei)部因(yin)素(su)主要包括產品迭代導致的數據(ju)波動、技(ji)術bug,或者(zhe)是運營活動的變化(hua)三方面。

第三步,問(wen)(wen)(wen)題拆解。所有的(de)(de)數據分析(xi),最終都是為了找(zhao)到業(ye)務問(wen)(wen)(wen)題,從(cong)而指(zhi)導業(ye)務迭代的(de)(de),為了更加(jia)精準的(de)(de)去(qu)定位問(wen)(wen)(wen)題,所以需(xu)要將這個異動指(zhi)標進行(xing)詳細的(de)(de)拆解,找(zhao)到真正影響波動的(de)(de)原因,這里主(zhu)要包括兩(liang)種數據變(bian)化的(de)(de)方法。

1、業務累加的。比如餓了么的GMV就等(deng)于(yu)藥品(pin)加跑腿(tui),加餐飲等(deng)等(deng)等(deng)等(deng)。

2、或(huo)(huo)者(zhe)縱(zong)向找到原(yuan)始(shi)指標。比如GMV等于訂單(dan)量(liang),乘(cheng)客單(dan)價(jia)就等于活躍用戶數乘(cheng)轉化率(lv),乘(cheng)客單(dan)價(jia)拆解之(zhi)后(hou),詳(xiang)細的(de)觀察每一(yi)個異動指標背后(hou)的(de)數據因子,找到問題的(de)關鍵所在,找到具體出現的(de)業務線或(huo)(huo)者(zhe)是業務環節。

第四步(bu),找到問(wen)題的(de)解(jie)決辦法。假設通(tong)過(guo)上一步(bu)分析(xi),發現了是(shi)在用戶轉(zhuan)化這個環節出現了問(wen)題,那就要在產品上去減(jian)少用戶的(de)轉(zhuan)化環節,或者是(shi)在運營(ying)上增加秒殺打(da)折商品運營(ying)活動(dong)等(deng)等(deng)產品手(shou)段(duan),提(ti)升用戶的(de)轉(zhuan)化。

通過(guo)以上四步,最終完(wan)成(cheng)一次數據異動分析(xi)。



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陳博
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