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如何構建業務數據分析體系?

   日期:2024-09-20     作者:一個數據人的自留地    瀏覽:53    評論:0    
核心提示:提及 “體系” 二字,我的腦海里浮現出老板說的 “對于工作的規劃要從全局出發,內容要全面、要成體系!” 那么對于一個數據分析師而言我們的體系是什么?是 “目標監控體系?”,是 “運營分析體系?” ,還

提及 “體系” 二字,我的腦海里浮現出老板說的 “對于工作的規劃要從全局出發,內容要全面、要成體系!” 那么對于一個數據分析師而言我們的體系是什么?是 “目標監控體系?”,是 “運營分析體系?” ,還是 “APP 指標體系?” 到底該如何構建數據分析體系賦能業務呢?今天就來跟大家聊聊體系構建的話題。

構建業務數據分析體系,對于分析師同學有兩個方面的要求:第一,要了解業務模式,能夠解釋數據背后的業務含義,找到業務的問題點、提升點,驅動業務向前發展;第二,不能只做數據、圖表的堆砌,需要根據業務的流程鏈路有目標、有邏輯、有順序的分模塊分專題展現數據。滿足這兩個方面的要求才是真正意義上的數據分析體系。

下面結合我的工作場景,給大家講講業務數據分析體系搭建的基本思路。

一、明確業務邏輯

分析師同學要明確自己服務的業務是什么?業務邏輯是什么?業務核心是什么?在業務的基礎上構建分析體系,才能讓分析結果更接地氣,更好的應用到業務中。

以流量外采業務為例,梳理業務邏輯(如下圖):各業務線發起流量需求 → 多渠道進行流量采買 → 流量引入落地頁→ 落地頁產生流量轉化 → 流量變現、效果轉化,這一系列步驟決定采買目標是否達成。

二、拆解分析模塊

明確了業務邏輯后,根據目標和事件順序進行分析模塊拆解,明確各個目標分析的專題及關注核心。流量外采業務拆解分析模塊如下:

采買效率關注核心:有多少預算?現在以什么樣的價格買了多少流量?當前出價能否實現目標最大化?預算、價格、采買流量無論調節哪一項,只有三者維持平衡,才能實現流量供給相對穩定。

廣告填充直接影響流量變現。因此,在保證廣告主預算合理消耗、效果滿足預期的前提下,不斷提升頁面廣告填充率,從而提升流量變現效率。

用戶行為既能夠決定收入轉化又能夠決定效果轉化。細致研究收入、效果轉化用戶在單頁面中有哪些行為、訪問了幾層頁面、點—面—點—轉化/跳出的訪問路徑是什么。根據轉化用戶特征優化產品策略從而幫助業務提升流量轉化。

以上各個模塊的優化目的是為了達成共同的業務目標,目標達成的數據監控基礎且重要。收入、效果、投入產出的數據表現直觀的描述了業務現狀和目標達成情況,及時的監控目標達成有助于業務穩定健康發展。

三、確定分析指標

確定了分析模塊后,開始選定各個模塊的分析指標,指標基本分為:結果量、轉化率兩類。結果量描述規模和目標達成,轉化率描述效果。根據業務路徑選取關鍵節點的轉化和重要結果達成作為分析指標。按照路徑的先后順序列出指標,形成了核心數據看板,完成了數據體系的搭建。

基于流量外采業務分析模塊,可拆解出如下數據看板:

四、洞察走勢與業務同步發展

有了清晰業務結構、模塊拆解,數據看板就可以跟蹤業務走勢。在跟蹤的時候,首先關注的是:目標達成情況。目標達成決定了后續一系列行動判斷,根據業務走勢的波動情況定位異常問題、發現業務提升點。產品、運營同學根據數據結論制定每個階段的行動計劃,同時分析師也要不斷變換分析視角與業務聯動實現同步發展。如下示例:


根據業務階段性動作,明確階段核心,定制專題分析方向:


增收階段關注


    • 階段核心:流量需求、廣告填充、商業帖效果轉化;

    • 專題分析方向:客戶數、預算消耗率、落地頁 PVR、商業化率;


    • 提效階段關注


    • 階段核心:效果轉化;

    • 專題分析方向:CVR、效果量/UV、客戶效果成本;


  • 控成本階段關注


    • 階段核心:采買效率、效果轉化;

    • 專題分析方向:投放 CTR、ACP、站內 C/站外 C、CVR、效果量/UV。

五、驅動業務增長

驅動業務增長是高階數據分析要實現的目標之一。想要改善業務,就必須了解業務細節,發現問題,找出關鍵點,給出科學合理的優化方案,推動方案落地,才能實現業務增長。其中發現問題、找關鍵點、優化方案、推動落地都屬于數據驅動的范疇。

如流量采買業務中需求與供給匹配的問題:

發現問題

優化方案


具體應該如何分配流量?這就找到了數據分析在項目中可以為項目實踐提供價值的地方。

數據幫助項

根據規劃求解的原理解決業務中流量分配的問題,具體方法參見《規劃求解應用—預算分配》。

項目實踐測試的過程中,分析師需要不斷跟進評估實驗效果、推全后復盤項目的目標達成和可迭代升級的內容。實現全流程的參與、評估、決策才能稱之為數據分析驅動業務增長。

六、形成數據體系

構建數據分析體系的本質是:滿足業務需求,解決業務問題,驅動業務增長。在滿足需求、發現問題、解決問題、跟進項目、落地復盤的過程中分析師同學要不斷的提煉總結,進而形成自己的數據分析體系。

它可以是個思維導圖,可以是個表格,也可以是個文檔。無論哪種形式只要實現了數據分析體系本質,發揮了它應有的作用,落在了具體業務中,就是一個優秀的業務數據分析體系。

回到流量采買業務的示例,總結提煉形成的數據體系如下:

現實中,很多分析師同學掌握了專業的統計分析方法、分析工具、算法模型,但在與業務配合的過程中,總是很關注自己的理論深度、難度、專業度,卻忽略了與業務的貼合度,因此分析結構就沒有辦法形成體系化的分析結構,分析技能也只能停留在初級水平。

用專業的方法服務個性化需求,將分析結果推廣至業務中,只要這樣才能真正的實現分析師價值,同時你也從初級成長為高級。

希望對你有所啟發!

-END-

以上就是如何構建業務數據分析體系?的全部內容了,希望大家喜歡。

原文鏈接:http://www.923zg.com/news/46165.html,轉載和復制請保留此鏈接。
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