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數據分析,這樣滿足運營的需求

大數據 數據分析
很多同學在解這個題的時候都直插DAU=DOU + DNU;或者直插觀看時間分成1-5分鐘,6-9分鐘,10+分鐘;或者直插直播入口1、2、3。我們說的題眼,是指對解決問題最重要的影響因素。短視頻平臺不稀罕,直播也不稀罕,可為啥這次運營偏偏挑游戲直播?

?很多做數據的同學,最怕聽“有用”倆字。做個數據分析項目已經很難了。做個有用的項目更難。今天我們舉個場景,手把手教一下該咋弄。

請聽題:某短視頻平臺,游戲直播業務的日活用戶1000萬左右,但90%觀看時間不足10分鐘,運營希望盡可能多的讓用戶觀看10分鐘以上,請分析下該干哪些事情。

拿到題目,先不要著急跑數,牢記靈魂三問(自己問自己哦):

問1:這是個啥層級問題?

A.戰略級

B.戰術級

C.戰斗級

問2:這是個啥類型的問題

A.是多少

B.為什么

C.怎么做

問3:當前狀態下要輸出什么成果

A.給幾個數

B.報表

C.專題報告

D.模型

E.  ABtest

到底該怎么辦?

一、先定方向

很多同學一拿到題目,腦海里立馬蹦出:活躍率、轉化率、平均時長、用戶畫像等等名詞外加一大堆指標。這時候一定要告訴自己:稍等片刻。想要擺脫無休無止的臨時取數,第一步就是有個做項目的樣子。把項目目標、工作范圍、輸出產物、交付時間這些整明白。然后正式開工。特別是遇到這種運營很頭疼的專項問題,這時候不立項,還等何時。先把旗子插起來,再開工。

既然要插旗子,就涉及上邊的靈魂三問,這三個問題都是跟項目目標、輸出方向有關的。首先,數據分析可以支持的問題有三個層級,區別見下圖:

圖片

這是個典型的戰術級問題。已經定了要提高每日觀看10分鐘以上用戶數量,但是具體怎么做方向都沒有,這時候就得先搞清方向,再想細節。第一題答案:B

數據分析可以直接解決的問題有五大類,可以間接解決的問題有三大類(如下圖)。

圖片

第二題選C。這個問題是個典型的“怎么做”問題。運營要的是具體執行建議,因此就不能光在數據層面纏繞,得結合運營可以干的事情來思考。注意,這個問題連方向都沒有,因此落到執行層面,先不要糾結要不要上美女陪玩,代金券是5元還是10元這些細節,要先解決“做哪些”的大類問題。

數據分析的產出物有很多,每一類產出有特定用途(如下圖),結合本次目標,最好先輸出一個專題報告,大家達成共識以后往戰斗層去推進,才容易落地。

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二、梳理業務

問4:這個題的題眼在哪里

短視頻

游戲直播

DAU

觀看時長

很多同學在解這個題的時候都直插DAU=DOU + DNU;或者直插觀看時間分成1-5分鐘,6-9分鐘,10+分鐘;或者直插直播入口1、2、3。我們說的題眼,是指對解決問題最重要的影響因素。短視頻平臺不稀罕,直播也不稀罕,可為啥這次運營偏偏挑游戲直播?

因為游戲直播在業務邏輯上有一些先天優勢:

游戲IP天生有粉絲,傳播成本低

游戲直播競技性、觀賞性好

游戲打一局時間比較長,用戶粘性天生好

可能基于這些理由,運營才會特別盯上游戲直播這塊,并且會發出“為啥連10分鐘都看不了”的疑惑。

三、構建思路

在構建思路的時候要特別注意:我們面對的問題是由真實的用戶產生,數字只是問題的度量。只要玩過游戲的人都知道:游戲玩家是活生生的人,不是1個DAU。他們有明確且真實的需求,玩魔獸的玩家就是對Loktar!很有感覺,玩農藥的00后也不太會去關注街霸。

按道理說,玩游戲的粉絲只要能看到喜歡的主播,是不至于瞄一眼就走的。所以看似只是時間不夠長,背后原因可能千頭萬緒(如下圖):

圖片

如果要一個個研究,估計得忙到黃花菜都涼了。而且作為項目輸出,其結論會很分散。既然都立項了,要想辦法沉淀些能復用的東西。仔細思考其中的邏輯,我們會發現:其實問題的核心,來自用戶、主播、產品三個方面,可以歸納為四大問題:

  • 用戶不行
  • 主播不行
  • 產品不行
  • 用戶和主播沒有匹配上

以上四個問題里三個可以用評估體系來完成。通過建立用戶需求、產品質量、主播質量的監控體系,來評估用戶、主播、產品到底質量如何,質量是否穩定(舉例如下圖)。

圖片

這樣做既能結束運營對基礎情況兩眼一抹黑的狀態,又能為匹配問題打好基礎,還能沉淀一套評估方法論和監控指標,甚至有希望上一個小數據產品來做長期監控。可謂一箭三雕。作為項目產出,遠遠比寫一堆PPT價值大得多。

搞掂了評估體系,匹配的問題就很容易看明白:我們要按照用戶喜好的游戲類型,有空看直播的時間點來推相關的直播。基于以上分析,下最終結論也變得輕松:

  • 用戶質量不行,大部分不是游戲真愛粉——更精準找真實用戶
  • 主播質量不行,名氣/技術不行,就是不吸粉——簽約有知名度強力主播
  • 產品質量不行,用戶就是經常跳出——優化產品流程/界面
  • 匹配不行——根據用戶和主播標簽,提高推送信息準確度,找更容易轉化用戶的推送時間

以上,基本思路理清楚,后邊可以定交付時間、排工作優先級、安排項目組成員,之后就正式開工了。注意:在項目開始前,預先給出結果判斷非常重要。有可能上述4個假設問題里,有些運營已有明確結論,有些運營不想改/不能改/不會改,有些運營毫不在乎。

提前溝通能直接繞開這些溝溝坎坎,極大的減少分析完以后被人質疑:“你說的有什么用!”“你說的很好,可這毫無意義”“你說完了我還是不知道怎么干”的問題。保持溝通,在后續項目推進中同樣重要。

四、下地干活

訂好計劃以后就能下地干活了。干活過程中注意:

  • 完成一個議題溝通一次,切記憋大招。
  • 有部分共識以后,不用等全部結束,可以直接往戰斗級推進,早日出落地成果。
  • 監控數據變化,如果大形勢變化,適時調整方向。

我們常說:好的開始是成功的一半。實際上在數據分析項目里,好的開始是成功的四分之三。大部分項目是敗在前期的業務不了解,思路沒理清,沒有控制好業務方期望上——期望太高,最后失望/期望太低,后期重視度不夠。

真正開工以后主要坑點就是溝通太少,憋得太久導致期望值越來越高,最后失望也越來越大。其次的坑點就是推進太慢,落地結果遲遲看不到。所以才強調:不用等全部,有部分亮點出來,該上更細節的分析/策略研討,就直接上馬了。?

責任編輯:武曉燕 來源: 接地氣的陳老師
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