京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
文 | Stephen Nichols
编译 | Kimmy
来源 | 科克网
互联网+大数据已离不开我们的生活,在企业运作中也是同理。要想让企业快速发展起来,学会利用数据是必备基础之一。本文来源于科技博客VentureBeat,作者是游戏开发平台GameSalad CEO Stephen Nichols,通过分享自己的企业在数据利用上的经验,提醒众多的创业者不能只凭感觉行走,要用数据说话。
不管是多么小型的创业公司,对于数据挖掘这块都必须要不断扩大、不断深入。拥有越多的数据来源,有更多的数据可以分析,进而得出更准确完美的结论,最终才能更成功地为特定客户群服务。
我们公司在做自己的数据驱动工作时学到的最大教训是——在建立产品之前先努力做好数据和情报的收集分析,并且,从第一天开始就把高度注意力放到用户上。以下是对待数据需要注意的5个要点,或将有助于你从数据中挖掘有价值的信息。
1.先收集用户数据
做数据驱动前,先做好对用户的数据收集。不断挑战自己的假设:用户会是谁?你希望他们是谁?虽然可能先是简单地对网站的访客进行调查,例如询问“是什么促使您来到我们的网站?”但这其中也蕴含着你很有可能忽略的重要信息。
利用有效的工具(如实际用户行为的录像记录)去分析人们从一开始到最终买单的浏览过程是怎么变化的,是什么让他们访问这个页面,而不是其他页面?衡量用户在做什么,并确定哪些关键绩效指标(KPI)需要提高。产品的迭代和用户体验的提升都是让KPI往正确方向前进的因素。
在这里也可以一提很受欢迎的A/B测试(A/B测试是一种新兴的网页优化方法,可以用于增加转化率注册率等网页指标),但我并不依赖于它去做任何决定。它需要消耗大量的流量和耐心去完成统计、验证假设。在大多数情况下,最好选择忽略它,而是专注于KPI以及产品迭代。
2.一开始就从数据出发
在设计产品之初,要考虑用户群体的反馈。通过数据分析工具去分析、设计产品,多维度利用和分析这些数据,可以在以后的改造中节省很多力气。这样一来,初期的产品也可以让你和用户更近,从而观察用户和产品是如何相互影响的,而不是单纯拿一堆调查问题覆盖他们。
3.学会整理数据和管理客户流量
在我们公司,对于不同的功能我们会用不同的供应商,包括数据路径、客户支持和市场营销自动化等。Mixpanel(一家数据跟踪和分析公司)有着我们的所有原生数据,它监控用户流量,进行留存分析,并建立了转化渠道分析。Segment.io(为移动开发者提供便利的分析数据分发服务的公司)可识别用户,跟踪用户的活动,和路由数据到合适的地址。内部通讯可触发基于事件的消息以及处理自动化留存信息并参与到营销当中。这让我们可以确定用户的喜好,比如他们是从哪里登录的,是怎么来到这个网页,以及他们将要去哪些网页。我们还使用了自定义路由系统,让数据保持干净,这对于成千上万的用户产生的大量事件而言是特别重要的。
4.通过有效的策略以简化流程
我们一早就明白快速迭代的真理:宏大繁杂的设计并不可行。通过快速敏捷的模式,我们不但做到从系统上满足业务的日常需求,还腾出时间和精力去思考新的选择、探索更多的可能替代策略。
我们不断地衡量,检讨,改正,以及重复。按月或季度来计划,有助于提高灵活性。我们每天都不停地关注每个部分、每个细节,去发现我们所知道的和不知道的,一步一步解决那些最困难,最重要的问题,然后迭代产品。
在确立最适合业务发展的用户原型时,使用智能的策略避免陷入寻找原型的怪圈中。找出谁在使用你的产品,这看起来很简单,但它也涉及到查找原生数据以及找出相关性等问题。这些程序和数据包都存在于R和Physon(数据分析主流编程语言)中,它可以帮助你决定需要哪些以及多少用户原型。
5.赋予员工更多的权限
从“用户的支持”到“用户的成功”的转变看似简单微小,但对员工的态度以及用户的满意度会产生巨大的影响。“支持”意味着一种负担,是你必须做的事情。而“成功”意味着分享,是你想要做的事情。“让用户成功”是每个员工的职责,因此他们需要被授予权利去代表客户提出建议,被授权的员工也代表着被授权的用户。
在过去,我们没有工具可以去了解我们的用户行为。现在我们可以看到他们在点击什么,他们是从哪里登录进来的。这样子我们就可以与每一位用户接触,不管是通过某种渠道还是为了处理个别问题。既然我们知道了谁在访问我们的网站,那么,我们也可以通过他们来接触更广泛的人群。更重要的是,我们可以根据这些数据继续调整产品、满足用户的需求,而不是只靠单纯的假设。
在2016年或往后的时间里,这(数据利用)将会是所有企业的一个基本能力,那些仍沉浸于靠猜测来顺应发展的都将被淘汰。
end
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10