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
在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27