京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据分析没价值?——深思对业务的洞察有多少?
数据分析要轻方法、重思路,而思路的基本来源是对业务的理解和思考。切勿坐在办公桌前对着数据空想,或者拖来拖去乱研究。
一位刚加入互联网企业的数据分析师,他发现公司广告业务的客户每个月都会流失几百个(互联网企业的盈利模式大都为广告和游戏)向上级反馈后,他启动了一个“互联网广告客户流失分析”项目,认认真真地从系统里提取了流失客户的相关数据,较劲脑汁地分析了几天之后,仅仅得到“客户的广告效果不好”这一个流失原因。又过了2个月,他被外派到客服部门实习,顺便调研下最近流失客户的原因。在与一线客服一起给流失客户逐一电话沟通后,他才发现这个世界远比抽象的数据指标复杂,是有着极其丰富的场景和故事,下表为访问部分流失客户的反馈;
客户流失的原因五花八门,除了部分不控的原因外,还有很多产品功能缺失导致的流失,和实现难以预想的特殊需求导致的流失。这些原因是无法通过“在把公式力分析电脑上的统计数字”所能想象的。一旦了解客户流失的原因,再去比对数据,不难找出存在类似问题的流失客户。基于上述一线调研的过程,该分析师最终写出下面的流失分析报告。大家看是不是比“客户广告的效果不好“的分析结论深刻、丰富很多!
案例:广告流失分析结论
一方面,由于互联网媒体与电视媒体相比,可投放的位置资源更多,所以它的客户群体要更加宽泛,很多中小企业都可以在网上推广自己的产品。但中小企业的普遍问题就是抗风险能力不强,经常有资金欠缺问题。可以提供短期的信贷服务帮助他们进行推广投入。部分中小企业主对互联网新生事物了解较少,所以需要对他们进行营销理念的培训并提供方便的线下支付渠道,甚至一些传统媒体上(如广播、电视)做互联网营销有效性的广告,提高平台的知名度。
另一方面,产品功能也有待完善。比如现在没有提供工具能让客户很好的评估推广带来的销售增长,让客户只能通过停止推广这种简单粗暴的方式来实验;互联网广告产品的复杂度过高,很多时候也限制了广告主的使用意愿。因为他们掌握投放方法需要较大的学习成本,所以更希望一站式的托管;部分广告主的需求仅是在网络上宣传自己的品牌,而不需要通过网上渠道进行售卖。针对这种需求,可以研发出更细分的产品。
只有对业务有充分的调研和思考,才能产生有价值的分析思路。否则,在办公室对着数据做各种假设和空想,最终结论只能浮在数据表面。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07