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数据分析对运营有多重要?二者有什么关系?
2018-12-26

  数据和营销的关系联系非常紧密。要知道,数据分析的核心是为解决问题而存在的。基于这个出发点,我们需要根据对业务的深入认识,依据现实的问题并且基于事实提出一定的假设,根据这个假设设法获得有效有用的数据,在对这些数据做深入的分析之后证实或者证伪这个假设,如此不断挖掘探索,得到真正解决问题的方法。

  最近有不少做运营和推广的朋友在问我说,运营和数据到底有什么关系呢?是不是只是根据数据做成excel表格图表就可以了呢?

  嗯,如果只是简单地根据数据做成图表,我觉得只是在比肉眼更深一点在看数据,就是在看数据,很多大程度上是表层的,而且是会得到错误的表层信息,那远远不是数据分析。可惜的是,大部分公司都是这样在看数据。

  其实,数据和营销的关系联系非常紧密。要知道,数据分析的核心是为解决问题而存在的。基于这个出发点,我们需要根据对业务的深入认识,依据现实的问题并且基于事实提出一定的假设,根据这个假设设法获得有效有用的数据,在对这些数据做深入的分析之后证实或者证伪这个假设,如此不断挖掘探索,得到真正解决问题的方法。

  首先,在要数据分析,需要的是对本身所处的业务有深刻的认识,因为只有具备了业务知识,才能知道问题在哪里、可以把问题拆解成哪些可衡量的维度,并且能够在后续的分析中起到监督和修正的作用;

  其次,需要具备科学地获取和清洗数据的方法,这点是数据分析中非常重要的部分,因为数据分析的对象就是数据,一旦数据出现了问题,那后续基本上都是在做无用功的,可以说这部分工作占据了整个数据分析的80%的时间。

  再次,需要具备一定的分析模型和分析框架思维储备,例如会用到的回归分析、聚类分析、描述统计、方差分析、相关分析、时间序列、决策树等统计方法,以及swot、pest、SMART、5W2H、User behavior等营销框架。

  另外,除了会运用到上面的营销管理分析模型之外,更多的也要把营销管理分析模型和统计学的算法结合起来,例如:

  通过聚类分析,对用户或者渠道做分类处理,例如非常常见的客户价值RFM模型;

  最后,需要把得到的结果形成可视化,并且运用到实际的问题解决当中去,在解决问题的过程中不断修复和矫正可能存在的一切问题。那对应的,做好数据分析应该具备什么样的能力呢?

  1、对产品和业务的理解,这点之前就讲过了,而这也是运营来做数据分析的优势;

  2、对技术的掌握,主要包括是可以根据行业情况,根据数据量选择excel、python、R、数据库等能力,这样可以提升工作效率;

  3、深入分析的能力,这就需要掌握一定的营销管理思维、统计算法等知识;

  4、数据和产品业务之间的转化能力,这点比较明显的是对分析指标拆解成细分的、可以衡量的维度;

  5、还有就是大家老生常谈的沟通能力了。

  希望做数据分析的朋友可以记住,数据分析的核心和前提是对业务的理解,数据分析的目的就是解决或者预示现实中存在的问题,同时数据分析是需要掌握一定的分析方法的。

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