數(shù)據(jù)分析這么干,運(yùn)營吵架少一半

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運(yùn)營工作和數(shù)據(jù)分析有很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性。本文從一個(gè)活動(dòng)運(yùn)營問題引入,分析了數(shù)據(jù)分析的工作應(yīng)該如何進(jìn)行,希望對(duì)你有所幫助。

做數(shù)據(jù)分析的同學(xué)最常服務(wù)運(yùn)營,也最怕運(yùn)營糾結(jié)。因?yàn)楸旧磉\(yùn)營的工作和數(shù)據(jù)分析有高度關(guān)聯(lián),以至于大家在網(wǎng)上看到的數(shù)據(jù)分析文章,十篇里有六篇是運(yùn)營寫的。運(yùn)營對(duì)數(shù)據(jù)分析涉入的如此之深,以至于經(jīng)常在分析思路、分析方法、分析結(jié)論上和數(shù)據(jù)分析師們懟起來。

今天我們就先看其中最大的一個(gè)問題。運(yùn)營的工種有很多(如下圖),其中活動(dòng)運(yùn)營是策略性最強(qiáng),和數(shù)據(jù)分析關(guān)系最緊密,也是懟的最多的崗位,今天就用它舉例子。

請(qǐng)聽題:某游戲APP,用戶活躍率在5月出現(xiàn)輕微下降情況,活動(dòng)運(yùn)營小組決定做一個(gè)簽到打卡的活動(dòng),提高用戶活躍度(具體提高多少?zèng)]說),現(xiàn)活動(dòng)前后數(shù)據(jù)如下圖所示。

活動(dòng)運(yùn)營小組堅(jiān)持稱:如果不是做活動(dòng),5月份自然增長是下跌的。老板認(rèn)為這是扯淡?;顒?dòng)運(yùn)營小組稱:數(shù)據(jù)分析師應(yīng)利用人工智能大數(shù)據(jù),精準(zhǔn)分析出自然增長率。

問:你是數(shù)據(jù)分析師,你該怎么辦?

一、科學(xué)旗號(hào)下的荒唐事

首先問,這個(gè)題的題眼在哪里?

A、用戶活躍率減少

B、自然增長率

C、人工智能大數(shù)據(jù)

思考一秒鐘。

我們先反問一個(gè)問題:某天,一個(gè)人拿著弓來問你:“請(qǐng)用人工智能大數(shù)據(jù)精確分析一下,我比自然命中率高了多少”你會(huì)怎么辦?你會(huì)抄起鍵盤開始叭叭寫代碼嗎?——不會(huì)!你會(huì)先問他:“你射的是啥?”

如果他說:我也不知道射的啥,你幫我分析分析?你會(huì)咋辦?你會(huì)用人工智能大數(shù)據(jù)分析他要射什么東西嗎?——當(dāng)然不會(huì)!有禮貌的話,你會(huì)讓他先把自己射的箭找到;沒禮貌的話,你可以直接口吐芬芳了。因?yàn)榧词故怯變簣@的小朋友都知道:射箭要先樹個(gè)靶子。

這是常識(shí)。

所以整體的題眼是:具體提高多少?zèng)]說。甚至題目本身都是有問題的。請(qǐng)注意問題的來源是活躍用戶數(shù)量減少。結(jié)果運(yùn)營在設(shè)目標(biāo)的時(shí)候變成了用戶活躍。一字之差,含義就從清晰變模糊。

  • 到底什么算“度”
  • 含義是用戶活躍人數(shù),為啥不直接用?
  • 含義是用戶活躍率?大家的公式是否一樣?
  • 含義是綜合計(jì)算的,計(jì)算公式和權(quán)重又是啥?

指標(biāo)本身不清晰,又沒有明確指出要提升多少,對(duì)活動(dòng)后分析是一場(chǎng)災(zāi)難。簡(jiǎn)直就是射箭故事的翻版。問題是:為啥會(huì)出這么奇葩的事。

二、荒唐背后的苦衷

真正在企業(yè)上過班就知道:并非所有決策都是高度理性的,比如:

  • 這是常規(guī)活動(dòng),運(yùn)營只是拿著模板改了改就推上線了
  • 這是老板親自指示干的,咱也看不懂,咱也不敢問
  • 這是一種商業(yè)直覺:我感覺有問題了!等到真觀察到再改已經(jīng)來不及了
  • 這是一種迷信:你們不是有人工智能大數(shù)據(jù)嗎,應(yīng)該duang!一下就有了吧

總之,真實(shí)企業(yè)里,大概:

  • 30%的活動(dòng)方案沒有寫清楚,只有個(gè)含糊的:“提高消費(fèi)/提高活躍”
  • 30%的活動(dòng)方案用詞不嚴(yán)謹(jǐn),活躍度、活躍值、活躍力一類的玄幻概念滿天飛
  • 30%的活動(dòng)方案沒有做過測(cè)算,都是拍腦袋決策,甚至提1億的目標(biāo),只為口號(hào)順口
  • 只有大概10%方案能認(rèn)真寫清楚:提高用戶活躍人數(shù),5月dau維持在XX水平以上

當(dāng)然,在管理規(guī)范的大企業(yè)里,這種亂象少很多。但是同類問題在大部分企業(yè)都存在,事先不寫清楚目標(biāo),事后指望大數(shù)據(jù)來分析。甚至企圖通過人造一個(gè)很低的、負(fù)增長的自然增長率,來蒙混過關(guān)。真要是碰上這種事,咋辦呢?

首先,堅(jiān)決不扯什么“自然增長率”。特別是在這種短期活動(dòng)很密集的業(yè)務(wù)里。如果一定要扯,采用買定離手的機(jī)制:大家事先談好自然增長率是多少,事后就看這個(gè)數(shù),不要再調(diào)整。這就跟下棋的時(shí)候拒絕悔棋是一個(gè)道理。

  1. 做什么目標(biāo),事先說清楚,從X%提升到y(tǒng)%;
  2. 找清晰、直觀的目標(biāo),避免玄幻/復(fù)雜概念;
  3. 找與核心KPI相關(guān)的目標(biāo),避免雜項(xiàng)干擾。

這是徹底解決問題的三大原則。

當(dāng)然,這么做會(huì)遇到兩個(gè)挑戰(zhàn):

挑戰(zhàn)1:有些運(yùn)營就是不知道咋定目標(biāo),幫幫忙?

挑戰(zhàn)2:有些活動(dòng)就是事先沒定目標(biāo),咋補(bǔ)救?

三、設(shè)定目標(biāo)的基本方法

設(shè)定目標(biāo)有三種基本方法:

  1. KPI分解法
  2. KPI倒推法
  3. KPI場(chǎng)景法

分別對(duì)應(yīng)三個(gè)場(chǎng)景:

  1. 活動(dòng)目標(biāo)是KPI指標(biāo)
  2. 活動(dòng)目標(biāo)是KPI過程指標(biāo)
  3. 活動(dòng)目標(biāo)是KPI關(guān)聯(lián)指標(biāo)

有同學(xué)會(huì)問:為啥都和KPI掛鉤?答:如果做的事跟KPI沒啥關(guān)系,那你也知道這個(gè)事的重要緊急程度了。大張旗鼓做和KPI無關(guān)的事,本身就有可能是影響KPI的原因哈。

KPI分解法舉例:

KPI倒推法舉例:

KPI場(chǎng)景法舉例:

平時(shí)和運(yùn)營保持良好的溝通非常必要,這樣在策劃早起,數(shù)據(jù)分析師就能介入。既能協(xié)助運(yùn)營理清思路,又能幫助運(yùn)營算清目標(biāo),還能為上線后監(jiān)控、事后復(fù)盤做好準(zhǔn)備,一舉三得。事前工作到位,事后不用吵架,大家合作共贏,是最好的狀態(tài)。

四、事后補(bǔ)救的基本方法

如果事前沒有定目標(biāo),一定要事后補(bǔ)救的話,牢記:核心不是什么自然增長率,而是“業(yè)務(wù)到底需要把指標(biāo)做成什么樣子”。特別是如同開頭的情況。整體目標(biāo)已經(jīng)撲街的情況下,事后再糾結(jié)自然增長率,往往會(huì)淪為甩鍋大戰(zhàn)。這時(shí)候可以分三步做:

第一步:定方向

第二步:找方法

第三步:看細(xì)節(jié)

通過這樣的操作,至少能結(jié)束稀里糊涂的狀態(tài),明確:我們到底要把曲線做成什么樣。判斷本次的方法要換成那種。在細(xì)節(jié)里,為下一次迭代找到優(yōu)化方向。

注意,這么做更多是基于“目前已撲街”的判斷。這么做在評(píng)估活動(dòng)效果上并不科學(xué)。如果想科學(xué)評(píng)估活動(dòng),得事前設(shè)計(jì)好實(shí)驗(yàn),分好測(cè)試組和參照組,測(cè)試用戶響應(yīng)效果。還是那句話:提前多準(zhǔn)備,事后少糾結(jié)。

很多同學(xué)會(huì)說:即使這樣做,我們公司的領(lǐng)導(dǎo)還是很迷信,運(yùn)營還是很無腦,出了問題還是到處甩鍋,咋辦!即使這樣,陳老師也建議大家先掌握:這個(gè)事該怎么做。

這樣遇到問題,至少大家能判斷:到底是我的問題,還是別人的問題。至少能知道該往哪個(gè)方向努力。這也是真實(shí)商業(yè)場(chǎng)景和科學(xué)實(shí)驗(yàn)室的區(qū)別:你就是得帶著鐐銬跳舞,在有限的數(shù)據(jù),各種類型的同事,過高過低的期望值之間走鋼絲。

有同學(xué)會(huì)說:咦?咋只少了一半打架,另一半是啥?答:是活動(dòng)事后分析的另一個(gè)永恒糾結(jié)的問題:你做這個(gè)又怎樣!為什么活躍用戶人數(shù)不能再高點(diǎn)?高了怎么多又如何呢?它一個(gè)指標(biāo)高了,其他低了,又咋辦!

這就是我們常說的綜合評(píng)估問題。

專欄作家

接地氣的陳老師,微信公眾號(hào):接地氣的陳老師,人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。資深咨詢顧問,在互聯(lián)網(wǎng),金融,快消,零售,耐用,美容等15個(gè)行業(yè)有豐富數(shù)據(jù)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)。

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題圖來自Unsplash,基于CC0協(xié)議。

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