数据运营的乐趣是什么?

其实关于数据,我并不太懂,但我是个相信数据的人。

[email protected] 的话说,真正非常懂数据的人,不是普通的打工者,大部分都是草根创业者。因为如果真的知道数据在哪里,怎么理解那些数据,这个世界是怎么运作的根本就没有秘密,早就赚大钱去了。也因为这样,很多的数据都是核心机密,对外发布的数据通常都不是那么有价值。当然如果是很懂数据的人,公开的数据都已经很有用。

数据运营的乐趣是什么?

数据运营的乐趣是什么?

这几年跟数据打交道,如果要说有什么成长,也许是养成了关注数据,研究数据的习惯。习惯大概才是最有用的,生活就是由无数的习惯组成。

1、带着目标看数据,数据才有意义

到处都是数据,数据无处不在。要关注什么数据,需要什么数据,与目标有关。心里没有目标的时候,大部分数据都没有什么意义。

使用性的数据:比如活跃。

几乎所有的产品,都会关注活跃这个指标。原因很简单,做了一个产品/特性,总是要有人用才有意义,产品负责人会定义自己心中的活跃。

延伸开去,注册、开通、使用(写操作),绝对值以及对应的比例,都属于这个范畴。

营收相关:交易额、交易量、客单价、付费率、用户每月平均消费、单笔付费额等等。

关心营收的时候,跟钱相关的数据就特别重要。同时引申到影响最终收入的各种数据。有时候靠量取胜,有时候靠单价取胜,单独看其中一项意义都不大。

就好像赞赏收入,你看到有的文章下面有几百个赞赏,有的文章下面只有10个赞赏,有几百个赞赏的那篇文章,不一定收入高过10个赞赏的。因为有很多人赞赏的,也许平均单人金额就1~2块,而另外那篇只有10个赞赏的,平均单人金额是100元。

游戏运营会关注付费率,其实类似的产品/场景,都会关注这一点。

运营公众号,粉丝数重要吗?在一定程度上,是重要的,因为这个是基础。但是一个粉丝量大的帐号就是最有变现价值的帐号吗?那就不一定了。比总粉丝数更重要的是,你的活跃粉丝数(阅读你文章,与你互动的粉丝),会为你付费的忠诚粉丝数(去买你推荐的商品,给你赞赏的粉丝)。除了这些数量,刚才提到,从收入的角度,金额也很重要。你卖的是几千上万块一条利润超高的水晶,跟你卖几百块的女装,肯定不一样。单纯看一个数据指标,意义并不大。

为了分析(提高)营收(或其他效果),各种转化率,就变得重要。

很多时候人们不懂得怎么看数据,或者不知道要看什么数据,其实是因为对目标并不清晰,或者对目标的理解并不透彻。

包括我自己,哪些数据应该关注,哪些数据没有什么意义,很多时候是慢慢了解到的。也许是因为对产品更了解了,知道产品的核心优势核心目标是什么,也许是正好要做哪个方面的改进,才发现,XXX数据是重要的。

有的人说,上市公司的财报里的数据就可以看出很多东西,比如最简单的收入构成就透露这个公司的商业模式。每个季度不同类型收入的变化,趋势的背后有各种的本质。然而如果是一个对某个行业不太懂的人,也许连这些基础的东西,也是看不出来的。

2、数据正确比一切都重要

有太多的因素会影响到数据不正确。在我的工作经历里,被挑战数据不合理,或者自己忽然发现数据不对,去检查数据定义,数据上报,重新提取数据,都是很悲催的事。然而如果数据错了,所有的解读都会是错的。

3、平均值 VS 分布

平均值很多时候没什么用。每次国家发布什么民众的平均收入,有什么意义吗?大部分人都知道贫富差距多大。其实我更想知道,一个城市里,大部分人的收入是怎样的,我想知道分布。看新浪微博发布的自媒体收入,平均一下,每个人年度收入几块钱,难道要得出自媒体赚不了钱的结论吗?看签约自媒体的收入占了大部分,这才是有意义的。

知道每个微信用户平均关注了几个公众号,没有什么意义,因为分布的差距很可能很大。

4、数据的解读可能是错的

同样一个问题,在不同的时间段,由于人主观的想法,有可能错误地解读数据本身。这个就不好提及案例了,但是真的是有的。

一直都有听说过,某些咨询公司,其实是很有手段地在处理对数据的解读。同样的数据,为了达到不同的目的,其实是可以用不同的方式来解读,得出不同的结论的。

包括作图表,其实同样的数据,只要改改坐标轴的数值,就可以让看起来差距不大的数据变得差距很大。

如果要数据背后客观的结论,很多的逻辑推理必须非常严谨。有相关性,并不代表是由A导致了B。而时间拉长,短期的相关性可能就会减弱,而不相关性就会凸显出来。

除了逻辑问题,也许更多的时候,是对某个领域理解的太浅薄。

5、数据敏感度是日复一日的关注

也许这是我学到最重要的事情。其实在4年前,[email protected] 的一个分享,里面就提及了数据必须每天看每天看:

数据必须天天看,而且是一天看非常多的数据,分析数据背后的原因。数据必须烂熟于心,熟悉到什么程度呢?就是看一眼今天的数据,就能发现跟昨天的数据有什么细微的不同。比如看百度热门词,今天跟昨天,有哪些关键字上升了,有哪些关键字下降了,有哪些关键字是新的热门关键字,一看就能发现。比如做一个手机 App, 今天的下载量跟昨天相比有什么差距,如果差距小,是因为哪些细小的变化产生的,如果差距大,那应该是某个大的渠道出问题了。

日积月累,才会形成对数据的敏感度,才会在遇到问题的时候,立即发现问题的根源,才能快速决策。

然而那时候我体会不深,因为我没有做到。我是来了微信以后,曾哥让我每天给他发数据日报邮件。在这种每天必须认真研究数据写出点什么结论的情况下——无论是发现数据正常,在正常增长,在正常范围内波动,还是数据异常,因为XXX原因有爆发性增长——这种非常深刻地关注和处理数据的过程,我才记住了各种数据,也才会发现数据是否异常。这大概是我永远也不会忘记的历程。

是的,我们有很多工具,核心数据是可以push到人的面前。然而我还是发现,记忆最深刻的,总是我处理过的数据。

关于数据,当然不只是这些。还有很多数据挖掘。也是我很喜欢的事情。然而这又是一个大话题了。

关于数据,我懂的太少。我只是喜欢数据,并且信仰数据。

作者:OurDearAmy

微信公众号:ourdearamywx

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