业务分析主题系列:常见的业务场景

2023-05-16

常见的业务场景
场景1:数据涨跌异常如何处理?
场景2:如何评估渠道质量,确定投放优先级?
场景3:一个功能/内容上线后,如何评估其价值?
场景4:如何了解数字背后的用户?
场景5:对于羊毛党,如何查出谁在薅?

 
场景1:solution

对比分析,多维度拆解

常见假设:

活动影响:查对应活动页面对应动作的数据波动,关注活动是否有地域属性

版本发布:将版本号作为维度,区分查看

渠道投放:查看渠道来源变化

策略调整:策略上线时间节点,区分前后关键指标波动

服务故障:明确故障时间,按时间维度进行小时/分钟级别拆解

另外维度拆解可以叠加
场景2:solution

常见的渠道划分方式:

  渠道质量跟踪:

①选择关键事件

选择反映产品目标人群会做的行为的数据

例如:

√ (电商)购买,(社区)发帖(可衡量各渠道的用户是否为目标用户)

Χ 完成为期3个月的课程(门槛太高/流程太深,转化率极低,无区分度)

Χ 打开APP,访问首页(门槛太低,同样缺乏区分度)

②查看产生关键事件的用户来源是哪
场景3:solution

    上线后的目标与价值清晰明确

借助漏斗分析对比(转化关系明确时)

借助用户分群对比(转化关系较复杂时)

    上线后关注其对产品价值的提升

借助精准留存对比

    上线后探索更长期的产品潜力

借助分布情况分析,对比其是否优化了使用频次/场景的分布

①产品核心功能使用频次的分布

②使用场景(如时间段)的使用
场景4:solution

高质量拉新:

①“真正的用户”: 高留存,核心行为频次、完成率高

②“真正的用户”的特征:

    是谁(如图书网站,通过用户买卖的书籍推断用户的年龄、受教育程度、地域、消费能力)
    从哪儿来(通过电话访谈等方式,发现很多来自朋友推荐的用户)

③按此特征,找到类似的用户:

    用户画像(倾向社科类书籍;高校,科研所,知识密集型区域)
    渠道来源(用人拉人而非广撒网地投放)

精准运营推送:

①运营资源盘活

[千人一面]整个公司的内部营销资源存在上限

[千人十面]往往就能解决80%的问题,对应7~8个标签足矣

[千人千面]人力运营往往难以企及,自动化后或许可以

②推送内容与用户有关

向我说话 x 由我触发 x 和我有关

辅助产品设计:

    谁:用户画像
    在什么情况下:行为序列的属性
    干什么&遇到什么问题:行为序列or屏幕录像

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