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數(shù)據(jù)分析師 PK 運(yùn)營,不再被追著要數(shù)!

接地氣的陳老師
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2023-01-12 11:41
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數(shù)據(jù)分析師最怕的,那必須是無窮無盡的取數(shù)需求,這一次,面對這個(gè)需求場景,我們從被動(dòng)變成主動(dòng),做到了用數(shù)據(jù)分析助力運(yùn)營,直接上干貨,開整!

問題場景:某電商公司,近期通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)有大量用戶出現(xiàn)添加商品至購物車但不付款(簡稱:加購未購)的情況,運(yùn)營已針對此情況開展工作,但領(lǐng)導(dǎo)們不滿意,要求數(shù)據(jù)分析組通過用戶畫像模型進(jìn)行加購未購客群分析,提升付款比例。假設(shè)你是該公司的數(shù)據(jù)分析師,問……

問題1:你是數(shù)據(jù)分析師,你第一件事做什么?
  1. 看過去3個(gè)月加購未購的數(shù)據(jù)走勢

  2. 建立用戶畫像模型

  3. 進(jìn)行加購未購客群分析

  4. 進(jìn)行付款率分析

  5. 和運(yùn)營聊聊他們在干啥

先思考這道問題。如果這個(gè)題目想不明白,那思考下個(gè)題目
問題2:在本場景里,領(lǐng)導(dǎo)的需求是什么?
  1. 需要用戶畫像模型

  2. 需要客群分析報(bào)告

  3. 需要提升付款比例

  4. 需要改善運(yùn)營工作

先思考這道問題。如果這個(gè)題目想不明白,那思考下個(gè)題目
問題3:你在網(wǎng)站買東西,以下哪個(gè)最能讓你下決心付款
  1. 網(wǎng)站服務(wù)器里多了一段代碼

  2. 網(wǎng)站工作人員寫的ppt

  3. 你看到了新上市的爆款iphone

  4. 你看到了新上市的爆款iphone且比其他地方都便宜

  5. 你看到了新上市的爆款iphone且比其他地方便宜500多塊錢

思考一分鐘,揭曉答案哦
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運(yùn)營優(yōu)化項(xiàng)目,從這里做起
數(shù)據(jù)分析之所以做了沒屁用,80%是脫離實(shí)際,閉門造車的結(jié)果。脫離實(shí)際,閉門造車的根源,在于做數(shù)據(jù)的人太沉迷于數(shù)據(jù)本身,忘了真正要干啥。比如本案例場景,如果扒皮抽筋的問上邊三個(gè)問題,傻子都會(huì)看明白:
1、用戶只會(huì)為了一個(gè)具體價(jià)格的具體商品買單,不會(huì)為ppt、代碼買單。
2、領(lǐng)導(dǎo)需要的是改善運(yùn)營工作,運(yùn)營工作對應(yīng)的是文案、活動(dòng)、頁面、價(jià)格。
3、改善運(yùn)營工作,得先整明白人家在做什么,到底有多少空間可以改善。
4、至于算法、模型、報(bào)告、公式、甚至數(shù)字,都是尋找改善方法的一種手段。
 
所以第一時(shí)間,得去找運(yùn)營談這些:
1、目前針對該客群有哪些措施
2、各項(xiàng)措施上線時(shí)間點(diǎn)
3、領(lǐng)導(dǎo)具體不滿意表現(xiàn)
注意,第一步要了解的是具體動(dòng)作,至于這個(gè)動(dòng)作的好壞,可以聽運(yùn)營解釋,但是更多的要自己去分析。結(jié)合數(shù)據(jù)趨勢,發(fā)現(xiàn)潛在機(jī)會(huì)點(diǎn)和問題點(diǎn)(如下圖)
數(shù)據(jù)分析師 PK 運(yùn)營,不再被追著要數(shù)!
                            
這里溝通的技巧也很重要。注意,在本場景里,領(lǐng)導(dǎo)們的不滿已經(jīng)是掛在臉上的,這時(shí)候在運(yùn)營面前,要堅(jiān)決表現(xiàn)出:“我是和你們一起想辦法,我們一起把這個(gè)差交了”。這樣才能爭取到更多支持。如果擺出一副:“我牛逼,你們都是傻逼”的態(tài)度,那就等著被人各種掣肘,最后落魄收場吧  。
 2 
第二個(gè)關(guān)鍵問題
問題4:經(jīng)了解,發(fā)現(xiàn)運(yùn)營目前的做法是,按加入購物車的金額的10%派券,比如100元商品派10元,200元派20元,無差別派券。了解到這個(gè)以后,你會(huì)做……
  1. 建立用戶畫像模型

  2. 撰寫客群分析報(bào)告

  3. 分析付款比例曲線

  4. 拆分商品轉(zhuǎn)化情況

先思考這道問題。如果這個(gè)題目想不明白,那思考下個(gè)題目
問題5:你會(huì)如何證明,你對加購未購問題產(chǎn)生了積極作用
  1. 匯報(bào)用戶畫像模型

  2. 匯報(bào)客群分析報(bào)告

  3. 匯報(bào)付款比例曲線

  4. 匯報(bào)運(yùn)營效果變化

先思考這道問題。如果這個(gè)題目想不明白,那思考下個(gè)題目
問題6:以下哪種情況,能證明新策略產(chǎn)生了效果(如下圖)
數(shù)據(jù)分析師 PK 運(yùn)營,不再被追著要數(shù)!
思考一分鐘,揭曉答案哦
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破局,從這里開始
人的普遍心理就是:等得越久,期望值越高。特別在已經(jīng)開始著急的時(shí)候,就更希望能快速見到效果。
所以在本場景里,用戶畫像也好,模型也好,報(bào)告也好,都對,但是首要考慮的是:多長時(shí)間見效。見效越快越好
 
同時(shí),見效的方法越簡單越好。因?yàn)樵綇?fù)雜的方法,能參與進(jìn)來的人越少,意味著自己背的鍋越大。
比如上一個(gè)“超精準(zhǔn)購買模型”,除了做數(shù)據(jù)的誰都看不懂。那最后如果效果不好,勢必只有做數(shù)據(jù)的自己背鍋。這又牽扯到:“寫多少行代碼能讓顧客消費(fèi)”的問題。總之,不要指望代碼,要和運(yùn)營并肩作戰(zhàn),優(yōu)先丟優(yōu)惠券。
 
可能很多同學(xué)聽了:見效又快又好,就覺得難辦。注意,這里“見效”也是有好幾種效果的。用最簡單的投入產(chǎn)出比概念,減少投入,增加產(chǎn)出,提高比率,都算有效。所以,從一開始就不要把目標(biāo)定為徹底解決問題,而是不斷優(yōu)化效果。這樣既容易交差,又能持續(xù)見成績。
 
這樣梳理后,思路就清晰多了:目前的全面派券是很粗暴的做法,不同商品的利潤率不一樣,這么簡單粗暴打折,很有可能嚴(yán)重壓縮毛利,甚至出現(xiàn)負(fù)毛利產(chǎn)品。同時(shí),有些商品臨近保質(zhì)期,可以釋放更多利潤出來清貨,有些商品本身利潤很高,有空間再釋放出來。這樣梳理完,第一階段的行動(dòng)就很清晰了(如下圖)
數(shù)據(jù)分析師 PK 運(yùn)營,不再被追著要數(shù)!
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迭代,持續(xù)優(yōu)化效果
問題7:以下兩個(gè)選擇,先做哪一個(gè)?
  1. 減少成本

  2. 增加產(chǎn)出

 
注意,本場景,是領(lǐng)導(dǎo)已經(jīng)不滿意了,都找到外部門了。這種情況下,如果上來就說:“我們還要追加XXX萬投入”,要么本直接噴回來,要么領(lǐng)導(dǎo)們期望值會(huì)被吊得更高,以為追加以后效果無敵好。
這兩種情況都是在給自己挖坑!所以最好先從砍成本的角度入手,先砍掉一個(gè)明顯負(fù)產(chǎn)出的補(bǔ)貼,釋放營銷費(fèi)用;之后再做一些臨期產(chǎn)品、清庫存產(chǎn)品;之后再拿釋放出來的費(fèi)用貼高利潤產(chǎn)品,把加購轉(zhuǎn)化率拉高。
 
之后還可以持續(xù)迭代,比如高利潤產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化率已經(jīng)提高的前提下,可以做價(jià)格彈性測試,適當(dāng)減少補(bǔ)貼,再釋放一波營銷費(fèi)用;單品做的差不多了,可以拿釋放出的利潤做滿減、或者交叉銷售。
這些還都是單純的在價(jià)格上做文章,數(shù)據(jù)計(jì)算難度小,又容易見效。畢竟給的是真金白銀的優(yōu)惠券。
 
這樣折騰下來,不但能見效,而且能拖很長時(shí)間。每個(gè)月試點(diǎn),迭代四五次,至少也能拖個(gè)半年。這半年寶貴的時(shí)間,可以拿來為“人工智能算法推薦”“大數(shù)據(jù)用戶畫像洞察”做數(shù)據(jù)積累,也能爭取到充足的時(shí)間訓(xùn)練模型。
在價(jià)格玩的差不多的時(shí)候,就能自然續(xù)上,效果持續(xù)優(yōu)化,人人開心。比一開始憋大招,憋半年然后屁用,沒有灰溜溜的走人,要強(qiáng)的多(如下圖)。
數(shù)據(jù)分析師 PK 運(yùn)營,不再被追著要數(shù)!                     
有的同學(xué)會(huì)問:這個(gè)場景里,是運(yùn)營先做了全面補(bǔ)貼,之后再優(yōu)化,所有有砍負(fù)成本的空間。如果運(yùn)營只是試點(diǎn)了一個(gè)小群體,結(jié)果沒做成,需要優(yōu)化,又該怎么做呢?這是個(gè)好問題,特別在小范圍MVP測試的時(shí)候,樣本本來就少,有需要分析各種情況,咋辦?有興趣的話,加入我的知識星球,我們一起深入討論。

本文來自微信公眾號“接地氣的陳老師”(ID:gh_abf29df6ada8),作者:接地氣的陳老師,36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

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