数据分析的基本流程：从数据收集到洞察发现的全面指南

数据分析的基本流程:从数据收集到洞察发现的全面指南。
概念解析:我们通常从工作模块的“深度”层面解读分析,主要包括以下三方面:
目标、定义、评估
1.目标
根据目标进行工作的定义是获得“运营体系的运营支撑”,如果我们从数据的来源考虑,我们需要考虑三个因素:
自身在数据采集、定义和评估方面的知识储备。
对于数据的判断,最基础的维度就是用户特征。
通过用户分层,我们可以确定用户的维度。
比如,当我们发现你的行为较为“标准化”,而有些行为需要再度评估,此时用户行为特征指标可以帮助我们进行定义和评估。
2.定义
定义用户行为的方式主要有两种:用户教育与用户行为。
用户教育和用户行为有两种:用户预期价值、用户所处的位置与位置。
用户预期价值是指用户在产品内的行为。
用户所处的位置与位置指的是用户在产品内的位置,以及你期望得到的结果。
在这样的定义下,我们需要思考的是:
用户体验数据与企业目标数据之间的关系。
用户体验数据与运营指标之间的关系。
如果我们制定了用户体验流程,那在实际工作中,我们需要考虑哪些问题?
(1)在预期价值的基础上,如何进行用户体验优化?
在做预期价值的方式时,需要注意的是:
在用户感知的基础上,需要考虑的问题。
(2)哪些场景下用户体验会更好?
这里需要特别强调一点,你的业务形态是类似的,你需要考虑更多的问题。
如果你的业务形态是类似的,那你需要考虑的是:
有一些特殊场景下的体验会更好。
如果有一些特殊的情况,如用户季节性的转换(如春节、中秋),你需要考虑更多的方式。
这里需要注意的是:
如果是为了提升用户体验,而为了满足用户的个性化需求,你可能需要更加关注的是业务形态。
如果是为了提升转化率,那么,在做用户转化前,你需要做的是:
通过不同产品形态,获取更加适合业务形态的体验数据。
(3)在不需要撬动的情况下,如何优化转化率?
在做用户体验优化前,需要考量的问题是:
不同产品形态中,业务形态如何组合。
不同产品形态下,业务形态如何组合。
(4)有些情况下,你的用户行为是否可以转化为业务数据,是否可以优化?
这里有一些特殊情况需要考虑,比如:
用户行为不是你自己的,是否可以优化?
是否需要做优化?
用户是否可以转化为数据?
对于业务模式不同的产品,是否可以优化,