怎么做数据量化?高管最看重哪方面的分析咧?

🐘🐘 · 2021-12-02 09:37
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产品人陈师爷
产品人陈师爷
公众号[产品人玄青]主理人,十年产品经验
怎么做数据量化? 数据量化我有点没懂这个意思,但是猜测一下哈: 如果是说工作内容的数据量化,那么只要在做计划的时候都围绕业绩指标就可以,不难量化的。当然很多工作的内容可能不能清晰的表述和业绩目标的关系,这很正常,那就把工作内容本身汇总说一下就行。但是一定是要把能量化的数据放在最前面,业绩的评定都是以数据来进行的,虽然很多时候功夫都在不能量化的部分。 如果是说业务数据的量化,那么就把数据指标体系建起来就行,关于这个部分的话你可以看一下我之前回答过的如何构建数据指标体系,有个比较详细的说明。 高管最看重哪方面的分析? 所有高管其实都只关心一件事情,就是业绩增长。增长基本可以掩盖一切问题。 所以从数据分析的角度来说,凡是有助于平台业绩增长或者用户增长的内容都是有价值的。 对于一个产品或者数据人员来说,其实想要做业务洞察或者业务结构的优化是不大现实的,现在这个环境下基本没机会。但是可以借助公司的数据体系去观察和分析可优化的部分。 举几个简单的点,如果是交易类的,那就想办法做转化、复购和留存;如果是内容类的那就想办法优化推荐算法;如果是工具类的就优化路径、提升成功率;如果是社区类的就想办法搞一些激励体系,鼓励UGC产出更多内容。 围绕平台主要目标的都可以分析和优化。用全链路分析、影响因子分析这些常用的分析方法就可以。 不过我的经验是如果是流量型的业务,那么最重要的其实是精准获客和提升转化,中间的用户路径其实说真的虽然不一定能做到行业领先,但是基本线大家还是能做到的,所以通道本身做持续的优化是价值不大的,它会有瓶颈。 当然降本也是可以的,只不过降本还是有副作用的,肯定还是增长更令人关心。
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2021-12-03 09:31