效率運營的精細化程度可能逐漸成為未來產品間的護城河，要實施精細化運營首先要做好產品的數(shù)據分析，本文是作者對自己數(shù)據從業(yè)歷程所總結的一些感悟。
離上次寫文已過去五年，回想起那會最開心的事就是在微博上跟同行百舸爭流，恰大數(shù)據正熱，年少氣盛，懷揣憧憬，樂此不疲。然而，任何一個概念的發(fā)展都是經歷了從興起，到炒作，再到回落的循環(huán)，能否再次崛起，得看“財報業(yè)績”的檢驗—數(shù)據的價值是被高估還是低估。
在踐行數(shù)據價值的這條道路上，每個數(shù)據人都在用自己的方式積極備考，所以覺得有必要再來寫點什么，向各位同仁展開我的考卷，不為他，只為對數(shù)據的夢想與情懷。
回顧上文，我的數(shù)據從業(yè)歷程是從咨詢公司切入，那里有稍微學術點的指標體系和方法論。然后在數(shù)據服務公司應用，那里有比較成熟的數(shù)據采集實現(xiàn)技術。而后在微博數(shù)據創(chuàng)業(yè)公司將之前的知識技能進行應用和商業(yè)?；剡^頭來看，那會的觀點暫時經得起這五年時間的考驗，同時也正是因為沒經歷過甲方公司的數(shù)據分析，所以彼時對業(yè)務的重要性感知不深，上文也就未有過多提及。本文將來重點講述一下：
借用下大數(shù)據的梗，“數(shù)據分析要懂業(yè)務”這句話就像“Teenage Sex”——人人都在談論，但沒誰知道究竟怎么叫懂業(yè)務，人人都覺得別人都懂，所以人人都覺得自己懂業(yè)務。請允許我老調重彈，以個人視角闡述下什么叫懂業(yè)務，
不妨以別人家的產品為例——
對于頭條類的內容產品來說，他的業(yè)務模式無非是從(內容)生產到分發(fā)再到變現(xiàn)，從而實現(xiàn)從投入到盈利，再到盈利增長這樣一個商業(yè)閉環(huán)，要想將這個模式跑通，他就得有內容（生產者），有用戶（消費者），有平臺（消費平臺），有廣告（激勵生產者和平臺）。
（1）如果懂業(yè)務，你就不會在日活出現(xiàn)下行趨勢時單純提出加大廣告投放這樣誰都知道的建議；你就不會在生產者因競品提升激勵費用而出現(xiàn)流失苗頭時，只是輕描淡寫的報一下同環(huán)比;你就不會在關于廣告的反饋量異常提升時粗暴建議業(yè)務側全局減少廣告頻率……
（2）如果懂業(yè)務，你就會知道數(shù)據工作該如何推進，第一階段應該是基礎數(shù)據建設，保證數(shù)據收集的規(guī)范化、全景化和擴展化，保障從打點 → 收集 → 清洗 → 統(tǒng)計 → 入庫這個數(shù)據生產流程的效率和穩(wěn)定。
第二階段重點關注種子用戶的數(shù)據表現(xiàn)，用戶對產品哪些功能使用不順暢，對哪些品類的內容更加有偏愛，什么樣渠道的用戶質量更高，并將以上結論同步輸出給業(yè)務側，并持續(xù)進行PDCA循環(huán)，直至通過留存率測算出來的life-time足夠支持進入爆發(fā)期。
在爆發(fā)期的分析重點就是不斷提升運轉效率，比如根據用戶偏好特征進行定向組織生產，繼而擴大分發(fā)場景，從APP內分發(fā)再到APP外分發(fā)，不斷提高單篇內容的分發(fā)效率；優(yōu)化產品的欄目布局、功能按鈕等動線設計，滿足不同人群的使用偏好，提高”坪效、人效”；從買用戶到等用戶再到漲用戶，目前產品的核心用戶群體是誰，在社會人口這個大盤里是否已滲透徹底，如果沒有，通過什么渠道可以“捕捉”到他們，以及通過分享/轉發(fā)這些策略的設計，實現(xiàn)用戶的自增長。在第二階段的種種目的都是為了不斷放大用戶與內容的規(guī)模效應，為商業(yè)化做準備。
第三階段的分析重點則是關注商業(yè)側表現(xiàn)，內容無論是自產也好，還是UGC也罷，都是有成本的，成本換作了流量，流量又通過商業(yè)化實現(xiàn)了變現(xiàn)，所以需要通過數(shù)據優(yōu)化當前的廣告形式和策略，幫助金主爸爸找到最匹配的用戶，以及讓用戶發(fā)現(xiàn)最需要的廣告，從而實現(xiàn)ROI的最大化；
第四階段則應關注創(chuàng)新發(fā)展，國內同行當前的發(fā)展模式都有哪些，以及各自的差異化競爭點，國外是否有類似的行業(yè)以及當下現(xiàn)狀是如何，用戶還有哪些延伸需求沒有得到滿足，內容行業(yè)的未來發(fā)展趨勢是什么，以及可能會遇到的法律法規(guī)等政策風險。
（2）如果懂業(yè)務，你就會知道在相應的階段老板的關注點是什么，你就會設計出更符合業(yè)務視角的報表，通過相應的專題分析，解答老板還未開口的”需求”。
（3）如果懂業(yè)務，你就會想到首先要了解各業(yè)務角色的KPI。對于團隊協(xié)作來說，最有力的方法就是驅之以利，而非驅之以理，當業(yè)務人員知道你們是利益共同體的時候，良好的協(xié)作也就有了保障。
……
說了這么多，那問題來了，如何檢驗自己是否懂業(yè)務，個人有個小經驗，就是看你的主要時間花費和產出都在哪里？如果懂業(yè)務，你的主要產出就一定不會是提數(shù)，因為老板&業(yè)務部門知道，讓你提數(shù)那就是浪費公司人效&損害自己利益。否則，分析就僅僅只能是提數(shù)。
引用下百度百科的解釋：
數(shù)據就是數(shù)值，他是我們通過觀察、實驗或計算得出的結果。數(shù)據有很多種，最簡單的就是數(shù)字。
數(shù)據的本質是數(shù)值，只是屬于結果而已，要想改變結果，只能去尋找因，從因上做改變，才能引起數(shù)變。
這段話可能不太好理解，舉一個大家都知道的流水萬能公式—-
流水=日活*購買率*人均購買金額，這個公式還可以繼續(xù)往下拆，并將拆解后的因子交給不同的業(yè)務小組負責，美名其曰—KPI。老司機都知道，這個公式最大的意義是跟蹤和監(jiān)控，而不能作為執(zhí)行目標，初期可能還行，但到了穩(wěn)定期后，日活一旦大幅提升，購買率和人均購買金額反而出現(xiàn)了下降；業(yè)務做了很多優(yōu)化，好不容易購買率得到了提升，購買金額反而下去了；為了人均購買金額達標，運營推薦了很多高價商品，結果購買率卻又下降了。。。
為什么，因為流水只是個結果表現(xiàn)，這個結果是由用戶決策產生的，決定流水的正確因子應該是用戶的需求強度，購買力，以及相應購買力用戶與相應價格檔商品的匹配程度。如果不從因果關系上想解決辦法，而只在當前的存量購買力下，追求各個偽因子，就會出現(xiàn)按下葫蘆浮起了瓢。尤其在甲方業(yè)務環(huán)境里，各個小組都是緊密圍繞在核心KPI的基本路線，如果數(shù)據側陷入到各業(yè)務小組的KPI分析需求里而沒有及時糾錯，那后果將萬劫不復。
再舉一個例子，下圖是業(yè)務里常用的數(shù)據報表視圖，并隨著業(yè)務的迭代和細化，出現(xiàn)各種報表堆砌，潑盆冷水，這種報表哪怕就是有幾萬份，哪怕就是進行分鐘級別的異動監(jiān)控，可能對業(yè)績提升也于事無補，該跌還是跌
我們不妨將視圖變換一下，
以上表頭只是示意，并沒有詳細展開，主要思路是將結果型報表變換成過程型報表，以用戶視角將整個報表分成基本屬性 、興趣偏好 、使用特征 、商業(yè)貢獻四個單元。
有了這種視圖后，就等于有了自變量與因變量，就可以回到我們熟悉的因子，回歸，判別這些多變量分析方法上來，至于RFM、CRM、渠道評估/反作弊等解決方案的產出更不在話下。
正是基于這種過程型數(shù)據結構，我們做了很多有意思的項目研究，比如如何提高游戲下載量，如何提高用戶活躍度，如何降低卸載率，如何提高PUSH轉化效率，如何將當前收入再翻倍，流失用戶的再召回等等，并且創(chuàng)新的結合用戶反饋等文本數(shù)據，很通暢的將定量+定性這些只能在傳統(tǒng)市場研究公司實現(xiàn)的研究方法在互聯(lián)網業(yè)務模式進行了再現(xiàn)，至于項目效果，抱歉無法提供太多，但我想說，這個圈子其實沒多大，想打聽，其實不難。
一直堅信一點，在數(shù)據分析這個行當是永無止境的，因為產生數(shù)據的主體——人始終在變，所有的經驗和方法今天可能是你的利器，明天或許就是傷害你的兇器。熟悉業(yè)務的好處是可以有相同的對話語境和立場，但弊端就是常常因走得太近，走得太快而忘記數(shù)據的本質，一個優(yōu)秀的分析師是需要建立起一套屬于自己的分析系統(tǒng)，其中，很重要的一個環(huán)節(jié)是自我糾錯機制，這點，我也是在摸索。
伴隨著人口紅利消解，互聯(lián)網大盤流量增長接近上限這個大背景，增長黑客（Growth Hacker）的概念現(xiàn)在越來越火，這里，我想說兩點，
手段是有有效期和環(huán)境的，他的有效往往是在透支行業(yè)平均成功率的基礎之上,畢竟后來者的復制會加快人群防疫力的構建, 不僅會慢慢失效，還有可能會對自身造成傷害,在模仿手段的這個賽道里恐怕只有第一,沒有第二????。
電商行業(yè)有句打油詩是這么說的——
“用戶促活一句話：推送信息把券發(fā)，
有事沒事發(fā)短信：您要登陸把禮拿，優(yōu)質產品在秒殺，再不來就沒有啦~
要是客戶不買賬，直接拿券頭上砸”
這種生搬硬套無腦跟風做增長的后果就是成本越來越高，效果越來越差。用戶的購買決策體系發(fā)生紊亂，商家的定價權也受到質疑，“價格太虛了，啥時候有優(yōu)惠啥時候再來買，反正也不著急”。薅羊毛的用戶越來越多，平臺陷入了飲酖止渴的尷尬境地。
數(shù)據的優(yōu)勢是可以客觀的，全局的，通過一組指標還原用戶場景和動機，進而歸納演繹->找到差異->抓住增長點。再往大了說，數(shù)據增長還應包括用戶定位，產品設計，價格策略等一系列全鏈條環(huán)節(jié)，這個后面有機會再聊。
同時增長類項目能發(fā)揮多大效能，還取決兩個前提：
下圖是根據淘寶親情賬號的公關稿以及一組假數(shù)據結合的增長案例，
如上所說，流水=日活*購買率*購買金額，在存量購買力下，單純提高某一個因子對總流水的提升都于事無補，但可以做的是通過數(shù)據還原用戶的需求場景，繼而進行場景再造，健康的將業(yè)績目標進行穩(wěn)定增長。
數(shù)據分析師是個孤獨的圈子，孤獨在沒法跟同行交流和切磋，泛泛談沒有價值，說來說去就是那么幾點—趨勢/細分/對比/多變量，有價值的是背后各種方法的嘗試以及遇到的坑，難免不涉及業(yè)務細節(jié)，也就沒法展開進行描述，不得已用了很多別人家的案例，有不太清楚的地方歡迎留言評論進行具體交流。
至于數(shù)據分析的前景，無需多做宣貫，只提一點，當像充電寶，單車，咖啡，甚至汽車、大賣場這些傳統(tǒng)行業(yè)都逐漸開始互聯(lián)網化的時候，意味著互聯(lián)網從輕資產走向重資產時代，你覺得企業(yè)還會不重視精細化運營么？產品有bug我們可以及時回滾，可智能硬件的生產制造都是有成本的，一旦生產多了賣不出去就成了庫存積壓，生產少了用戶買不到體驗就不好，至于新零售的本質就更是提高人貨場的周轉效率，這些可都是數(shù)據問題啊。效率運營的精細化程度可能逐漸成為未來產品間的護城河。
好槍手是靠子彈喂出來的，好分析師是靠大量項目實踐沉淀出來的。
上圖是根據資料以及自己的理解進行的歸納提煉—數(shù)據應用的三層價值模型&數(shù)據人員能力成長體系。筆者目前已從業(yè)八年，不論是單方面的個人自評，還是從外圍收獲到的別人他評，數(shù)據在互聯(lián)網的應用都還屬于低估階段，耐得住寂寞，才能守得住繁華，在數(shù)據分析這條道路，讓我們一起夢想與前行。
