图片来源@Unsplash,基于CC0协议!
1.细分思维:把问题细分至最小维度,让解决方案落地
2.对比思维:对比发现问题
3.异常值/拐点思维:拐点发现机会,明确运营节奏
4.数值转换思维:数据源无法提供有效指标时,需要用数值转换思维
5.数据呈现思维:让受众更易理解
细分思维
很多时候问题无法解决,是因为问题一般由多个小问题影响的结果,只有找到关键性的小问题才能解决。所以数据化管理过程中出现一般问题,一般是细化至最小维度,详细分析找出影响问题的关键性最小维度
细分维度:
1.横向细分:对主体进行细分,细分至最小维度
例:优化标题:标题---多个关键词组成---每个关键词由词根组成---所以优化标题的关键:优化效果不好的词根
2.纵向细分:细分不同的时段
例:直通车投放不同的时段按不同的比例投放
对比思维
通过对比才能发现问题
对比的对象:
1.和行业对比:判定大盘下是否有利
例:市场处于上升期,核心是增长速度,行业销售增长率50%,而我们自身店铺是20%,低于行业增长率,根据平台流量分配原则,给我们的流量就比较少
2.和对手对比:
a.和直接竞争对手对比:参考值的设定,一般要求人群和产品相同或者相似
例:我们的产品是高客单价的连衣裙,低客单价连衣裙的商家就不是我们的直接竞争对手
b.和行业标杆对比:学习模仿标杆,操作上对自己的店铺进行优化
例:他们的详情页做的比较好,就要分析详情页哪做的好,是排版逻辑、还是文案、图片取景、拍摄角度、图片构成等,然后进行学习模仿
3.和过去对比:
一般和过去对比分为环比和同比,和过去对比的时候需要注意时段问题:是否是一个处于活动期一个处于非活动期或者季节是否相同。例:618活动中和618活动前不具有对比性
环比是相邻时间段的对比:例:12月份销售额对比11月下降20%
同比是同个时间点的对比:例:今年12月销售额对比去年12月上升20%
4.和目标对比:
例:目标:销售额100万,实际完成80万,对比20万没有完成,通过细化找出原因
对比注意事项
1.同量级:店铺层级是否一致、品牌影响力是否一致
2.同人群:例:同样买连衣裙,我们是高端人群,那么低端人群就不是我们直接对比对象
3.同产品:例:我们是卖榴莲,那么卖苹果就不是我们直接的对比对象
4.同时段:
a.产品是否处于同一时段:例:对比转化率,我们的产品是新品期,那么爆款产品就不是我们直接的对比对象,因为随着流量的增长,转化率势必会下降
b.同时段的环境是否一致:例:618活动中和活动前对比,周五和周六对比
异常值/拐点思维:
每一个拐点都有可能使一个新的机会,所以要培养拐点的敏感度,然后明确运营节奏
拐点思考的的方向
1.从历史数据中总结出的拐点:
一般需要精准的把控年月日的每一个拐点,明确运营节奏
2. 消费者对商家提出新的需求带来的拐点:
市场产品多样化,关注新品风向标。例:拉杆箱材质的变化
市场同质化严重,产品无法突破时,关注竞争对手服务体验的变化。 例:海底捞引起的餐饮业的服务体验
产品和服务都无法突破时,把眼光转移到美感的提升。例:包装更精致
3. 社会热点引起的拐点
美:例:拍照美颜、美妆产品等
懒:例:洗碗机、家政服务等
健康:例:农家产品、健康运动产品等
爱国:例:复古风、华为收集等
存在感:例:抖音、直播等社交电商
拐点思考注意的事项:
1. 量级是否具备参考意义:
2. 未来趋势预判的业务逻辑是否正确:
例:618预热期,羽绒服流量收藏加购增幅较大,但是量级较小,而且活动结束后销量明显下降。只看拐点适合备货,分析以后的趋势,适合做反季促销,而不适合备货
例:某时段,只看销售额维度,呈增长趋势,适合加大推广;但是看增长幅度有可能时下降趋势,过一段时间,可能销量可能下滑,不宜加大推广
数值转换思维
某些时候数据源无法提供有效指标时,可能会用用到数值转换
数值转换的方式
1. 描述:求和、平均、最大、最小、计数、集中分散度等:
例:很多时候问朋友店铺流量如何,很多人的回答都是说大概一天多少,或者说一般般,如果从数据描述的角度上,我会说店铺这一个月总体的访客数是30万,平均一天的访客数是1万,流量最大的时候可以去到3万,最少的时候5000,流量整体散点波动性比较大不稳定,其中流量主要集中在前五款,占了80%的店铺的流量。
2.当对比主体体量不一致时,可能会需要计算单位效率:
例:衡量访客贡献好不好,a店访客1000,成交100;b店访客500,成交60.b店的人均贡献比a店高
3.涨跌幅度:一般用于对比
数据呈现思维
1. 明确目的
2. 有逻辑
先总体再细分
有观点,有依据
3. 图表呈现原则
不同指标尽量不要超过2个:例:流量和转化率就是不同指标
分类维度尽量不要超过10个:例:女装子类目
时间跨度单位尽量不要超过30个:例:一个月每天的折线图、12个月的月份折线图
数据单位和指标名称要明确标记