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谈谈大数据如何深入你的用户分析

责任编辑:editor004 |来源:企业网D1Net  2016-08-19 10:52:54 本文摘自:大数据观察

用户分析的重要性自然不必赘述,不过我们发现现在做用户分析总体上有两种套路(不对,是风格),一种是注重各种交互和意识形态,人称“软派”,另一种则是基于大数据的硬派。传统软派怎么操作,大家在长时间的摸索里想必已经找到各自的规律,无论是心理研究,还是行为模拟,只要适合自己就都可取。而硬派则需要一些大数据技能上的提高~~

大数据

  技能一:学会用大数据说话

大数据时代,无论你多么擅长用经验去说话,都不能完全替代全量数据背后的现象,所以即使你擅长软派也需要一点数据来点缀。这些数据可以来自你的后台统计、社交论坛、竞品平台等其他系统。比如微信,举个最简单的例子,大家看了这篇文章,我就可以统计出在什么时间段阅读量最高,分享频次最大。那么下次就会选择最佳时间段推出活动来吸引关注,毕竟你的用户与别人的用户不同,自我安排的作息习惯也是不同的。有了自己的数据,就不必遵循别人的总结:什么早8点前,晚7点后……

技能二:学会适当放下数据

做用户分析是为了拓展客群,更了解用户。但是当你拿到一份现有用户的调研数据报告时,你能从中得出那些没有选择你的潜在客群对你的产品或服务有什么不满吗?显然,你所看到的数据只是已有用户的反馈,不是拓客的核心要素。同样的一个故事分享给大家,说是二战时期美国军工公司曾对伤回战机进行全方位的数据分析,得出一些需要修改设计的结论,而准备进一步优化时,此项目被军方叫停,因为显而易见的错误:那些真正的重伤飞机都完全毁灭消失,这些伤回飞机的分析再透彻,又能多客观呢?

深入问题最关键的点,了解本质,而不是眼睛轻易能看到的数据。

技能三:排除干扰,放眼多个维度

当你知道应该拿起数据,也适当放下数据的时候,需要掌握的就是怎么拿起,何时拿起,何时放下。

用户的有些需求是永远无法用数据去描述清楚的,也无法用数据去论证分析。这时我们需要做的就是在数据中找到一个平衡点,用来支撑我们继续探索的道路。这个平衡点需要排除众多干扰,从多个维度去找寻:比如用户性别、年龄、职业、地域分布、用什么手机、访问什么网站、每天安排多少时间做某件事……在这个基础之上再结合传统的软派交互,形成合力,能够更加准确的把握住用户需求。像是大数据虽然得出了啤酒和尿布最搭,但是如果单纯将其摆放在一起,布局的不合理性或许还会错失部分销售机会,这时行为模拟就派上了用处。

大数据能够帮助你更加了解用户需求,从而开展全面的用户分析,但大数据大而美的特性也容易让人迷失本质,在传统思维层面和创新工具层面上的平衡才是深入关键。

关键字:用户分析用户需求

本文摘自:大数据观察

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谈谈大数据如何深入你的用户分析

责任编辑:editor004 |来源:企业网D1Net  2016-08-19 10:52:54 本文摘自:大数据观察

用户分析的重要性自然不必赘述,不过我们发现现在做用户分析总体上有两种套路(不对,是风格),一种是注重各种交互和意识形态,人称“软派”,另一种则是基于大数据的硬派。传统软派怎么操作,大家在长时间的摸索里想必已经找到各自的规律,无论是心理研究,还是行为模拟,只要适合自己就都可取。而硬派则需要一些大数据技能上的提高~~

大数据

  技能一:学会用大数据说话

大数据时代,无论你多么擅长用经验去说话,都不能完全替代全量数据背后的现象,所以即使你擅长软派也需要一点数据来点缀。这些数据可以来自你的后台统计、社交论坛、竞品平台等其他系统。比如微信,举个最简单的例子,大家看了这篇文章,我就可以统计出在什么时间段阅读量最高,分享频次最大。那么下次就会选择最佳时间段推出活动来吸引关注,毕竟你的用户与别人的用户不同,自我安排的作息习惯也是不同的。有了自己的数据,就不必遵循别人的总结:什么早8点前,晚7点后……

技能二:学会适当放下数据

做用户分析是为了拓展客群,更了解用户。但是当你拿到一份现有用户的调研数据报告时,你能从中得出那些没有选择你的潜在客群对你的产品或服务有什么不满吗?显然,你所看到的数据只是已有用户的反馈,不是拓客的核心要素。同样的一个故事分享给大家,说是二战时期美国军工公司曾对伤回战机进行全方位的数据分析,得出一些需要修改设计的结论,而准备进一步优化时,此项目被军方叫停,因为显而易见的错误:那些真正的重伤飞机都完全毁灭消失,这些伤回飞机的分析再透彻,又能多客观呢?

深入问题最关键的点,了解本质,而不是眼睛轻易能看到的数据。

技能三:排除干扰,放眼多个维度

当你知道应该拿起数据,也适当放下数据的时候,需要掌握的就是怎么拿起,何时拿起,何时放下。

用户的有些需求是永远无法用数据去描述清楚的,也无法用数据去论证分析。这时我们需要做的就是在数据中找到一个平衡点,用来支撑我们继续探索的道路。这个平衡点需要排除众多干扰,从多个维度去找寻:比如用户性别、年龄、职业、地域分布、用什么手机、访问什么网站、每天安排多少时间做某件事……在这个基础之上再结合传统的软派交互,形成合力,能够更加准确的把握住用户需求。像是大数据虽然得出了啤酒和尿布最搭,但是如果单纯将其摆放在一起,布局的不合理性或许还会错失部分销售机会,这时行为模拟就派上了用处。

大数据能够帮助你更加了解用户需求,从而开展全面的用户分析,但大数据大而美的特性也容易让人迷失本质,在传统思维层面和创新工具层面上的平衡才是深入关键。

关键字:用户分析用户需求

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