在实际的业务中,大多数人可能只会遇到以下一种或几种常见的场景,并且对于各个细分场景,所需要解决的问题和关注重点都是不一样的。
- 场景一:你刚加入一个成熟产品的用户增长部门,会发现业务当前有非常全面详实的用户和业务数据,但由于个人缺少数据分析的经验,面对一堆数据,除了能简要了解到产品基本情况,不知如何从数据中挖掘出更有价值的信息。
- 待解决问题:面对大量数据,不知如何入手分析。
- 所需的能力:各种可以从数据分析中找到增长线索的方法论。
- 场景二:你熟练掌握了基本的数据分析技能,能够基于现有数据找到增长线索,你想针对某些关键指标的异常情况进行分析,但不知道哪些数据相关性高,如何将多维度的数据关联分析。
- 待解决问题:有明确的问题需求,但不知如何有效拆解数据问题。
- 所需的能力:基于目标行为的拆解用户路径的方法。
- 场景三:拆解完用户路径后,发现目标的转化路径中有部分数据缺失,无法有效支撑你的分析。
- 待解决问题:如何快捷有效的收集缺失的数据。
- 所需的能力:制定数据采集方案。
- 场景四:需要的数据采集到位后,发现数据统计混乱,每次查询和分析数据的效率成本都很高。
- 待解决问题:数据如何高效可视化呈现,降低查询使用的成本。
- 所需的能力:创建数据仪表盘。
- 数据分析→用户路径拆解→收集数据→搭建仪表盘
基于数据驱动用户增长可以分为以下五个步骤:
诊断上述的工作场景,大多数增长人的工作顺序可能是:
- 场景四:需要的数据采集到位后,发现数据统计混乱,每次查询和分析数据的效率成本都很高。
- 场景三:拆解完用户路径后,发现目标的转化路径中有部分数据缺失,无法有效支撑你的分析。
- 场景二:你熟练掌握了基本的数据分析技能,能够基于现有数据找到增长线索,你想针对某些关键指标的异常情况进行分析,但不知道哪些数据相关性高,如何将多维度的数据关联分析。