來源:接地氣學堂
作者:接地氣的陳老師
很多做數據的同學,最怕聽“有用”倆字。做個數據分析項目已經很難了。做個有用的項目更難。今天我們舉個場景,手把手教一下該咋弄。
請聽題:某短視頻平臺,遊戲直播業務的日活用戶1000萬左右,但90%觀看時間不足10分鐘,運營希望儘可能多的讓用戶觀看10分鐘以上,請分析下該幹哪些事情。
拿到題目,先不要着急跑數,牢記靈魂三問(自己問自己哦):
問1:這是個啥層級問題?
A.戰略級
B.戰術級
C.戰鬥級
問2:這是個啥類型的問題
A.是多少
B.爲什麼
C.怎麼做
問3:當前狀態下要輸出什麼成果
A.給幾個數
B.報表
C.專題報告
D.模型
E. ABtest
一分鐘思考時間……
1 、先定方向
很多同學一拿到題目,腦海裏立馬蹦出:活躍率、轉化率、平均時長、用戶畫像等等名詞外加一大堆指標。這時候一定要告訴自己:稍等片刻。
想要擺脫無休無止的臨時取數,第一步就是有個做項目的樣子。把項目目標、工作範圍、輸出產物、交付時間這些整明白。
然後正式開工。特別是遇到這種運營很頭疼的專項問題,這時候不立項,還等何時。先把旗子插起來,再開工。
既然要插旗子,就涉及上邊的靈魂三問,這三個問題都是跟項目目標、輸出方向有關的。首先,數據分析可以支持的問題有三個層級,區別見下圖:
這是個典型的戰術級問題。已經定了要提高每日觀看10分鐘以上用戶數量,但是具體怎麼做方向都沒有,這時候就得先搞清方向,再想細節。第一題答案:B
數據分析可以直接解決的問題有五大類,可以間接解決的問題有三大類(如下圖)。
第二題選C。這個問題是個典型的“怎麼做”問題。運營要的是具體執行建議,因此就不能光在數據層面纏繞,得結合運營可以乾的事情來思考。
注意,這個問題連方向都沒有,因此落到執行層面,先不要糾結要不要上美女陪玩,代金券是5元還是10元這些細節,要先解決“做哪些”的大類問題。
數據分析的產出物有很多,每一類產出有特定用途(如下圖),結合本次目標,最好先輸出一個專題報告,大家達成共識以後往戰鬥層去推進,才容易落地。
2 、梳理業務
問4:這個題的題眼在哪裏
- 短視頻
- 遊戲直播
- DAU
- 觀看時長
很多同學在解這個題的時候都直插DAU=DOU + DNU;或者直插觀看時間分成1-5分鐘,6-9分鐘,10+分鐘;或者直插直播入口1、2、3。
我們說的題眼,是指對解決最重要的影響因素。短視頻平臺不稀罕,直播也不稀罕,可爲啥這次運營偏偏挑遊戲直播?
因爲遊戲直播在業務邏輯上有一些先天優勢:
- 遊戲IP天生有粉絲,傳播成本低
- 遊戲直播競技性、觀賞性好
- 遊戲打一局時間比較長,用戶粘性天生好
可能基於這些理由,運營纔會特別盯上游戲直播這塊,並且會發出“爲啥連10分鐘都看不了”的疑惑。
3 、構建思路
在構建思路的時候要特別注意:我們面對的問題是由真實的用戶產生,數字只是問題的度量。只要玩過遊戲的人都知道:遊戲玩家是活生生的人,不是1個DAU。他們有明確且真實的需求,玩魔獸的玩家就是對Loktar!
很有感覺,玩農藥的00後也不太會去關注街霸。按道理說,玩遊戲的粉絲只要能看到喜歡的主播,是不至於瞄一眼就走的。所以看似只是時間不夠長,背後原因可能千頭萬緒(如下圖):
如果要一個個研究,估計得忙到黃花菜都涼了。而且作爲項目輸出,其結論會很分散。既然都立項了,要想辦法沉澱些能複用的東西。仔細思考其中的邏輯,我們會發現:其實問題的核心,來自用戶、主播、產品三個方面,可以歸納爲四大問題:
- 用戶不行
- 主播不行
- 產品不行
- 用戶和主播沒有匹配上
以上四個問題裏三個可以用評估體系來完成。通過建立用戶需求、產品質量、主播質量的監控體系,來評估用戶、主播、產品到底質量如何,質量是否穩定(舉例如下圖)。
這樣做既能結束運營對基礎情況兩眼一抹黑的狀態,又能爲匹配問題打好基礎,還能沉澱一套評估方法論和監控指標,甚至有希望上一個小數據產品來做長期監控。可謂一箭三雕。作爲項目產出,遠遠比寫一堆PPT價值大的多。
搞掂了評估體系,匹配的問題就很容易看明白:我們要按照用戶喜好的遊戲類型,有空看直播的時間點來推相關的直播。基於以上分析,下最終結論也變得輕鬆:
- 用戶質量不行,大部分不是遊戲真愛粉——更精準找真實用戶
- 主播質量不行,名氣/技術不行,就是不吸粉——簽約有知名度強力主播
- 產品質量不行,用戶就是經常跳出——優化產品流程/界面
- 匹配不行——根據用戶和主播標籤,提高推送信息準確度,找更容易轉化用戶的推送時間
以上,基本思路理清楚,後邊可以定交付時間、排工作優先級、安排項目組成員,之後就正式開工了。注意:在項目開始前,預先給出結果判斷非常重要。
有可能上述4個假設問題裏,有些運營已有明確結論,有些運營不想改/不能改/不會改,有些運營毫不在乎。
提前溝通能直接繞開這些溝溝坎坎,極大的減少分析完以後被人質疑:“你說的有什麼用!”“你說的很好,可這毫無意義”“你說完了我還是不知道怎麼幹”的問題。保持溝通,在後續項目推進中同樣重要。
4 、下地幹活
訂好計劃以後就能下地幹活了。幹活過程中注意:
- 完成一個議題溝通一次,切記憋大招。
- 有部分共識以後,不用等全部結束,可以直接往戰鬥級推進,早日出落地成果。
- 監控數據變化,如果大形勢變化,適時調整方向。
我們常說:好的開始是成功的一半。實際上在數據分析項目裏,好的開始是成功的四分之三。大部分項目是敗在前期的業務不瞭解,思路沒理清,沒有控制好業務方期望上——期望太高,最後失望/期望太低,後期重視度不夠。
真正開工以後主要坑點就是溝通太少,憋得太久導致期望值越來越高,最後失望也越來越大。其次的坑點就是推進太慢,落地結果遲遲看不到。所以才強調:不用等全部,有部分亮點出來,該上更細節的分析/策略研討,就直接上馬了。
5 、課後思考
本題是運營沒有預設前提的情況下進行的。因此,探索性分析成分很多,分析邏輯相對複雜。如果運營有預設前提,比如:
- 我們懷疑是因爲主播不行導致用戶觀看時長不夠
- 我們想更精細瞭解用戶觀看直播的需求來拉動觀看時長
- 我們想搞一個看10分鐘有抽獎的活動來拉動觀看時長
大家思考下,該怎麼回答。在思考之前,先思考“這三個問法本身有什麼區別,會導致開展項目的時候有什麼側重點差異”。