Operaciones de cobranza desde cero (Avanzado - Capítulo 6)

Cosas sobre datos

Capítulo 6

Al final de este artículo, dejemos un pequeño espacio para hablar de datos.

Los problemas de datos siempre han sido un dolor de cabeza para muchos operadores. De hecho, hablamos un poco en el capítulo introductorio, pero no lo ampliamos. No sé hasta dónde podemos llegar en el capítulo avanzado, pero hablemos de eso primero.

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Definición de datos

Los datos son en realidad un conjunto de valores numéricos.

Pero estos valores se derivan de las estadísticas de comportamiento del usuario. Materiales básicos utilizados para facilitar la investigación y el análisis por parte de los estudiantes que necesitan utilizar datos.

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¿Qué datos hay?

Al final del capítulo introductorio, enumeramos algunos datos básicos. Utilicé un mapa mental para resumirlos brevemente. , y entra al contenido de nuestra sección:

Este mapa mental simplemente muestra algunos datos operativos que pueden ser comunes, pero si miramos con atención, encontraremos tres tipos de datos, que son los que todas las operaciones deben tener. :

Canales, costes y beneficios.

Si tuviera que simplificar el mapa mental anterior, te diría que los datos que necesitas obtener para las operaciones son estas tres categorías de datos:

Datos de canal, datos de costes, Datos de ingresos.

Los datos del canal se utilizan para medir la calidad y la función del canal. Están determinados por el grupo de clientes posicionado por el producto en sí y las características del producto. De hecho, podemos anularlo fácilmente. Si un producto de gestión financiera se coloca en un canal como una comunidad de juegos, su efecto operativo puede no ser muy bueno. Sin embargo, si se reemplaza por lotería o juegos de azar, el efecto puede ser muy bueno. bueno; de manera similar, para productos como Legend, si la publicidad y las actividades del juego se colocan en una plataforma comunitaria femenina, el efecto puede casi ignorarse, pero si se reemplaza con un minijuego de la versión Q, el efecto puede ser muy bueno.

Los datos de costes y de ingresos reflejarán los efectos de las operaciones desde diferentes niveles.

Inserte una frase aquí, no crea en los diversos artículos de sopa de pollo que circulan en Internet como "Los ejecutivos XX te enseñan a hacer operaciones sin gastar dinero". Las operaciones deben tener costos y deben haber costos. Si cree que los maestros de operaciones pueden hacer las cosas sin gastar dinero, entonces es mejor creer que los hombres pueden quedar embarazadas y tener hijos. La eficiencia operativa se puede mejorar a través de diversos medios, como la experiencia, la competencia y la creatividad, pero los costos operativos son inevitables y generalmente son directamente proporcionales a los efectos operativos. Una verdad muy simple:

Hay dos actividades, una regala 100 iPhone 6s y la otra regala 1 iPhone 6. ¿Cuál tendrá mejor efecto?

Los estudiantes que participan en operaciones, asegúrese de evaluar cuidadosamente los costos detrás de cada acción operativa.

Las llamadas "ganancias" no equivalen a "ingresos". Obtener dinero es una ganancia, ganar usuarios también es una ganancia y obtener el boca a boca también es una ganancia.

Si entendemos los tres tipos de datos: canales, costos y beneficios, que son los datos centrales para guiar las operaciones, podemos establecer qué datos necesitamos obtener en función de las características de nuestro propio producto.

Tomemos como ejemplo la recientemente popular aplicación Zuji.

"Footnote" se ha vuelto popular debido a una función no central, pero como una aplicación como esta, ¿en qué datos se centra?

Desde el nivel de producto, se centrará en:

1) El número de aperturas diarias de la App

2) El número y frecuencia de uso de varias funciones

3) El número de clics en varias pestañas y la frecuencia de apertura de las páginas correspondientes

Desde un nivel operativo, puede prestar atención a:

1) Cada aplicación La cantidad de usuarios activos diarios

2) La cantidad de UGC generados diariamente (distinguir entre usuarios nuevos y antiguos)

3) La cantidad de UGC compartidos en las redes sociales medios todos los días (también teniendo en cuenta los usuarios de la unidad La cantidad de contenido generado)

4) La cantidad de nuevas máquinas instaladas y usuarios recién activados provocados por el UGC compartido

y así en.

Lo que debemos tener en cuenta es que estos puntos de datos preocupantes no son estáticos. Se ajustarán debido a las diferentes etapas del producto. Si asumimos que Zuji tendrá un modelo de ganancias en el futuro. su enfoque principal será Los datos pasarán del contenido a los ingresos. En este momento, los datos relacionados con la tasa de conversión se volverán importantes.

De manera similar, dimos un ejemplo de este tipo en el segundo capítulo de este artículo:

Un determinado sitio web de viajes lanzó una invitación para que los usuarios antiguos invitaran a nuevos usuarios a unirse. nuevos usuarios Puede obtener un vale de 100 yuanes. Si un nuevo usuario completa una orden de viaje durante el evento, independientemente del monto, el usuario anterior que invita también puede obtener un vale de 100 yuanes.

Analizamos el proceso de actividad en ese momento y clasificamos los puntos clave del proceso de actividad. Estos puntos clave son los datos que deben obtenerse:

Los datos que necesitamos son. Basado en las necesidades reales, no existe un estándar completamente universal para el diseño. Por supuesto, cuanto más lo haga, encontrará que la sensación de sus datos ha mejorado inconscientemente.

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Cómo obtener datos

Hay muchas formas de obtener datos, y los métodos son básicamente dos formas: hacerlo usted mismo o utilizar herramientas externas.

Si lo haces tú mismo, la App puede elegir "enterrar puntos", registrar, etc., mientras que la Web puede grabar mediante registros, registros, enterrar botones, etc.

Para las herramientas externas, existen muchos terceros que brindan servicios.

En realidad, hay varias formas de obtener datos, pero la clave es que, como operador, debe comprender qué tipo de datos son importantes y cuál es la relación entre estos datos. Este es un proceso de vinculación. No es un solo acto.

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Cómo analizar los datos

Cada uno tiene una forma diferente de interpretar los datos. Si queremos resumir brevemente, el método de análisis de datos no es más que:

1) Determinar la precisión de los datos

Esto incluye la racionalidad de seleccionar las dimensiones de los datos y la precisión. de datos estadísticas sexo. Si la selección de la dimensión de los datos no es razonable y los resultados de las estadísticas de los datos son inexactos, es posible que no podamos obtener resultados de análisis correctos. Esta es la base.

2) Aclarar los factores que afectan los datos

Un dato se verá afectado por una variedad de factores. Estos factores son internos y externos que los operadores deben conocer. comprender los factores que influyen en todos los niveles para que nuestra interpretación de los datos esté dentro de un rango relativamente correcto.

3) Preste atención al seguimiento de datos a largo plazo

En el análisis de datos operativos, a menudo se utilizan métodos mes a mes y año a año para comparar datos. En pocas palabras, la comparación mes a mes es la comparación entre hoy y el día anterior, la comparación entre este mes y el mes anterior, la comparación entre este trimestre y el trimestre anterior la comparación interanual es la comparación; entre el día actual de este año y el mismo día del año pasado, la comparación entre el mes actual de este año y el mismo mes del año pasado, y la comparación entre el mes actual de este año y el mismo mes del año pasado. Comparación trimestral con el trimestre del año pasado. . El período mes a mes nos ayuda a ver las fluctuaciones de los datos a corto plazo, mientras que el período año a año nos ayuda a comprender las fluctuaciones de los datos en un entorno más amplio.

4) Mantenga una perspectiva objetiva

En el proceso de análisis de datos, la objetividad es muy importante. No esté contento con las cosas ni triste consigo mismo si realiza la operación incorrecta. , traerá desventajas, hay que reconocer el impacto, y hay que estar tranquilo cuando se obtengan resultados inesperados, y evitar elegir conclusiones que sean beneficiosas para uno mismo. Esta es una cuestión de ética profesional y un problema muy común en el desarrollo profesional.

5) Preste atención a eliminar los elementos de interferencia.

En el trabajo real, encontraremos muchos problemas. Estos problemas son elementos de interferencia, por ejemplo, en una curva relativamente estable, aparición repentina. Hay una fuerte fluctuación en un punto. En este momento, debemos comprender completamente la causa de la fluctuación. Si la causa no se puede confirmar, la eliminaremos. De lo contrario, será difícil para nosotros obtener una conclusión correcta.

En cuanto al contenido de los datos, personalmente no puedo decir nada más valioso. Estoy escribiendo esto con una actitud responsable. Espero que los estudiantes que estén interesados ​​en esto puedan estudiarlo seriamente a través de canales profesionales. el nivel en la práctica.