如何读懂数据背后的人？

Episode12跳出数据首先有两个问题：1、当我们讨论数据时，我们真的在讨论数据吗？2、当我们对数据进行分析时，我们是否只是在看数据的涨跌？先不急着下结论，我们来看一个小故事。用户调查某个端游。收到三份同样内容的反馈:“这个游戏太赚钱了。因此，操作学生详细检查了这三个用户：用户A，角色战士，等级中等，从用户数据来看，是一个学生，游戏当月消费200元。用户B，角色法师，等级高，从用户数据来看，是白领，当月游戏消费金额200元。用户C，角色奶妈，等级低，从用户数据来看，是工人，当月游戏消费金额200元。首先，虽然消费金额也是200元，但学生、白领、工人的消费能力不同，消费压力也不同。其次，中级士兵经常被PVP蹂躏，学生在游戏中消费了大量的药品和设备；高级法师，副本记录多，消费分布正常，主要是药品供应和材料消费；低级奶妈，副本不多，PK不多，但购买了大量的升级经验包，回答研究后，等级提高到中级。因此，操作学生大致理解为什么三种不同类型的用户会有相同的反馈：用户A，由于其他玩家在游戏中抑制，没有良好的消费能力，200元占其日常支出的很大比例，所以理所当然地认为“坑”；用户B，因为DPS在游戏中很受欢迎，所以它花费了很多时间和精力，可能会在游戏外产生很多消费，例如，游戏时间太多，没有时间做饭，需要点外卖，第一天太累，第二天买咖啡等等。用户C，因为要赶上等级进度，花的钱主要投入到体验包上，导致游戏失衡，高级玩家都是花钱买的。用户C，因为要赶上等级进度，所花的钱主要投入到体验包上，导致游戏失衡，高级玩家都是花钱买的。看完这个小故事，我想你已经感觉到了什么。是的，当我们讨论数据分析时，我们不仅想知道数据，还想知道数据背后的人。因此，阅读数据的关键是阅读数据背后的人。所以，问题来了，如何理解数据背后的人？根据我的经验，有几个步骤或原则：1、放弃预设立场。分析数据的第一步是放弃预设的位置，也就是说，不要试图首先定义数据显示的意义，只研究数据的波动和波动节点。通过这一步，我们可以确定用户行为或系统事件需要研究哪些相关事件。这一步是定位。2、深入挖掘用户行为和系统事件。定位完成后，有必要探索相应时间节点的相关事件，包括系统事件（版本升级、服务器错误等）和用户行为（时间节点前后相关用户的持续行为）。通过这一步，找出可能产生影响的动作和事件。3、试着换位思考。接下来，无论是系统还是用户的定位原因，都需要同理心。如果操作员是用户，在相应的时间节点和相应的事件行为中会有什么样的感知和反馈。模拟可能的状态。通过这一步，我们可以进一步了解数据变化的原因，并思考数据的后续集成和后续操作。4、整合关键数据。前面的动作完成后，关键数据可以整合，必要时比较历史数据，然后得出结论：1）数据变化的原因是什么？2)改进或促进数据变化的方法有哪些？3)获得经验，下次有类似情况时应该做哪些处置和计划。这里最重要的是整合所有路径的数据，串起所有流程，看相应的行为。孤立的数据并不意味着任何问题。比如某品牌电商最近成交量下降，运营商需要看哪些数据？1)页面流量变化 各渠道入口流量变化2)登录用户浏览行为，使用购物车但未购买用户数量、商品类型3)支付订单页面损失率4)其他:竞争平台类似商品价格、竞争平台节点流量变化等，网站最近的异常监控报告等。跳出数据查看数据，测试运营商对数据的敏感性，以及总结、总结和提高数据解释背后的原因和生成解决方案的能力。这种做法需要大量的实际操作来完成，操作者需要有沉下心来积累的心态。ToBeContinued……