准确的电话号码和 WhatsApp 号码提供商。 如果您想要电子邮件营销活动列表或短信营销活动,那么您可以联系我们的团队。 电报: @latestdbs

无感性反馈时

很有可能这些设计的背后,有特定的业务目的。这些业务目的不是直接留在纸面文档里的。 因此,梳理工作不应停在仅了解流程/数据上。还应该再梳理:业务动作。理解了业务部门出于什么目的,做了什么事,才能理解数据背后的东西。很多常识性的结论可以直接从这些问题里获得,进一步分析的灵感也能从这里来。从而极大的避免:分析了一堆,业务说“我早知道了”。 这个数据分析思路,让人大呼“靠谱” 当然,不同公司沟通难度不同,这一点上同学们量力而行。能沟通清楚,是最好的。 三、基础数据呈现 在梳理完业务后,可以做基础数据呈现。基础数据呈现也要遵守:来龙去脉,整体局部的原则。先呈现基础情况,再发现问题。

比如积分情况

可以讲: 整体上,存量积分有多少,每月新增多少,消耗多少? 整体存量积分,每月新增/消耗,在近1年变化走势如何? 积分来源有多少种?每一种占比如何? 积分来源的结构是否有变化? 积分消耗的方式有多少种?每一种占比多少? 积分消耗 澳大利亚数据 的结构是否有变化? 呈现完现状以后,根据之前梳理情况,后续有不同的做法。 四、有感性反馈时,如何深入分析 如果在梳理过程中,已经拿到感性反馈,则可以直接对感性反馈进行深入分析。 比如业务部门反馈:“积分太鸡肋了,都没啥用”。可以进一步分析: 清晰定义:什么叫没啥用(在产生端没用,还是使用端没用)?

没啥用”到底是不是真的在数据上有证据

 问题度量:是一直以来都没用,还是逐步变没用? 原因分析:如果用户不喜欢积分,用户喜欢啥? 这里要注意几个关键问题: 1. 定义一定要清晰 感 干净的电子邮件 性反馈之所以感性,就是因为它没用规范的描述。比如积分没啥用,如果是说生产端,一般指:送积分不能带来效益(比如拉新人、促消费);如果是消耗端没用,一般指:积分不受客户喜欢,客户兑换使用得少。细节一定确认清楚,避免南辕北辙。 这个数据分析思路,让人大呼“靠谱” 2. 真实性验证不可少 业务部门给感性反馈背后的原因也很复杂: 可能是真的了解情况,非常不满 可能根本不了解情况,随口一说 可能有其他目的(比如上新活动,把积分取代掉),就坡下驴 所以要用数据验证下,是否说的是真的。

发表评论

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注