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运营的数据分析，这个方法事半功倍

时间：2020-06-30来源：微信浏览数：395次

做数据分析的同学最常服务运营，也最怕运营纠结。因为本身运营的工作和数据分析有高度关联，以至于大家在网上看到的数据分析文章，十篇里有六篇是运营写的。运营对数据分析涉入的如此之深，以至于经常在分析思路、分析方法、分析结论上和数据分析师们怼起来。
 
今天我们就先看其中最大的一个问题。运营的工种有很多（如下图），其中活动运营是策略性最强，和数据分析关系最紧密，也是怼的最多的岗位，今天就用它举例子。
请听题：
某游戏APP，用户活跃率在5月出现轻微下降情况，活动运营小组决定做一个签到打卡的活动，提高用户活跃度（具体提高多少没说），现活动前后数据如下图所示，活动运营小组坚持称：如果不是做活动，5月份自然增长是下跌的。老板认为这是扯淡。活动运营小组称：数据分析师应利用人工智能大数据，精准分析出自然增长率。

问：你是数据分析师，你该怎么办？
 
科学旗号下的荒唐事
 
第一时间问，这个题的题眼在哪里？
A用户活跃率减少
B自然增长率
C人工智能大数据
 
思
考
一
秒
钟
 
我们先反问一个问题：某天，一个人拿着弓来问你：“请用人工智能大数据精确分析一下，我比自然命中率高了多少”你会怎么办？你会抄起键盘开始叭叭写代码吗？——不会！你会先问他：“你射的是啥？”
 
如果他说：我也不知道射的啥，你帮我分析分析？你会咋办？你会用人工智能大数据分析他要射什么东西吗？——当然不会！有礼貌的话，你会让他先把自己射的箭找到；没礼貌的话，你可以直接口吐芬芳了。因为即使是幼儿园的小朋友都知道：射箭要先树个靶子。这是常识。
 
所以整体的题眼是：具体提高多少没说。甚至题目本身都是有问题的。请注意问题的来源是活跃用户数量减少。结果运营在设目标的时候变成了用户活跃度。一字之差，含义就从清晰变模糊。
 
到底什么算“度”

含义是用户活跃人数，为啥不直接用？

含义是用户活跃率？大家的公式是否一样？

含义是综合计算的，计算公式和权重又是啥？
指标本身不清晰，又没有明确指出要提升多少，对活动后分析是一场灾难。简直就是射箭故事的翻版。问题是：为啥会出这么奇葩的事。
荒唐背后的苦衷
真正在企业上过班就知道：并非所有决策都是高度理性的，比如：
这是常规活动，运营只是拿着模板改了改就推上线了
这是老板亲自指示干的，咱也看不懂，咱也不敢问
这是一种商业直觉：我感觉有问题了！等到真观察到再改已经来不及了
这是一种迷信：你们不是有人工智能大数据吗，应该duang！一下就有了
总之，真实企业里，大概：

30%的活动方案没有写清楚，只有个含糊的：“提高消费/提高活跃”

30%的活动方案用词不严谨，活跃度、活跃值、活跃力一类的玄幻概念满天飞

30%的活动方案没有做过测算，都是拍脑袋决策，甚至提1亿的目标，只为口号顺口。

只有大概10%方案能认真写清楚：提高用户活跃人数，5月dau维持在XX水平以上

 
当然，在管理规范的大企业里，这种乱象少很多。但是同类问题在大部分企业都存在，事先不写清楚目标，事后指望大数据来分析。甚至企图顺利获得人造一个很低的、负增长的自然增长率，来蒙混过关。真要是碰上这种事，咋办呢？
 
第一时间，坚决不扯什么“自然增长率”。特别是在这种短期活动很密集的业务里。如果一定要扯，采用买定离手的机制：大家事先谈好自然增长率是多少，事后就看这个数，不要再调整。这就跟下棋的时候拒绝悔棋是一个道理。
 

做什么目标，事先说清楚，从X%提升到y%；

找清晰、直观的目标，避免玄幻/复杂概念；

找与核心KPI相关的目标，避免杂项干扰。

这是彻底解决问题的三大原则。
当然，这么做会遇到两个挑战：
挑战1：有些运营就是不知道咋定目标，帮帮忙？
挑战2：有些活动就是事先没定目标，咋补救？
 
设定目标基本方法

设定目标有三种基本方法：
KPI分解法

KPI倒推法

KPI场景法


分别对应：
活动目标是KPI指标
活动目标是KPI过程指标
活动目标是KPI关联指标

三个场景
 
有同学会问：为啥都和KPI挂钩？答：如果做的事跟KPI没啥关系，那你也知道这个事的重要紧急程度了。大张旗鼓做和KPI无关的事，本身就有可能是影响KPI的原因哈。
 
KPI分解法举例：
KPI倒推法举例： 
KPI场景法举例： 
平时和运营保持良好的沟通非常必要，这样在策划早起，数据分析师就能介入。既能协助运营理清思路，又能帮助运营算清目标，还能为上线后监控、事后复盘实行准备，一举三得。事前工作到位，事后不用吵架，大家合作共赢，是最好的状态。
 
事后补救的基本方法
如果事前没有定目标，一定要事后补救的话，牢记：核心不是什么自然增长率，而是“业务到底需要把指标做成什么样子”。特别是如同开头的情况。整体目标已经扑街的情况下，事后再纠结自然增长率，往往会沦为甩锅大战。这时候可以分三步做：
 
第一步：定方向
第二步：找方法 
第三步：看细节 
顺利获得这样的操作，至少能结束稀里糊涂的状态，明确：我们到底要把曲线做成什么样。判断本次的方法要换成那种。在细节里，为下一次迭代找到优化方向。
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