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数据分析指导商业实践潜力巨大 究竟如何应用?

2020-11-17 20:15:01
最近读了谷歌数字营销布道师 Avinash Kaushik (他同时也是畅销书 Web Analycs 2.0 作者)写的:The Lean Analycs Cycle: Metrics > Hypothesis > Experiment > Act 一文,个人认为其中的方法论对我们应用数据分析来指导商业实践是非常有价值的。 数据分析指导商业实践潜力巨大 究竟如何应用?

   我是做技术出身,不太喜欢重复造轮子,在对 Avinash Kaushik 这篇文章的大部分编译的基础上,也提出了我的一些个人看法和思考。限于篇幅原因,原文里的四个案例,这里只摘了 Airbnb 的例子,感兴趣的朋友文末有原文链接。       数据驱动(Data Driven)的概念在国内有了很长时间了,但真正实现数据驱动的公司却少之又少。要做好精细化运营,需要用好数据,用数据来驱动运营和产品增长,而其中的关键则在于实现数据分析闭(循)环。       那么,什么是数据分析闭环?       数据分析闭环就是说把数据分析到验证的每一个步骤有机的连接在一起,由此指导业务和实践,同时也能对闭环进行迭代优化。       数据分析闭环有四个步骤:指标->假设->试验->行动。无论你做的在线,离线,或是非线上的业务,都需要这个闭环来指导业务增长。

数据分析指导商业实践潜力巨大 究竟如何应用?

  

   数据分析闭环

      过分迷恋于数据收集和标准的指标报告或许不是好事,很多人对这些很热衷有时候只是在跟风,因为数据和指标的作用和价值很多年前就有人在强调。但这种现象是不正常的,只有把指标和数据用于指导实践,形成一个数据分析的闭环,才能体现出数据的价值。怎么解决这个问题,又或者说怎么形成数据分析到应用的闭环?       《精益数据分析》这本书里提到了精益数据分析闭环这个概念,它的目的就是帮你创建一个可持续的方式来选择重要的指标,并把这些指标跟基本的业务问题关联起来,然后提出对问题解决方案的假设,通过测试(当然包括A/B测试)验证假设并最终驱动业务增长。       下面,我们会从四个步骤,解读数据分析闭环的一些细节并用 Airbnb 的案例让大家更好的理解精益分析循环如何指导业务实践。   

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