什么是数据需求 数据需求的3个技巧

本文主要是介绍业务部门(主要是运营部门)在没有完善的数据平台时如何更好的提出数据需求,来满足自己某些数据分析 。
一、谁会提数据需求?一般来说的话,更多的是运营提出的数据需求会更多 。不过也会存在其他业务部门,比如财务、结算、市场、技术部等其他业务部门 。
二、有哪些数据需求?
  • 产品数据:PV、UV、页面跳出率、DAU、留存率、事件转化率、用户属性等等 。
  • 业务数据:注册数、下载数、订单数、取消数、注册转化率、订单转化率等等 。
三、如何提数据需求?
举个栗子:国庆节会上线一个新业务的推广活动页,到时候领导需要看到这个新业务上线后的效果情况如何?
时间规划虽然是国庆节上线,但是作为数据需求提出方,需要有时间规划的意识 。不要等到活动页上线之后,再去和产品、数据小组提相关的数据需求,而是要学会把需求前置 。特别是活动页的PV、UV等用户行为数据,因为如果在上线前没有提出需求,开发一般不会主动埋点统计的,所以等上线后发现没有埋点,已经为时已晚了 。另外业务数据虽然可以从数据库中提取,但是由于提出需求时间在上线后,留给数据小组的处理时间不多,往往会造成领导时时催你要数据,你时时催数据小组帮忙提取基础数据 。
分析维度上线一个活动页,作为运营你要知道领导想看上线后的效果,那么效果情况能从哪些数据进行呈现 。这个过程需要哪些基础数据,如何利用这些基础数据来进行分析 。其中最重要的就是基础数据的来源 。所以运营前期提数据需求时一定要明确基础数据的维度是什么?避免基础数据不是自己想分析的数据,以及减少与产品、数据小组来回沟通确认的时间成本 。
假设场景:
运营:我需要国庆期间所有的订单数据…
数据员:要订单的哪些数据?订单号、用户ID、下单时间、预约取货时间、预约还货时间、订单状态??
运营:哦哦,我要订单号、用户ID、下单时间、预约取货时间、预约还货时间、订单金额 。
数据员:是下单时间在10.1-10.7号之间的订单数据?预约取货时间在10.1-10.7号之间的订单数据呢?还是实际取货时间在10.1-10.7号之间的订单数据?
运营:我要下单时间在10.1-10.7号之间的订单数据 。
数据员:所有订单都要吗?还是只要预约成功的订单?
运营:只要预约成功的订单 。
…….
以上沟通花了半天,这时候数据员把订单号、用户ID、下单时间、预约取货时间、预约还货时间、订单金额这些数据给运营了 。运营埋头抓紧分析了,分析的过程中发现订单金额明显偏大,超出日常订单金额的平均值 。
运营:你给我的数据,订单金额怎么那么大?是不是你拉错了?
数据员排查半天 。。。
数据员:没有啊,这个就是订单金额 。
运营思考半天 。。。
数据员:你是不是没有排除优惠金额啊,订单金额要排除使用的优惠金额的 。
数据员心里一万个草泥马 。。。
上述这个场景,可以说是数据员还是比较负责的,会去和运营确认所需数据是什么 。但是耗时较长,处理效率较低 。那么如何避免此类情况的出现?需要运营明确基础数据分析维度 。
就拿上面这个场景来说的话,需要明确时间维度、订单维度、所需字段的特殊情况 。最好是能够了解订单表常用字段,一方面是可以具体告知数据员要什么字段,提高处理效率;另一方面便于辨别数据员提供的数据是否存在异常 。如果不了解表结构也没关系,但是需要准确告知你要什么类型的数据以及相关特殊情况 。
表达目的提数据需求的时候,运营可简单描述此数据需求的目的 。比如谁要这个数据?为什么需要这些数据?这些数据用来分析什么内容的?
表达目的主要有三个优点:
  • 需求是否合理,产品、数据员作为需求接收方,可以根据此需求来评估需求是否合理,不合理的情况是可以打回需求的 。
  • 需求优先级,产品、数据员接受到的需求很多,如何给你的需求进行排期,取决于你的需求是谁提出的?要分析什么数据?能解决什么问题?进行评估需求优先级,之后进行排期处理的 。
  • 需求是否存在优化空间,针对运营表达的目的和所需的基础数据之间对比,为了能更好的满足所表达的目的,基础数据是不是可以有优化的空间,便于提供更优质的基础数据供运营进行分析 。
四、总结简单的来看,运营提数据需求好比是用户提产品需求 。由于需求是内部员工提出,占有一定的主动权 。所以需要明确时间、维度、原因三要素,便于产品、数据员高效、准确的完成此数据需求 。
【什么是数据需求 数据需求的3个技巧】以上是结合自己工作整理的,由于是自己公司遇到的相关问题,所以可能存在一定的局限性 。欢迎大家多交流学习 。

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