怎样搭建数据体系 搭建数据体系的4个能力
在实际的业务中 ， 大多数人可能只会遇到以下一种或几种常见的场景 ， 并且对于各个细分场景 ， 所需要解决的问题和关注重点都是不一样的 。
- 场景一：你刚加入一个成熟产品的用户增长部门 ， 会发现业务当前有非常全面详实的用户和业务数据 ， 但由于个人缺少数据分析的经验 ， 面对一堆数据 ， 除了能简要了解到产品基本情况 ， 不知如何从数据中挖掘出更有价值的信息 。
- 待解决问题：面对大量数据 ， 不知如何入手分析 。
- 所需的能力：各种可以从数据分析中找到增长线索的方法论 。
- 场景二：你熟练掌握了基本的数据分析技能 ， 能够基于现有数据找到增长线索 ， 你想针对某些关键指标的异常情况进行分析 ， 但不知道哪些数据相关性高 ， 如何将多维度的数据关联分析 。
- 待解决问题：有明确的问题需求 ， 但不知如何有效拆解数据问题 。
- 所需的能力：基于目标行为的拆解用户路径的方法 。
- 场景三：拆解完用户路径后 ， 发现目标的转化路径中有部分数据缺失 ， 无法有效支撑你的分析 。
- 待解决问题：如何快捷有效的收集缺失的数据 。
- 所需的能力：制定数据采集方案 。
- 场景四：需要的数据采集到位后 ， 发现数据统计混乱 ， 每次查询和分析数据的效率成本都很高 。
- 待解决问题：数据如何高效可视化呈现 ， 降低查询使用的成本 。
- 所需的能力：创建数据仪表盘 。
- 数据分析→用户路径拆解→收集数据→搭建仪表盘
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该功能的产品设计本质是基于酒店搜索功能 ， 通过推荐的城市类query词引导用户进行快速搜索 。该业务功能的订单转化率低的原因可能是：
- 提供的query词对应搜索结果与用户的查询需求不匹配 。
- 提供的query词不精确 ， 增加的搜索功能的用户使用流程 ， 增加用户行为阻力 ， 造成流失 。
- 如用户原本需求是查询北京朝阳大悦城附近酒店 。通过”猜你想去“的query词(北京)进入地标附近酒店页后 ， 查看多个酒店详情页但并未找到满足需求的酒店 ， 用户需要下翻页面或重新搜索才可获取精准结果 。该流程中造成用户流失 。
- 收集使用进入特价酒店的用户的用户属性和行为数据 ， 对用户进行更精准的分群分析 。并基于携程网的大数据推荐功能 ， 对用户进行更精准个性推荐的地标query词 。
- 因为该功能是搜索功能的延伸功能 ， 而搜索功能的转化率远高于该功能 ， 可将使用该功能用户群引导至使用搜索功能 。可先通过A/B测试 ， 对该策略进行测试 。对比是否提高了特价酒店的整体订单转化率和付费转化率 。
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