深入了解：揭秘访谈数据分析方法五种，助力数据洞察与决策

深入了解:揭秘访谈数据分析方法五种,助力数据洞察与决策

运营圈最爱听的话是,在做精细化运营时,一定要学会一以贯之,深入了解用户行为背后的共性。

在做精细化运营时,我们经常会遇到用户反馈、运营诉求不明确、用户反馈太杂、没有思路、用户反馈质量差等等,这时候,我们需要尽可能多的尝试,做深度分析。

也许,大家对于数据分析这个概念,还比较陌生。

但,其实,数据分析的精髓,是通过分析各种类型的数据源,分析这些数据源,确定最终的数据分析结论。

具体可以从这五种方式着手。

1.数据埋点

数据埋点,顾名思义,就是通过一些技术手段,收集相关的用户行为数据,然后挨个统计,形成数据分析的过程。

通常,这种方法简单粗暴,数据埋点是在数据量大的平台进行埋点。

但这种方法不仅仅适合我们的产品,也适用于所有的公司。

有的平台是适合埋点,而有的平台是不适合埋点。我们公司的数据产品服务部和研发部,有些数据就不适合埋点,那怎么办呢?

产品服务部要想办法,让数据得以收集,并且在后台进行埋点。

运营部要想办法,在数据收集的过程中,对于数据进行分析,找到适合我们产品的数据埋点数据。

2.数据获取

有了数据,我们就可以做数据的预处理了。

举个例子,比如,将产品服务部的所有用户数据,都存储在用户的数据服务器上,进行下载和分析,这样就形成了数据的获取。

然而,有些数据源,并不是那么简单。我们在一个产品上,有许多数据源,而这些数据是在用户数据服务器上的。

也许你会觉得我们可以这样做,但是这不符合用户数据收集的原则,因为有些数据源并不是那么好收集的。

这里有一个小技巧,你需要做的是保存这些数据。我们在数据服务器上,收集的数据有:(手机号、电脑、邮箱、短信、手机型号等)、用户ID(user-agent、ID Token、账户、 Apple ID、密码)、用户访问(UV、PV、 UV、停留时间等)、下线时间等。

这些数据都保存在我们的数据服务器上。

那么我们接下来就可以进行数据的预处理了。你的产品的数据需求量很大,我们需要把数据预处理成一定的形式,然后根据你需要去给用户推送。