华为应用商店推广:数据分析系统很重要!

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数据就是数值,他是我们通过观察、实验或计算得出的结果。数据有很多种,最简单的就是数字。数据的本质是数值,只是属于结果而已,要想改变结果,只能去寻找因,从因上做改变,才能引起数变。

流水只是个结果表现,这个结果是由用户决策产生的,决定流水的正确因子应该是用户的需求强度,购买力,以及相应购买力用户与相应价格档商品的匹配程度。如果不从因果关系上想解决办法,而只在当前的存量购买力下,追求各个伪因子,就会出现按下葫芦浮起了瓢。尤其在甲方业务环境里,各个小组都是紧密围绕在核心KPI的基本路线,如果数据侧陷入到各业务小组的KPI分析需求里而没有及时纠错,那后果将万劫不复。

以用户视角将整个报表分成基本属性 、兴趣偏好 、使用特征 、商业贡献四个单元。

华为应用商店推广基本属性主要是以新增日期,渠道,机型,性别,年龄等为代表的用户基础描述。

兴趣偏好是用户在使用产品之后表现出来的特性,比如喜欢卡牌、RPG等品类游戏。

使用特征则是用户在使用产品时留下的数据行为,比如浏览/点击/搜索次数。

商业贡献则是衡量用户对商业化的贡献,比如购买次数,购买金额。商业贡献

正是基于这种过程型数据结构,我们做了很多有意思的华为应用商店推广项目研究,比如如何提高游戏下载量,如何提高用户活跃度,如何降低卸载率,如何提高PUSH转化效率,如何将当前收入再翻倍,流失用户的再召回等等,并且创新的结合用户反馈等文本数据,很通畅的将定量+定性这些只能在传统市场研究公司实现的研究方法在互联网业务模式进行了再现,至于项目效果,抱歉无法提供太多,但我想说,这个圈子其实没多大,想打听,其实不难。

一直坚信一点,在数据分析这个行当是永无止境的,因为产生数据的主体——人始终在变,所有的经验和方法今天可能是你的利器,明天或许就是伤害你的凶器。熟悉业务的好处是可以有相同的对话语境和立场,但弊端就是常常因走得太近,走得太快而忘记数据的本质,一个优秀的分析师是需要建立起一套属于自己的分析系统,其中,很重要的一个环节是自我纠错机
 
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