說起數(shù)據(jù)，我們并不陌生。有火熱不絕于耳的互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)，有用來支撐結論所需的數(shù)據(jù)論證，還有做運營做方案要用到的數(shù)據(jù)統(tǒng)計等，無一不圍繞著數(shù)據(jù)。盡管我們如此熟悉數(shù)據(jù)這個詞，知道很多領域都需要使用到數(shù)據(jù)。但真正說要解釋數(shù)據(jù)是什么，卻不是那么容易說清楚。
一、數(shù)據(jù)是用戶信息
用戶信息指的是就是用戶姓名，性別，出生年月，居住地址，職業(yè)，家庭關系這些信息。 互聯(lián)網(wǎng)常說的獲取用戶數(shù)據(jù)其實就是獲取用戶信息。 對于互聯(lián)網(wǎng)來說用戶數(shù)據(jù)至關重要，無論是電商，短視頻，出行還是其他互聯(lián)網(wǎng)領域獲取用戶的本質還是獲取用戶資料信息。從用戶資料信息了解用戶屬性，偏好等，以便更好的推出更好的產(chǎn)品來服務用戶。 以電商為例來說明，用戶信息有：姓名，性別，生日，搜索記錄，收貨地址，商品訂單信息等。 電商平臺可以根據(jù)這些數(shù)據(jù)來用于精準人性化推送產(chǎn)品，達到促成交易的目的。 比如你要搜索鞋子。在用戶沒有準確輸入男鞋還是女鞋的情況下，性別就是個重要屬性了。結果會抓取你的性別信息來出結果，以至于不出現(xiàn)女鞋讓人覺得尷尬的情況。 搜索記錄也是很重要數(shù)據(jù)信息，會被平臺自動記錄下來。通過搜索記錄可以判斷用戶需求和喜好，例如：當你瀏覽過男鞋，下次進到首頁就自然會給你推薦男鞋出來。 這些智能推薦并不是真的智能，而是通過用戶信息進行數(shù)據(jù)分析，給用戶匹配合適的結果，滿足用戶的需要，用戶信息就是重要用戶數(shù)據(jù)。二、數(shù)據(jù)是產(chǎn)品內容
對于很多以內容為主的應用來說，海量的數(shù)據(jù)是它們賴以生存的資本，它們的數(shù)據(jù)量其實就是內容。 比如：抖音，易車，頭條這些應用。 作為內容類型的應用，需要有龐大的數(shù)據(jù)量來支撐用戶使用。 內容型應用有個特點，推薦閱讀很強大。推薦可以根據(jù)所在地域，朋友關系，觀看類型等給用戶推薦閱讀內容。通過相同的屬性在龐大的數(shù)據(jù)基礎上獲得內容。 記得剛刷上小視頻的時候給我一種輕松和愉悅的感覺。輕松是因為簡短的視頻閱讀起來輕松，不費腦。驚喜的是它能根據(jù)家鄉(xiāng)和所在城市和觀看過類型推薦朋友和相關的內容。 看過做飯，就會有更多的美食視頻推薦；你了解了日本這個國家的人文風情，同時就會推薦韓國和朝鮮讓你觀看。 有人曾經(jīng)開玩笑說，短視頻軟件可以幫我們不用出門就可以看遍世界。雖說是玩笑，但也確實沒有夸張。短視頻軟件上的的確確能讓我們刷各種類型的內容，國外的，民俗的，一本正經(jīng)的，惡搞的……無奇不有。 對于以內容為核心的平臺里說，數(shù)據(jù)就是內容，并且數(shù)據(jù)量大到你法想象。 與此相類似的還有網(wǎng)課，網(wǎng)絡讀書等需要大量內容來支撐的應用。對于以內容為生的產(chǎn)品而言，一切內容都是數(shù)據(jù)。三、數(shù)據(jù)是數(shù)字統(tǒng)計
我們大家常規(guī)理解的數(shù)據(jù)就是數(shù)字統(tǒng)計了，也可以說是數(shù)據(jù)監(jiān)測。 軟件應用都是有后臺管理的，用于統(tǒng)計數(shù)據(jù)。這些管理記錄著產(chǎn)品的投放使用情況。后臺的數(shù)據(jù)統(tǒng)計能夠幫助產(chǎn)品和運營判斷產(chǎn)品使用情況，制定產(chǎn)品方案。 例如：一款產(chǎn)品上架到應用市場中。后臺能夠統(tǒng)計出有多少臺設備在使用它，每日每月有多少用戶活躍等等。 數(shù)據(jù)統(tǒng)計是數(shù)字，是一些具有相同特性的數(shù)據(jù)集合。 舉個電商店鋪的例子：假如店鋪當天獨立訪客（UV）是1000，下單購買產(chǎn)品A是100。1000和100是數(shù)字統(tǒng)計集合，他們相同點是結果相同，是訪問店鋪人數(shù)集合和購買了同一款產(chǎn)品的人數(shù)集合。從數(shù)據(jù)統(tǒng)計中發(fā)現(xiàn)共性背后隱性秘密
很多人會忽略一個事情，就是只看到數(shù)據(jù)表面的共性，而看不到數(shù)據(jù)表象背后的秘密或者不同。 不同或者秘密就是這1000和100相同結果的背后是由不同的原因和行為動機組成的，背后的不同是能決定數(shù)字集合是多少的關鍵因素。 假設產(chǎn)品A是一款男鞋，還是以購買了100雙男鞋為例。 相同點是：100個人買了這款鞋 不同點是：100個人買這款鞋的動機和原因不同。也就是說購買的動機和原因是數(shù)字表面上看不到的，需要我們去分析的，分析出組成這些相同結果的原因，可以幫助我們繼續(xù)放大購買結果。 購買的動機和原因可能會有：價格合適、款式新穎、穿脫方便、耐臟、享受優(yōu)惠、海報詳情設計等等 組成這100人購買是由以上多種原因組成，當然每種原因的所占比例不一樣，對于所占原因比例大的商家可以在進行優(yōu)化，學會分析出背后的原因的好處是能能夠幫助調整策略，提升銷量數(shù)據(jù)。 比如：價格高了就小幅下調一些，優(yōu)惠券的力度大一些，海報設計優(yōu)化的更好些。可能銷售量就高于100甚至更多。四、產(chǎn)品人要如何看待數(shù)據(jù)的作用？
1. 了解用戶，服務用戶
只有更加了解用戶，才能更好提供服務。 好比熟悉我們的朋友，它們能很輕易的知道我們有什么需要，而無法輕易了解一個陌生人需要什么。 了解了用戶，就容易知道用戶需要什么。 天貓和百度，它們把我們每一個搜索記錄都記錄下來。并根據(jù)瀏覽時長，瀏覽的頻次，瀏覽的價格區(qū)間，一層一層分析用戶需要，抓取符合用戶的這些習慣的產(chǎn)品，最后推薦給用戶。經(jīng)過這么多維度數(shù)據(jù)分析后得出的結果和用戶需求的精準度已經(jīng)是非常之高。2. 審視自己，發(fā)現(xiàn)不足
數(shù)據(jù)也像一面鏡子，組成的數(shù)據(jù)也能反應產(chǎn)品本身。 16年我所在一家互聯(lián)網(wǎng)+財稅平臺公司。據(jù)那時候的數(shù)據(jù)了解，深圳每天大約有3000家新公司注冊，那時候公司的定位是做全深圳最大的互聯(lián)網(wǎng)財稅平臺。可是公司每天的客戶量僅寥寥十幾二十個，占比在1%都不到，這遠遠與公司最大的互聯(lián)網(wǎng)財稅平臺不符。所以從這個數(shù)據(jù)統(tǒng)計可以審視出自己有哪些方面的不足。 比如不足有：- 公司注冊+記賬這項外包服務品牌對于眾多創(chuàng)業(yè)者中不強，沒聽過公司品牌；
- 公司的網(wǎng)站SEO并未做出色，用戶在搜索引擎上查閱不到公司；
- 公司向擴展客戶的業(yè)務未做好；
- 是否需要通過投放廣告來做更多的曝光和傳播等。
3. 提出目標，制定策略
數(shù)據(jù)統(tǒng)計很大的一個作用就是量化。用量化來明白自己所處的位置，并判斷是否有提升的空間。 還是以上面案例為例： 一天幾十個客戶，市場占有率在接近1%客戶量。對于一個小工作室來說業(yè)務量可能會吃不消。但是對于一個接近200人規(guī)模的公司來說簡直是杯水車薪，1%不到的占有率可能只在競爭的末流。 假設制定的短期月目標：將客戶量增加至100。 措施可以是：- 了解網(wǎng)上創(chuàng)業(yè)平臺，與創(chuàng)業(yè)接觸合作，嘗試投放廣告，增加曝光；
- 創(chuàng)業(yè)者很多都是從網(wǎng)上了解注冊公司知識，重視搜索引擎SEO優(yōu)化；
- 易拉寶地推線下宣傳。
五、若無法獲得統(tǒng)計數(shù)據(jù)？用“費米問題”進行估算
有些數(shù)據(jù)我們無法獲得。 比如，策劃項目前期做的一些市場分析，市場數(shù)據(jù)，項目需要根據(jù)市場的情況來定位自己；再如，競爭對手的情況。 這些我們都無法直接獲得，但是又至關重要。 這種情況我們可以采用估算的方法來估算我們數(shù)據(jù)參考。這種方法叫“費米估算。舉例：請估算一下一家商場在促銷時一天的營業(yè)額？
思路：從商場規(guī)模、商鋪規(guī)模入手，通過每平方米的租金，估算出商場的日租金，再根據(jù)商鋪的成本構成，得到全商場日均交易額，再考慮促銷時的銷售額與平時銷售額的倍數(shù)關系，乘以倍數(shù)，即可得到促銷時一天的營業(yè)額。具體而言，包括以下估計數(shù)值： 以一家較大規(guī)模商場為例，商場一般按6 層計算，每層大約長100 米，寬100米，合計60000 平方米的面積。 商鋪規(guī)模約占商場規(guī)模的一半左右，合計30000平方米。 商鋪租金約為40 元/平方米，估算出年租金為40*30000*365=4.38 億。 對商戶而言，租金一般占銷售額20%左右，則年銷售額為4.38 億*5=21.9 億。計算平均日銷售額為21.9 億/365=600 萬。 促銷時的日銷售額一般是平時的10 倍，所以大約為600萬*10=6000 萬。 誤差分析：我們這里計算是屬于理想狀態(tài)，商場的商商鋪肯定會有空置和在招租的情況。我們也要將空置率排除在外。以上便是關于費米估算的一些思路。供參考。小結
數(shù)據(jù)是儲存在數(shù)據(jù)庫的一切信息。它可以是用戶信息，產(chǎn)品內容和各種數(shù)值數(shù)據(jù)統(tǒng)計。 數(shù)據(jù)統(tǒng)計除了是表面的數(shù)字集合外，還有內在意義可挖。客觀的統(tǒng)計學背后是由許許多多的主觀動機組成，要善于去發(fā)現(xiàn)和分析主觀因素的部分。 數(shù)據(jù)統(tǒng)計能夠幫助分析產(chǎn)品的投入和運營情況。產(chǎn)品人要清晰的認識到產(chǎn)品數(shù)據(jù)對于產(chǎn)品內外部中的意義。聲明：本文由網(wǎng)站用戶竹子發(fā)表，超夢電商平臺僅提供信息存儲服務，版權歸原作者所有。若發(fā)現(xiàn)本站文章存在版權問題，如發(fā)現(xiàn)文章、圖片等侵權行為，請聯(lián)系我們刪除。
