Cómo utilizar informes de análisis de datos

Este artículo es un marco de análisis de datos integrado resumido por el autor basado en sus muchos años de experiencia en análisis de datos. Presenta brevemente algunos puntos que el análisis de datos puede lograr. Disfrute ~

Big data, un concepto publicitado, ahora ha sido reemplazado por inteligencia artificial. No hablemos de inteligencia artificial por ahora. En lo que respecta a big data, todos estamos enfatizando su tecnología, como las palabras candentes de Internet: hadoop + spark, minería de datos. Cuando utilizamos big data, a menudo lo utilizamos para ficcionalizar su impacto. Por ejemplo, la colocación de la publicidad es precisa, la gestión de la seguridad social es ordenada y la industria farmacéutica es inteligente.

Por supuesto, todas estas son nuestras imaginaciones y no pueden separarse de la influencia del análisis de datos. Pero ¿nos hemos parado a pensar en cómo se implementa y analiza el big data? ¿Cómo utilizar los datos para permitir a las empresas tomar decisiones, como la publicidad dirigida?

¿Sabemos qué es el análisis de big data?

McKinsey define big data como:

“Recopilaciones de datos a gran escala que superan con creces las capacidades de las herramientas de software de bases de datos tradicionales en términos de adquisición, almacenamiento, gestión y análisis. las características principales son el flujo rápido, diversos tipos de datos y baja densidad de valor”.

Según mi comprensión de la definición anterior, el análisis de big data que resumí es conectar e integrar los datos obtenidos para encontrar patrones. Obtenga información para la toma de decisiones de inmediato.

Adquisición de datos

Las fuentes de datos que resumí se pueden dividir en tres categorías:

(1) Datos de las partes: datos fácticos del usuario.

Por ejemplo, los productos financieros adquiridos por el usuario en una determinada entidad financiera, hora, qué cuenta, nombre, número de teléfono, etc. , o datos operativos, como una aplicación financiera de Internet, datos de comportamiento operativo del usuario.

(2) Datos de segunda parte: De hecho, esta parte se denomina datos publicitarios.

Por ejemplo, el número de anuncios mostrados, el número de clics en la página del evento, el origen de los anuncios, etc. Algunas empresas utilizarán estos datos como datos de terceros, porque algunas empresas de seguimiento de publicidad utilizarán estos datos para integrarlos con datos masivos para crear su propio DMP. Empresas como DMP generalmente afirman ser empresas de terceros y datos de terceros.

(3) Datos de terceros: datos de la industria, también llamados datos públicos.

Por ejemplo, datos de asociación o datos de comportamiento en Internet, como los datos de comportamiento de los usuarios de una empresa de Internet en este sitio web, o la lista de instalación activa que podemos recopilar después de integrar la aplicación SDK, y la datos fuera de línea que se pueden recopilar.

Pasar: de hecho, se trata de integrar los datos de primera, segunda y tercera parte mediante la recopilación de puntos clave. Por ejemplo, podemos integrar los datos de una y tres partes a través de números de teléfono móvil, o integrar los datos de dos y tres partes mediante cookies o números imei. Sin embargo, debido al control del sistema de supervisión actual sobre los datos confidenciales de los números de teléfonos móviles y la dificultad técnica de la interoperabilidad multiplataforma de Internet y los datos móviles, nuestra tasa de coincidencia real es muy baja. Por ejemplo, si la coincidencia de datos entre una y tres partes alcanza el 20%, en realidad es una situación muy buena, excepto para los datos del operador.

Búsqueda de patrones: El objetivo es limpiar los datos, desde datos no estructurados hasta datos estructurados, para realizar estadísticas, explorar datos, descubrir patrones y formarse opiniones sobre informes de análisis de datos. Este artículo será desarrollado en la tercera parte.

Toma de decisiones instantánea: Sistematizar o productizar las opiniones en el informe de análisis de datos. Actualmente, la mayoría de las empresas todavía dependen de la toma de decisiones manual.

¿Por qué es necesario el análisis de big data? El análisis de big data parece seguir estos pasos, pero a juzgar por la fuente de datos en el primer paso, en realidad refleja las características de big data, que es un caos. Entonces, cómo encontrar patrones a partir de estos datos y si el contenido del análisis corresponde a los objetivos parece ser la razón por la que necesitamos un análisis de big data.

Hoy en día, el análisis de big data suele utilizar informes de datos para reflejar el estado operativo de la empresa. Al mismo tiempo, para el análisis de puntos de acceso y multitudes, los valores estadísticos que vemos se guían por las vistas extraídas del informe de análisis de datos. Entonces la pregunta es: ¿cómo utilizar el análisis de datos para guiar la toma de decisiones sobre datos?

Ideas de informes para el análisis de datos (este artículo comienza desde la perspectiva de los terminales móviles)

Según mi comprensión del análisis de datos, divido los informes de datos en tres categorías: análisis de mercado y operativos. análisis, Análisis del comportamiento del usuario.

Análisis de Mercado

En términos generales, el análisis de mercado es cualitativo y cuantitativo.

La carta de felicitación por el reciente drama "My First Half Life and Tang Jing's Career" fue enviada a una empresa consultora. Generalmente, prepararán un informe de análisis de mercado a través de entrevistas y cuestionarios para informar a los clientes su participación de mercado y opiniones de los consumidores.

Aquí tomamos como ejemplo el análisis del mercado de datos de Internet móvil. En términos generales, la fuente de datos son datos públicos o datos de terceros. Dijimos que al incorporar el SDK en la aplicación de un desarrollador, podemos recopilar listas de instalación y uso. Luego, cuanto más lo utilicen los desarrolladores de SDK, más fuentes de datos podremos recopilar, de modo que podamos formar una clasificación de las aplicaciones instaladas y las aplicaciones utilizadas. También significan lo mismo las tasas de cobertura y actividad aquí mencionadas, como la proporción de instalaciones y uso de esta aplicación en toda la categoría financiera.

Entonces, la función de estos análisis de mercado es, por lo general, resumir el marketing de la empresa. Por ejemplo, el KPI de una empresa financiera es la adquisición de clientes y han realizado una serie de actividades de marketing. El mes que viene, descubriremos si las instalaciones de la aplicación aumentaron en comparación con el mes pasado. ¿Cómo funcionan nuestros productos de la competencia? ¿También han realizado una serie de actividades de marketing para subir y bajar de rango? Todos podemos observarlo a través de análisis de mercado y análisis de productos competitivos, pero esta parte de la vista son datos de mercado, por lo que solo podemos especular si el aumento en las clasificaciones de los competidores está relacionado con estas actividades de marketing a través de una gran cantidad de actividades de búsqueda en el sitio oficial. Sitios web o anuncios en Internet.

Al mismo tiempo, se pueden descubrir competidores potenciales basándose en el gráfico de tendencias del mercado. Por ejemplo, podemos ver que ICBC en la imagen de abajo es un competidor potencial de todos los grupos bancarios, porque los teléfonos móviles pertenecen a un grupo de alta cobertura y alta actividad, es decir, el número de personas activas que han instalado xxapp también es el mayor. . Necesita prestar más atención a su estrategia de marketing.

Análisis de Negocio

La metodología que propone Internet móvil: 33r. Cuando antes hacía consultoría, esta metodología también se podía aplicar al análisis de redes. En resumen, 33r es:

Percepción→Adquisición→Actividad→Adquisición→Beneficio→Propagación→Percepción.

Cabe señalar aquí que el análisis operativo es solo la base de una empresa. Los gerentes de producto, el personal de operaciones y los especialistas en marketing pueden tomar decisiones razonables basadas en la referencia de datos de su propia empresa. Al mismo tiempo, los datos de funcionamiento son sólo una referencia o advertencia. Si desea ser específico, debe analizar los detalles específicos, como si la aplicación se revisará y cómo. ¿Qué canal de cooperación es necesario aumentar?

(1) Percepción Percepción

A partir del análisis de los datos publicitarios, el objetivo es determinar el tráfico de la página publicitaria del canal hacia la aplicación o sitio web y, al mismo tiempo, puede ayudar a los anunciantes a diseñar formularios de seguimiento, desde una perspectiva digital. Medir la eficacia de la publicidad.

Sin embargo, los datos publicitarios generalmente están en manos de empresas de seguimiento publicitario o de herramientas públicas como GA. Necesitamos confiar en las empresas de publicidad para diseñar enlaces de marketing, como páginas de eventos, agregar códigos de monitoreo o agregar códigos en medios y tiendas de aplicaciones para facilitar el monitoreo de los efectos publicitarios. Normalmente, estos datos son difíciles de cargar y suelen ser proporcionados por tiendas de aplicaciones o medios de comunicación. Al mismo tiempo, los datos anteriores y los datos de las empresas de seguimiento generalmente no se proporcionan a los anunciantes y son sólo valores estadísticos.

Volviendo al tema, veamos los datos de percepción. El objetivo real es medir si gastamos mucho dinero en marketing. El número de impresiones y clics en los anuncios es la mejor medida del desempeño del departamento de marketing publicitario de una empresa. Sin publicidad, no atraerá clientes, por lo que no vale la pena el dinero que gasta y cuántos clientes puede atraer antes de la próxima adquisición.

(2) Adquirir y ganar clientes

Adquirir clientes es el primer paso en la expansión publicitaria. Los usuarios hacen clic en el anuncio e ingresan a la tienda de aplicaciones o a la página de destino para descargar la aplicación. Después de visitar la página web e iniciar sesión en la aplicación, las empresas de publicidad o las tiendas de aplicaciones no pueden proporcionar los datos, por lo que adquirir clientes en realidad tiene dos propósitos.

Objetivo 1: Medir si los datos proporcionados en el primer paso son precisos, es decir, si se trata de trampas en el canal.

Objetivo 2: Determinar si el canal es bueno o no.

Objetivo 3: Determinar si la campaña de marketing es efectiva.

Por ejemplo, en la imagen siguiente, encontramos que el tráfico de búsqueda del 40% de los usuarios aumentó un 6% en comparación con el mes anterior. ¿Necesitamos aumentar la cooperación con SEM? En los canales de recomendación de medios, medimos las tasas de conversión de clientes a través de canales, activación de clic de usuario, conversión de activación a registro, ¿podemos centrarnos en aumentar la cooperación con una determinada tienda de aplicaciones?

La siguiente imagen es la aplicación del objetivo 3, que se utiliza para medir si los nuevos usuarios y los usuarios activos dentro de tres meses se ven afectados por el marketing de eventos, la publicidad y los cambios de versión.

Por ejemplo, la versión cambió el 28 de julio y se agregó una nueva arma de usuario. Por lo tanto, el gerente de producto debe analizar los cambios en la versión para que los usuarios puedan crecer tan rápido. Las actividades de marketing en agosto despertarán a los usuarios dormidos. reflejar el desempeño del operador. Entonces, ¿podemos aprender de la exitosa experiencia de agosto en la promoción de eventos? Esta exitosa experiencia requiere un mayor análisis temático.

(3) Actividades activas

Después de adquirir clientes, esperamos ver el rendimiento de nuestros usuarios nuevos y activos, por lo que el tercer paso es estar activo, que en realidad es para el producto El administrador modifica la aplicación o página para brindar soporte de datos.

El análisis de actividad puede referirse a los siguientes tres pasos:

Primero, defina el análisis de la página principal a partir del número de visitas a la página y visitantes únicos.

Por ejemplo, si la página de inicio de una aplicación es pv y uv es la más alta, nos centraremos en analizar la página de inicio.

En segundo lugar, cree un mapa de calor de clics basado en las páginas marcadas con un círculo para facilitar que los gerentes de producto brinden soporte de datos para conversiones de páginas posteriores. Por ejemplo, podríamos eliminar los botones de bajo clic y reordenar los botones de alto clic en la próxima versión.

En tercer lugar, cree un mapa de calor de clics basado en las páginas marcadas con un círculo para facilitar que los gerentes de producto brinden soporte de datos para conversiones de páginas posteriores. Por ejemplo, podríamos eliminar los botones de bajo clic y reordenar los botones de alto clic en la próxima versión.

(4)Análisis de retención e ingresos y beneficios. Referencia

De hecho, estos no se utilizan mucho en las empresas. Aquí hay una breve explicación.

①Retención

Cuando los usuarios se acumulan hasta un cierto número, esperamos ver la rigidez de los usuarios, por lo que llegamos a la retención que generalmente se usa para medir el efecto de las actividades. Depende de los usuarios. ¿Seguiremos usando nuestra aplicación después de este evento? Sin embargo, dado que no se accede a las propiedades de las aplicaciones financieras todos los días como las aplicaciones de juegos, no quedará mucho en las aplicaciones reales. El siguiente ejemplo es una demostración y no se repetirá.

②Ingresos

¿Cuánto efectivo aportaron a la empresa estos clientes restantes? Dependiendo de la cantidad de pasos de ingresos, generalmente las empresas no incluirán datos de flujo de efectivo en la plataforma estadística, pero debemos incluir los datos de cantidad acumulada aportados por los usuarios para nuestro uso para facilitar la segmentación del grupo. Por ejemplo, el siguiente es un breve análisis:

Comunicación de referencia:

Finalmente, queremos que estos clientes se difundan; el núcleo es el marketing de boca en boca, es decir, los usuarios; reenviar enlaces espontáneamente a otros usuarios para permitirles descargar la aplicación o participar en actividades, luego el siguiente paso de la comunicación cambiará el marketing, pero la comunicación estará sujeta a muchas restricciones, como la comunicación de boca en boca sin un mecanismo de recompensa, y El número de delanteros será casi nulo. Al mismo tiempo, la comunicación es difícil de medir, especialmente cuando hay un gran número de usuarios de Internet, lo que provocará una superposición de códigos de recursos y una carga para el sistema. Generalmente, las empresas no diseñarán este tipo de actividades para que los especialistas en marketing las consulten.

Análisis de usuarios

Si el núcleo del análisis de big data es en realidad el análisis de usuarios, como dijimos antes, los pasos del análisis de usuarios son los siguientes:

En En otras palabras, dentro del alcance de la recopilación de datos, abrir datos, conectar clientes y usuarios y realizar marketing preciso.

Primero, podemos filtrar la lista de condiciones y consolidar los datos aplicando condiciones de condición, ubicación y etiqueta. El propósito de la integración es perfilar a los clientes y determinar estrategias de marketing.

Por ejemplo, queremos filtrar clientes financieros (filtrar por condiciones de solicitud), aparecer en hoteles de cinco estrellas (condiciones de ubicación) y ser madres y bebés (etiqueta).

Pero cabe destacar que cuantas más condiciones haya, más claro será el perfil del usuario y menos personas habrá.

En segundo lugar, realice estadísticas en línea/en línea o modele análisis multidimensionales basados ​​en los grupos excluidos.

Por ejemplo, según la población examinada, encontramos que hay más hombres que mujeres, el teléfono móvil de Apple tiene los atributos más altos y, a menudo, utilizan herramientas del teléfono móvil. Entonces podemos cooperar con este grupo objetivo agregando herramientas móviles o cooperar con Apple para adquirir clientes o promover actividades.

En tercer lugar, integre el análisis de datos anterior para formar un retrato de la multitud.

Conclusión

Basado en mis muchos años de experiencia en análisis de datos, este artículo resume un marco de análisis de datos integrado, que en realidad es una breve introducción a varios puntos que se pueden analizar en los datos. análisis. Por supuesto, esto requiere mucha limpieza de datos y comprensión de la industria. Este artículo es solo un resumen desde la perspectiva del análisis de datos. El contenido se puede refinar y analizar en detalle, especialmente el capítulo sobre retratos de usuarios.