时间:2023-01-19 | 标签: | 作者:Q8 | 来源:网络
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您是否注意到最近办公室里更频繁使用“数据驱动”、“数据通知”和“数据启发”这些术语了?看起来您的同事只是在用文字赶时髦,但也许您会完全疏忽它们。因为这三个短语有很强的意义,如果您知道它们代表什么以及如何正确应用,它们会非常有用。 这些短语背后的真正价值是什么?“数据启发”实际意味着什么,和“数据通知”相比又有什么不同? 希望我可以帮助揭示点东西,在我10年的分析团队工作和现在的产品团队工作中,为了能通过数据来战略性地指导产品,我已经能够理解并阐明这些短语之间的差异了。 首先,它们的含义是什么?数据驱动,数据通知和数据启发描述了如何使用数据。
最好的情形是您的团队已经建立了利用这三个用例的思维模式,并且知道何时利用每个用例,因为:
您是数据驱动的吗?数据驱动意味着您拥有确定未决决策结果微信营销 kpi的数据,当有人使用这个术语时,意味着与数据通知或数据启发相比,他们要求的是最具体的信息类型。 这是数据中最严格的数据思维方式:
1. 何时需要数据驱动?数据驱动结果的两个最佳用例是回答业务问题和确保对任何产品上的更改不会对业务产生负面影响。 以下是数据驱动问题的示例:
2. 如何响应数据驱动的请求进行A/B测试确保设置的用户属性能捕捉每个测试组中的用户属性。在测试完成后,使用事件分割来显示哪个组在预先确定的度量计划中指定的成功度量具有更高的转化率。 运行回归模型时,务必探索分析哪些操作彼此高度相关以及哪些与期望的结果高度相关,并注意哪些功能会影响其他功能,这可以帮助您发现由于某个功能更改而导致的收入上升/下降。 3. 局限性对于这种类型的请求,数据旨在回答一个非常具体的问题。这意味着您无法从同样的数据中获得其他见解,这些数据有一维的用途。如果您看到其他人使用来自数据驱动请求的数据来回答一个无意回答的问题,那么这将抵消数据驱动的工作。这个用例不应指导新的策略或设计思维过程,而是应该用来验证解决方案。 您是数据通知吗?数据通知意味着团队了解KPI绩效、下降率、以及任何给定产品中的用户路径。他们能够发现普遍的性能上升或下降现象,并能说明可能发生这种情况的原因。要成为一个数据通知的团队,您需要知道是什么和为什么。团队还必须准备使用这些信息来改进和告知他们未来的策略,用这些数据指导未来的操作将使您的团队获得数据通知能力。 1. 何时需要数据通知激活数据通知流程的主要原因是:
该小组需要执行两个流程:
2. 如何响应数据通知的请求团队获得数据信息时应该包括诸如路径查找器、事件分割、漏斗分析和生命周期等报告。 注意包含以下细节:
3. 局限性与数据驱动不同,数据通知分析不应该直接告诉您应该做什么。它应该有助于解释过去的失败和成功,从而推动新的战略。 团队必须能够清楚地传达他们正在制定的策略为什么会奏效的假设,如果他们不这样做,那么就无法分析过去的策略。如果无法分析过去的策略,那么团队就永远无法理解为什么会发生某些事情,因此也就永远无法实现数据通知的团队。 您是数据启发的吗?数据启发通常对结果没有要求或期望,它本质上是探索性的。三种分析类型的结果将不同数据源的数据糅合在一起,并在数据源之间产生有趣的共性。理解数据启发的关键是通过识别看似无关的数据源来激发新想法,从而帮助克服数据难题。 关于这个分析,这样做的人是依靠直觉和推理,而不是具体的、统计上合理的方法。坦白说,这是一件好事,您希望在混合中进行此类分析。 数据的问题在于,它只能描述过去发生的事情,并根据过去的趋势预测未来可能发生的事情。它不能很好地提出新的、创新的想法,因为这些新想法没有先例。数据启发可以通过识别看似无关的数据源来激发新想法,从而帮助克服数据难题。 1. 何时需要数据启发应用数据启发思维的最佳位置是:
数据永远不会告诉您如何进行设计或策略,但是它会告诉您这是一些有趣的并发趋势,因此提供了比其他方电子屏广告投放法论更广泛的信息。 2. 如何响应数据启发的请求这些关键的探索性报告是:
3. 局限性这些数据永远不应该被称为具体数据。每个人都应该意识到出现的数据趋势可能是假的交互数据趋势(看似相关的交互实际上并不相关),只要每个人都知道从这些数据中得出具体结论是有风险的,就值得冒这个风险,因为这些数据可以揭示之前未知的笼罩在黑暗中的区域。 您的答案是数据驱动、数据通知还是数据启发?还是三者结合?利用这三种数据思维模式可以增加团队完成工作所需的相关洞察力,关键是知道何时需要利用哪种。这样您的关键是知道利用每一种思维模式的时候,这样您对数据的期望就会与您从数据中得到的一致。 如果您能够确定您需要特定的数据驱动见解,那么现在您知道这可能需要计划和自定义实现。 如果您希望了解您的策略是如何执行的,以便可以针对将来进行优化,那么请确保您的市场调查问卷法团队已了解了这些策略的先前策略和评估指标。 如果您正在寻找灵感,要知道您可能没有得到您想要的确切信息,但可能会发现一些令您惊讶的事情。这三种思维模式都有各司其职,关键是要知道自己需要哪种思维模式。
原作者:Shayna Stewart 原文链接:https://amplitude.com/blog/data-driven-data-informed-data-inspired 翻译:「即能」小程序,公众号:「即能Upskill」 本文由 @即能 翻译发布于,,。 ,基于CC0协议 |
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