用便利店的故事,解析怎么学数据分析?(1)

用便利店的故事,解析怎么学数据分析?(1)

首页模拟经营超级便利店我是店长更新时间:2024-06-03

数据分析,如今互联网人群口中的高频词汇。身为产品经理的你,如果还不懂得如何在工作中应用好数据分析,那么建议你,好好读完本系列文章。

本文为数据分析系列的第1篇——讲解何为数据分析工作?

为帮助大家尽快熟悉数据分析工作,接下来会引用一个比较经典但是通俗易懂的故事。

1 根据老板需求制定数据指标

故事中,你是一家便利店的店长,在某一天接到了老板下达的月度任务:下个月,需要将店铺的销售额提升至120%。那么,拥有数据思维的你为了完成目标,做了以下分析:

2 运用促销手段提升指标

找准方向的你,在便利店门前拉起了横幅,依次推出以下促销活动:

同时,为了检验进店率是否真的有因为活动而上涨,你又请了一位大学生统计便利店每天的人数,只要有人路过店铺则路过统计人数 1,有人进入店铺则进店统计人数 1,有人付费成功则付费统计单数 1。

3 分析数据,完成任务

终于,在你的一顿操作下,便利店在一个月内表现喜人。

便利店门前的促销横幅,吸引了更多进店人群,相比上个月的进店人数,本月上涨了32%

促销活动吸引了更多的精准付费客户,使得付费率上涨15%,乘于进店人数上涨的32%,付费单数总共上涨48%

虽然因为营销活动让利于客户,导致客单价整体下降了14%,但由于付费单数48%的大幅增长,总体销售额仍然上涨了28%,成功保住店长位置。

4 数据分析各环节工作

通过上面的故事,相信大家对数据分析工作也有了基本的了解。

业务需求

老板提出的“下个月,需要将店铺的销售额提升至120%”,就是一个业务需求。

数据分析工作始于业务,并且终于业务。数据分析一定得是为了解决业务需求而存在,同时也要求进行数据分析的人必须熟悉业务,否则制定的数据指标或分析结果都可能会不切实际,难以落地。

制定数据指标

很明显,“销售额”就是你和老板都认同的数据指标。不同的业务需求,所对应的数据指标不同,即使同一业务需求,也可对应多个不同数据指标。

制定数据指标的本质就是跟业务需求、跟团队人员对齐口径,没有绝对正确的数据指标,只有业务、团队都认同的数据指标。

数据埋点

数据埋点,也叫数据采集。付费单数、进店人数、路过人数,这些统计数据都是由大学生站在便利店门前不断数人数,累加出来的,这一过程就叫数据埋点。

一般在活动和功能上线前,统计团队就应该想好埋点方案,并保证在上线后,系统能同时采集到相关统计数据,不完整的数据有可能误导出完全不一样的判断结果。

数据分析模型

这里的数据分析,指的是各种分析数据的方法和思维。故事中,因为业务需求简单且明确,采用了“对比分析法”,对活动前后的销售额指标进行对比即可。但在实际工作中,面向的业务需求往往比较复杂,需要采用不同的分析模型,如AAARR漏斗分析模型、用户画像分析模型。(后面数据分析章节细讲)

数据分析系列第1篇——讲解何为数据分析工作,大致就讲到这里,干货不多,希望能帮助大家快速了解数据分析的相关工作流程。

笔者是一只野生的产品经理,人微言轻,希望各位同行不吝赐教、拍砖。感谢阅读~

本文由 @LiuCTao 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议

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