精准指南：如何进行圆盘数据分析并获得准确洞察

精准指南:如何进行圆盘数据分析并获得准确洞察?

其实这只是一种简单而粗暴的方式,对于很多企业而言,很难把握它。虽然它还是在提供工具,但实际上,精准的模型并不能帮助企业找到该特定场景下的精确洞察。

今天,我们就来聊聊,如何进行圆盘数据分析并获得准确洞察。

为什么要做一个圆盘数据分析?

有了它,用户运营才能更好的精准洞悉用户需求,实现产品更好的变现。

就像有人说,你说的这些数据只能作为一个用户的原始需求,但我也认为这样做可以为我节省很多资源,然后可以更好的引导用户来完成某个任务。

而对于我们运营者来说,我们在做数据分析时,最大的需求就是明确用户的基本特征,通过“老带新”来引导用户去完成自己的一个步骤,那么我们在进行数据分析时,该如何优化自己的用户画像呢?

接下来,我就会逐个介绍一些技巧和工具。

一、怎么进行分析?

首先我们要先确定好我们的用户画像是谁,通过分析我们的用户数据可以从哪些方面进行用户画像。

1、与用户的关联性

在我们的业务领域,我们一般有这样几个维度:用户属性、用户行为、用户体验、用户教育。

用户属性:通过用户画像,我们可以判断出来用户是谁,其次也可以判断出用户会被哪些方式所吸引,然后再分析用户行为的规律。

用户行为:通过观察用户的行为路径,我们就可以知道用户是不是喜欢某类商品,在平台上的购买意愿是什么,还有就是根据这些维度来制定用户的活动和策略。

用户教育:通过上面我们已经分析出的用户画像,接下来就是需要分析用户的需求,去制定用户的教育方案,我们要尽可能多地将这些需求和产品的关系转换成产品的需求,从而去挖掘用户真正的需求。

比如对于滴滴打车来说,滴滴会把用户的打车需求写入业务,并在需求的背后增加用户需求。

用户教育:通过上面我们已经分析出的用户画像,我们可以在业务中增加用户教育的方式,如司机培训、驾校培训、小朋友的培训、取证培训等。

标签化在不同的领域里也体现出非常重要的作用,通过标签化我们可以将用户进行分层,有利于制定更合理的用户标签体系,更加科学的对不同层级的用户制定不同的策略,也可以更加有针对性的对不同的用户做更精细化的运营。

对于一些纯业务类型的公司,可能会用到技术标签,或者说没有业务属性的公司,用户标签很可能会起到有针对性的运营作用,能够根据不同的业务类型,针对性的制定不同的策略。