四、有感性反馈时如何深入分析 如果在梳理过程中

已经拿到感性反馈则可以直接对感性反馈进行深入分析。 比如业务部门反馈积分太鸡肋了都没啥用。可以进一步分析 清晰定义什么叫没啥用在产生端没用还是使用端没用? 数据验证没啥用到底是不是真的在数据上有证据? 问题度量是一直以来都没用还是逐步变没用? 原因分析如果用户不喜欢积分用户喜欢啥? 这里要注意几个关键问题 定义一定要清晰 感性反馈之所以感性就是因为它没用规范的描述。比如积分没啥用如果是说生产端一般指送积分不能带来效益比如拉新人、促消费;如果是消耗端没用一般指积分不受客户喜欢客户兑换使用得少。细节一定确认清楚避免南辕北辙。

这个数据分析思路让人大呼靠谱 真实性验证不

 

可少 业务部门给感性反馈背后的原因也很复杂 可能是真的了解情况非常不满 可能根本不了解情况随口一说 可能有其他目的比如上新活动把积分取代掉就坡下驴 所以要 玻利维亚 WhatsApp 号码列表 用数据验证下是否说的是真的。如果感性反馈和数据结果对不上就得再深入思考到底真实目的是哈? 问题度量先于原因分析 问题先分轻重缓急再看什么原因导致的。这样做不但有利于抓真正的重点问题而且有利于梳理分析标杆明确改进方向。比如说积分活动太低低于:就算不好那么以下四种不同的表现指向的分析结论是完全不同的如下图。 这个数据分析思路让人大呼靠谱 五、无感性反馈时如何深入分析 如果在梳理阶段啥感性反馈都没拿到。那就只能自己做做探索。

产品经理如何做好端数字化?

阿尔巴尼亚 WhatsApp 号码数据

各行各业都搭上了数字化转型的顺风车实现了行业的迅速发展。由于端产品是为企业所提供服务的产品那么企业应该如何乘上数字化的顺风车呢? 查看详情 > 在探索阶段 摩洛哥 WhatsApp 号码列表 重点关注趋势和变化 突发性重大变化 长期性缓慢变化 周期性变化 比如在积分来源端常见的变化情况如下 这个数据分析思路让人大呼靠谱 趋势和变化本身可以成为进一步分析的点比如 注册积分已经很少人领取是否应该优化 活动积分赠送太多是否为年后积分到期时埋了地雷 人工调账缺少规范经常有大笔异动是否要追查 作为数据分析可以把这些发现先罗列出来要不要深入分析交给领导决定。

发表评论

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注