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数据驱动能力进阶,从访问级到事件级

从经验驱动到数据驱动,我们经历了一整个数字化发展浪潮。还记得早些年什么工种最难得?工厂里的老师傅,因为他们有技能,无它,唯手熟尔。

 

我们一直在进步,数据驱动告诉我们在进行决策之前,我们需要数据来辅助决策,在执行之后,我们需要数据来验证决策的正确性。数据与决策形成了良好的闭环,PDCA被广泛应用于产品运营上,然而在我们利用数据驱动精益成长的时候,数据的维度决定了数据对于决策指导的比重,那就是访问级和事件级。如果你身边的运营还在关注UV和PV以及跳出率,请你肯定他,并且告诉他,关注事件级数据,会打开新世界大门。

 

什么是访问级和事件级?(网站举例)

 

访问级数据:

 

跟访问有关的数据,比如独立访客数量(UV),页面浏览量(PV),平均访问页面数量,平均访问时长,跳出率等。

 

通过访问级数据,我们可以通过页面被访问的相关数据上洞察一些信息,比如我的跳出率变高了,是不是因为着陆页上的信息不符合用户的搜索意图了,或者UV、PV的增减意味着用户的关注量变化了,还可以粗浅的知道我的网站表现情况。

 

 

问题来了,访问级指标真的可以驱动决策么?也许会有一些指导,但这是完全不足的。

 

举例:

1、我想知道,为什么访客那么多,订单那么少?

2、我想知道,不同浏览器会不会存在兼容问题?

3、我想知道点击关注按钮的用户有多少?

4、我想知道我的用户都是从哪里来的,表现如何?

 

如果知道了这些问题的原因,那么我们就会知道如何优化我们的产品,从而获得更好的数据增长。

 

但是,访问级数据完全做不到。这个时候,我们的数据分析能力需要升级了,换个维度看数据。

 

事件级数据:

 

以事件触发为基础的数据维度,计算不同的事件发生的时间,触发的人,以及了解事件的属性和属性值。

 

 

举个例子:

事件:点击加入购物车按钮

事件属性:加入购物车的商品

事件属性值:商品名称

 

这样数据上传到易观方舟,我们就可以知道有多少人,多少次点击了加入购物车按钮,并且可以通过细分维度知道都分布在哪些商品上。

 

这样的数据直接告诉了我们,哪些商品被加入购物车次数多,还可以通过事件分析来进行漏斗构建,广告来源效果跟踪等,这样就可以针对性进行优化调整,事件的分析是更小颗粒度的维度的行为分析,这是访问级数据完全不具备的。

 

有了事件级数据后再去看访问级数据,我们会发现一个现象:如果只有访问级数据,那么只能为决策提供很小的帮助,完全实现不了数据驱动。

 

只有访问级数据结合事件级数据,数据才会更加全面。

 

并不是说有了事件级就不要访问级,很多数据还是需要访问级的,比如页面浏览是可以作为一个事件存在的,比如"某页面的浏览"这个事件的触发次数和触发人数,这样浏览级就可以作为漏斗的其中一个环节来组成存在,帮助我们更好的进行分析。

 

事件的应用就像乐高玩具一样,可以根据自己的需求创造无数种可能,做数据分析通常都是先有需求,其次有构建想法,然后通过事件来复现自己的构建想法,最后看到数据表现。

 

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