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上述是比较基本的数据思维应用思路,对于实际的数据分析工作来讲,我们根据又需要不同业务场景使用相应的数据分析模型,例如漏斗分析模型、全行为路径分析模型、归因分析模型、杜邦分析法、AARRR模型等等。
总之,当你觉得数据分析毫无头绪,杂乱无章;冷静下来,根据以上思路进行梳理,当我们有大概的数据思维应用基本思路之后再做行动,只有这样才能培养自己严谨的逻辑分析能力。
数据思维应用在工作和生活中不同的场景中。
▶在广告投放时,若具备的数据思维,就去从广告的受众群数量大小、渠道数量、成本和效果回收情况,想办法去拆解出各种影响因素、预期效果、投入成本等信息。
▶在优化产品时,若具备的数据思维,就去梳理其商业模式、面对的用户群体、群体的使用场景,以及可能设置的付费点并去验证,同时想到可改进的价值点,并观察后续运营动作是否验证了改进点。
▶在整理回访数据时,若具备的数据思维,就会通过线索来源,通话总次数,通话有效次数&时长,线索意向级别,销售司龄等数据维度来判断这组客户的意向度,来缩短成单周期。
▶若具备的数据思维,当看到为什么滴滴打车你的价格高?就会观察并思考可能是你周围叫车用户多而司机少,也可能"其他原因"。
▶若具备的数据思维,当看到为什么每个超市都鼓励办会员卡后,就会观察并思考可能是因为要留住你,增加你选择去他们消费的机会,减少去竞争对手消费的机会。
总之,数据思维的应用是非常广泛,还有在管理的应用,人力的应用等,这里就不一一扩展了,其应用基本都是大同小异,只要我们掌握了基本的思维思路,再者不断的提升工具的使用,结合实际的业务场景,贴合业务来应用数据思维,就能在工作和生活中发现问题,解决问题,总结问题。
在制订渠道投放计划时,如何有效地筛选广告投放渠道?以及如何合理地分配投放的预算呢?对于这两个问题,我们都需要从数据思维的基本思路开始着手。

首先,在对这几个渠道的数据有了基本的认知之后,明确其分析目标,我们可以根据广告投放的实际情况进行预算的控制和调整。比如,在缩减预算的情况下,应该如何优化投放费用的最优分配呢?
进而,通过各个渠道的转化漏斗分析,看看各个渠道的转化率,环比往期数据,来优化新增渠道。其目的可以测试不同策略和素材的效果,还可以横向对比不同投放方式的渠道拉新成本,择优选择。我们就按小米渠道的各环节转为为例,转化环节可以简单的分为下载→激活→注册→创建企业。如图所示:


数据思维是一种底层的思维模式,其作用有:
2、从纷繁复杂的现象中找到问题与短板,有助于找到解决方案;
3、快速准确的调整工作方向,提高与公司战略及发展阶段的匹配性。
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1)找人算命、测字、占卜、解梦、化解厄运、使用迷信方式治病;
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3)针对具体风水等问题进行求助或咨询;
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