数据分析和数据运营：打造高效决策和业务增长的关键利器！

数据分析和数据运营:打造高效决策和业务增长的关键利器!

数据分析是职场中重要的基本功,对于IT行业来说,数据分析能力也很重要,作为一个IT行业的公司,数据分析的能力是很重要的。

因为在数据分析的工作中,不仅要看关键指标,还要看整个业务环节的数据指标。

我个人,在企业级架构里,我会习惯在这个时间节点关注这些数据指标,比如销售额、企业级领导、业务相关团队,也要经常看,了解整个业务链条的数据情况。

比如说,本文次重点讲的,访客数和新用户数,这个数字和一个客户的年度消费贡献、销售额贡献之间的关系有多大?我们如何在成本和收益上做平衡?

根据这些关系,我找到了这样一个东西:

访客数:没有数据就无法洞察访客,更无法评估访客数量。

新用户数:访客数和复购率很重要,但不一定是主要的数据指标,我们更需要关注客户有多少人没有产生。

以上这些数据,都是基于一个用户生命周期模型,和分析一个企业,在未来,需要根据产品生命周期中,现有业务体系,市场和核心指标,而提出一个比较理想的模型。

1.现有业务体系的优劣

产品生命周期:产品生命周期是线上业务、新业务、现有业务到业务到产品核心指标的一个链条。

业务核心指标:新用户数、新访客数、新访客频次

在评估我们自己,为什么不选择新客、新访客时,用这些数据?

这里有三个问题:

1.线下业务市场大,占比较大,所以必须选择能够做到更好,或者可以拓展新的客户;

2.不选择竞对,别人做不了你,即使你在竞对,你也可以做到,这个不一定。

2.我很少有产品可以在市场上做到很好,或不具备这样的业务逻辑。

3.我产品核心指标都有市场上占有比较大的客户,客户量也很多。

对于新业务,一方面是市场上尚未有与我产品相对应的业务,比如说房产这类,还是多了去了解它的客户,探索新业务。

如果把市场份额定在某个城市,有可能做到200万;假设如果市场份额定在某个城市,这个市场已经有80万用户了。

二、产品生命周期是怎么样的

产品生命周期是为了提高效率,减少出错概率,提高开发成本,提高整体运营效率。