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「原理」需求攻略-如何提升数据的输出价值

上篇「原理」,我们讲了日常需求中,如何对接一个需求,以及如何处理需求。

今天这篇,我们来讲讲,当一个需求完结后,我们如何输出,才能更大的提高输出的价值。

可能大家都会有个疑惑,来了一个需求,要我们跑个数据,我们不输出数据,我们要输出啥?其实输出数据是最简单的,但是不知道大家是否有想过,他要这个数据的背后是什么?

要一个数据,可能是因为业务同学有一个疑惑,想要看看具体的数据,验证下自己的疑惑。

要一个报表,可能是新上线了一个产品,想要监控产品各方位的数据,为产品迭代做数据依据。

要一个数据时,他要的那个数据真的能解决他的疑惑,验证他的问题吗?建一个报表,这些他提出的指标真的能很好的为产品迭代做数据依据吗?不要自然的就认为,来了啥需求就干啥。

输出数据

这个就是上文说到的场景,要了数据给了数据,要了报表给了报表。我们也不care也无妨为什么要做这个,给了就好。

好的,没问题,那在业务方眼里,你就是个跑数据的。也就是上面说到的,既没有数据建议,也没有明确数据口径。你做的快了吧,业务需求会越来越多,毕竟高效嘛;做的慢了,还嫌你慢,后期有更快的就把你替代了。

那这一层怎么做呢?在需求前,结合自己对业务的理解,给出相应的建议,并结合建议,明确数据口径和指标公式。无论你输出什么数据,至少要准吧?!

但是这一层不好的就是,业务需要自己去分析。因为背后往往都是有个目的,业务拿到数据后,需要自己分析数据。

输出观点

数据,只是一个事实。我们如果在事实的基础上,输出了一个观点,那输出的价值就有了进一步的提升。

什么是观点,观点是基于我们拿到的数据(事实),总结提炼出的有倾向性描述/评价的结论。也就是说,观点是数据的汇总信息的描述及评价。

相比数据,给出观点,那业务方不用自己去分析数据了对吧,他只需要去关心数据结论是什么就好了。久而久之,业务有问题,就会想找到你来解决问题,渐渐的,你的价值也就会提升。

很多时候,特别是刚刚接触业务没多久的时候,我们不敢去给结论,下观点,毕竟万一错了,被人说都是小事,导致一个错误决策就是大事了。

但是,反过来想想,作为一个新人,业务方会直接用你的观点吗?或者老板会给你派一个十分关键的决策性问题吗?不会。所以,也正是这个时候,我们才要不断去尝试输出观点,慢慢了解业务,给出正确的观点。

当然,如果你是一个沉淀了很多年的资深打工人,这种问题也就不是问题了。因为就算给了你关键性问题,你也能过利用经验去做出合理的判断,给出符合逻辑的观点了。

前期来说,观点可以结合需求的问题,以及针对这个问题,我们对比之后发现的某些可落地的业务情况,给出一个答案。这个是一个非常保险的方式,我们在输出自己的过程总结。即便错了,我们也是方法上还需要提升,那我们也发现了自己的方法上的不足和漏洞,有了相应的提高。

所以,我们需要尝试给出观点,只有做了,才有进步的空间。

相比输出数据,输出观点让数据的价值进一步提升,业务自己去看结论,找方向即可。

输出TODO

那输出观点之后,再往上层走是什么呢?输出todo。

也就是说,我们结合自己的观点,输出接下来要做什么。这不仅解决了业务的需求,还为业务接下来要做哪些,选好了方向。

我们告诉业务,针对你这个需求,结论是什么。根据这个情况,我们接下来可以做哪些事情,这些事情的步骤是什么,哪些我可以做,哪些需要你们配合,预计的收益和损失是什么。

当我们把这些都告诉业务,你说业务是不是对你另眼相看?!不仅解决了我当下的问题,还为我解决了未来的问题,有了收益评估,有了工作计划,你的KPI完成了,我的KPI也完成了。

这时候,业务不仅不需要像输出数据那样,自己去分析数据找结论,也不需要像输出结论那样找方向,只需要根据我们提供的方向,判断哪些可以做即可。

当然,到这一步,不仅需要大量的经验积累,还需要深入的业务认知,我们也需要一步步来,不断去提升。

很多时候,我们也会疑惑,这些todo怎么给。结合相关的需求,我们可以从两个角度来做尝试(我们以DAU来举例):

角度1:如果是个问题,dau掉了,为什么?

我们在分析的过程中,肯定会去对比新老用户占比,新用户和渠道强相关,毕竟都是买量来的,渠道改策略,渠道花费减少都会导致新用户减少。而老用户,我们则会去看留存情况,留存是否有下降,哪个维度的用户下降了,下降了多少,我们都会去定位出来。

相应的,我们在解决问题的过程中,结合上篇文章的“定拆比”的方法,我们能总结出一套常用的问题定位方法论。

总结出方法论,并应用到DAU的监控上,下次DAU再降,或者上涨,我们就能直接定位出是否异常,以及为什么异常。而这个,就是我们需要的todo。

也就是说,如果是个问题,我们需要输出一种发现问题,并解决问题的方案。解决了当下的问题,未来的问题需求也就被解决了,我们还可以将此类方法复用至别的指标上,这不是todo是什么?!

角度2:如果是个目标,我想要DAU涨起来,怎么办?

我们也会去拆分目标。目前新增用户如何提高,渠道配比是否还有优化空间,该如何优化,优化后,渠道预计会涨多少量。老用户的留存如何提高,哪一类老用户的留存比较低,为什么低,和留存高的用户的差异是什么。

仍旧是“定拆比”那一套,我们通过拆分维度,对比数据,发现现在做的不好的地方。那这些不好的地方就是我们可以优化的方向。

那这些方向如何落地成todo呢?我们发现了差异,那我们可以对应到具体的差异上,看看业务能做什么。最简单的方法,发送Push,短信,告诉用户完成某个行为会有奖励,是不是就能提高留存。

那如何估计呢?通过行为的差异可以区分出不同行为下的留存率情况,如果我们能够将差异抹平,是否留存率也会提升到对应行为下的留存率。那对应到用户量的多少,就可以知道累计一段时间后,DAU会涨多少,那也就测算出来了预计的提升天花板,知道了相应的todo是啥。

当然,具体是否有效,我们可以用AB测试的方法来评估,AB测试的方法可以看之前写的文章《AB测试-详细过程和原理解读》

知识点总结

总结下来,我们分别输出数据,输出观点,以及输出todo,就是下面这个图了:

相应的,我们也来总结一下今天的知识点:

1、论价值的大小,输出todo>输出观点>输出数据。我们要有这个概念,一步步去改变自己的输出方式。

2、输出数据,业务需要自己去分析,然后得到观点,再然后给到todo;输出观点,业务需要自己结合观点找todo;而输出观点,可以直接让业务做决策,确定方案即可。

3、关于输出todo,当我们的需求是个问题时,我们可以结合工作过程,输出同类型的解决方案作为todo;如果需求是个问题时,我们可以拆分对比,找到可以提高的方向,结合业务,输出具体的可以落地的过程,并通过AB测试的方法验证效果。

本文分享自微信公众号 - 巡山猫说数据(sven994777),作者:巡山猫

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原始发表时间:2021-05-06

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