著者について
@小宇
交通データ分析に焦点を当て、360と58で働いた。
トラフィック分析やビジネス実現などの関連データ分析を主に担当します。
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「システム」という言葉に関しては、上司が「全体の状況に基づいて作業を計画し、内容を包括的にし、システムを形成する必要があります！」と言っていました。データアナリスト？それは 「ターゲット監視システム？」、「運用分析システム？」、または「APPインジケーターシステム？」ですか？ビジネスを強化するためのデータ分析システムを構築するにはどうすればよいですか？今日は、システム構築のトピックについてお話します。
ビジネスデータ分析システムを構築するには、アナリストのための2つの要件があります：最初は、ビジネスモデルを理解するために、データの後ろにビジネス上の意味を説明することがビジネス上の問題や改善点を見つけるために、前方の事業を推進することができるように、第二、データだけでなく、チャートの山は、プロセスに応じて、ターゲットリンクトラフィック、論理的、順次サブモジュールサブトピックプレゼンテーションデータを必要とします。これら2つの要件を満たすことが、実際のデータ分析システムです。
私の仕事のシナリオに基づいてビジネスデータ分析システムを構築するための基本的な考え方について話しましょう。
01ビジネスロジックを明確にする
アナリストは彼らがサービスを提供するビジネスについて明確でなければなりませんか？ビジネスロジックとは何ですか？ビジネスの中核は何ですか？ビジネスに基づいて分析システムを構築することによってのみ、分析結果をより根拠のあるものにし、ビジネスにより適切に適用することができます。
トラフィックアウトソーシングビジネスを例にとり、ビジネスロジックを整理します（下図を参照）。各ビジネスラインは、トラフィック需要を開始します→マルチチャネルトラフィック購入→トラフィック紹介ランディングページ→トラフィック変換を生成するランディングページ→トラフィック収益化と効果の変換、この一連の手順購入目標が達成されているかどうかを判断します。
02 分析モジュールを分解します
ビジネスロジックが明確になった後、分析モジュールは目的とイベントのシーケンスに従って分解され、各目的分析のトピックと焦点が明確になります。アウトソーシング事業の解体分析モジュールは以下のとおりです。
購買効率はコアに焦点を当てています：どのくらいの予算ですか？どのくらいのトラフィックがどの価格で購入されますか？現在の入札で目標を最大化できますか？予算、価格、購入フローの調整に関係なく、3つのバランスが取れている場合にのみ、フロー供給は比較的安定します。
広告の塗りつぶしは、トラフィックの収益化に直接影響します。したがって、広告主の予算が合理的に消費され、効果が期待に応えることを保証することを前提として、ページ広告の充填率は継続的に増加し、それによってトラフィックの収益化の効率が向上します。
ユーザーの行動は、収益の変換と効果の変換の両方を決定できます。収入と効果の変換を注意深く調べて、ユーザーが1つのページでどのような行動をとるか、何ページにアクセスしたか、ポイントサイドポイント変換/バウンスのアクセスパスを調べます。コンバージョンに至ったユーザーの特性に基づいて製品戦略を最適化し、企業がトラフィックのコンバージョンを増やすのを支援します。
上記の各モジュールの最適化の目的は、共通のビジネス目標を達成することであり、目標を達成するためのデータ監視は基本的かつ重要です。収入、効果、インプット、アウトプットのデータパフォーマンスは、現在のビジネス状況と目標の達成を直感的に説明し、目標の達成をタイムリーに監視することは、ビジネスの安定した健全な発展に役立ちます。
03 分析指標を決定する
分析モジュールが決定された後、各モジュールの分析指標が選択されます。指標は基本的に、結果量とコンバージョン率の2つのカテゴリに分類されます。結果ボリュームは達成された規模と目標を表し、コンバージョン率は効果を表します。ビジネスパスに応じて、主要ノードの変換と重要な結果の達成が分析指標として選択されます。パス順に指標をリストし、コアデータかんばんを形成し、データシステムの確立を完了します。
トラフィックアウトソーシングビジネス分析モジュールに基づいて、次のデータボードを分解できます。
04 トレンドと事業開発への洞察
明確なビジネス構造とモジュールの分解により、データボードはビジネストレンドを追跡できます。追跡するとき、最初に注意を払うべきことは、目標の達成です。目標の達成は、判断し、ビジネストレンドの変動に応じて異常な問題を特定し、ビジネスの改善点を見つけるための一連のフォローアップアクションを決定します。製品と運用の学生は、データの結論に基づいて各段階のアクションプランを作成します。同時に、アナリストは分析の視点を絶えず変更し、ビジネスリンケージの同時開発を実現する必要があります。
次の例：
ビジネスの段階的なアクションに従って、フェーズのコアを明確にし、主題分析の方向をカスタマイズします。
所得増加段階に注意を払う
コアステージ：トラフィック需要、広く報告されている充填効果ビジネストランスフォーメーションポスト。
テーマ別分析の方向性：顧客数、事前カウント消費率、ランディングページP VR、ビジネス業界率。
効率改善段階に焦点を当てる
ステージコア：エフェクト変換;
主題分析の方向性：CV R、効果量/ UV、顧客効果コスト。
コスト管理段階に焦点を当てる
ステージコア：購入効率、効果変換;
主題分析の方向性：CTR、ACP、CTR、CVR、CVR、UV / UV。
05 ビジネスの成長を促進
ビジネスの成長を促進することは、高レベルのデータ分析の目標の1つです。ビジネスを改善したい場合は、ビジネスの詳細を理解し、問題を発見し、重要なポイントを特定し、科学的かつ合理的な最適化計画を立て、ビジネスの成長を達成するために計画の実施を促進する必要があります。その中で、問題の発見、重要なポイントの発見、ソリューションの最適化、および実装の促進は、すべてデータ主導のカテゴリです。
たとえば、交通購入ビジネスにおける需要と供給のマッチングの問題：
問題が見つかりました
最適化
トラフィックは具体的にどのように割り当てる必要がありますか？これは、データ分析がプロジェクトでのプロジェクト実践に価値を提供できる場所を見つけます。
データヘルプ項目
ソルバーの原理に従って、ビジネスにおけるトラフィック割り当ての問題を解決します。具体的な方法については、「ソルバー-予算割り当ての適用」を参照してください。
プロジェクトの実践テストの過程で、アナリストは継続的にフォローアップして実験の効果を評価し、プロジェクトの目標達成と完了後に繰り返しアップグレード可能なコンテンツを確認する必要があります。参加、評価、意思決定の全プロセスの実現は、ビジネスの成長を促進するためのデータ分析と呼ぶことができます。
06 データシステムを形成する
データ分析システムを構築することの本質は、ビジネスニーズを満たし、ビジネス上の問題を解決し、ビジネスの成長を促進することです。アナリストと学生は、ニーズを満たし、問題を発見し、問題を解決し、プロジェクトをフォローアップし、市場を再開する過程で、引き続き洗練と要約を行い、独自のデータ分析システムを形成する必要があります。
マインドマップ、表、またはドキュメントにすることができます。データ分析システムの性質が長い間認識されていた形が何であれ、その正当な役割を果たすために、特定のビジネスに立ち寄るのは、優れたビジネスデータ分析システムです。
交通調達事業の例に戻ると、要約によって形成されるデータシステムは次のとおりです。
実際には、多くのアナリストは専門的な統計分析手法、分析ツール、アルゴリズムモデルを習得していますが、ビジネスと協力する過程で、理論的な深さ、難しさ、プロ意識に常に注意を払いますが、ビジネス関係は無視します。適合度が高いため、分析構造は体系的な分析構造を形成できず、分析スキルは初歩的なレベルにとどまることができます。
パーソナライズされたニーズにプロフェッショナルな方法で対応し、分析結果をビジネスに広めることによってのみ、アナリストの価値を真に実感することができ、同時に初級から上級へと成長します。
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1.「データ製品」に戻り、<ビッグファクトリーからのデータ製品に関するインタビューの質問>を取得します。
2.「データセンター」に戻り、<Dachangデータセンター情報>を取得します。
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4.「友達を作る」に戻り、交換グループに参加して、より多くのデータパートナーについて知りましょう。