「微商经验」二、跳出数据看数据

我们先来看一则小故事。

某个端游做用户调研，收到 3 份同样内容的反馈：「这个游戏太坑钱了。」于是，运营人员去详细查了一下这三个用户的情况：

用户 A，角色战士，等级处于中等，从用户资料上看，是个学生，游戏中当月消费金额 200 元。

用户 B，角色法师，等级处于高级，从用户资料上看，是个白领，游戏中当月消费金额 200 元。

用户 C，角色奶妈，等级处于低级，从用户资料上看，是个工人，游戏中当月消费金额 200 元。

首先，虽然同样是 200 元的消费金额，但是学生、白领、工人的消费能力是不一样的，承受消费的压力也不同。

其次，中级战士经常在 PVP 中被蹂躏，这个学生在游戏中对药品、装备产生了大量消费；高级法师有超多的副本记录，消费分布很正常，主要是药品的补给和材料消费；低级奶妈副本下的不多，PK 也不多，但是购买了大量的经验包用于升级，并且在回答调研之后，等级已经提高到中级。

于是，运营人员大致理解了为什么三个不同类型的用户会有同样的反馈：

用户 A，由于在游戏中被其他玩家压制，同时没有很好的消费能力，200 元在其日常支出中占了很大的比例，所以理所当然地认为「坑」了。

用户 B，由于 DPS 在游戏中大受欢迎，所以花费了大量时间和精力，在游戏外可能产生了大量的消费，比如，游戏时间太多没时间做饭需要订外卖，第一天太疲劳了导致第二天要买咖啡等。

用户 C，由于要赶超等级进度，钱主要投在了经验包上，导致产生了游戏不平衡，高等级玩家都是花钱买来的感知。

看完这个小故事，大家也许已经感觉到什么了。

是的，我们在讨论数据分析的时候，其实想要了解的不单单是数据，而是数据背后的人。

因此，读懂数据的关键是读懂数据背后的人。

那么如何读懂数据背后的人？有几个步骤或者原则。

1. 抛弃预设立场

分析数据的第一步是要抛弃预设的立场，就是不要试图先定义数据展现的意义是什么，而是先研究数据的波动和波动的节点。通过这一步去确立后面要研究哪些相关事件——用户行为还是系统事件。

2. 深挖用户行为背后的逻辑

定位完成后，就要去挖掘对应时间节点的相关事件，包括系统事件（版本升级、服务器错误等）和用户行为（时间节点前后一段时间相关联用户的持续行为）。

3. 尝试换位思考

尝试换位思考，就是考虑站在用户立场，在相应时间节点和对应事件行为发生时，会产生什么样的行为。

4. 整合关键数据

前面的动作完成之后，就可以整合关键数据，必要时要去比对历史数据，然后得出结论：

❑ 造成数据变化的原因究竟是什么？

❑ 有什么办法可以改善或者促进数据的变化？

❑ 下次有类似情况的时候，应该进行何种处置与预案？

在这里最重要的是，要整合所有路径的数据，串起所有的流程去看对应的行为，孤立的一个数据不说明任何问题。

举个例子：

某品牌电商最近的成交量下降，运营人员需要看哪些数据？

1）页面流量变化 + 各渠道入口流量变化；

2）登录用户的浏览行为，使用购物车但未购买的用户数、商品类型；

3）支付订单页面的蹦失率；

4）竞品平台同类商品价格，竞品平台同节点流量变化，网站最近的异常监控报告，等等。

跳出数据看数据，考验的是运营人员对数据的敏感度，以及通过数据解读背后原因和产生解决方案的总结、归纳的能力。