这是我入行电商运营的第735天:盯着店铺数据,两个月了访客量一路下跌;上百个微信社群,每天活跃的只有我们的水军;公司忙着做短视频,直播带货,两个月亏了十几万;我说做场万级流量的抽奖活动,老板说预算就800...
身边的同事都在升职加薪,就自己在这原地踏步。不想做温水里的青蛙🐸,我决定"跳一跳",去其他公司试一试。
上周偷偷摸摸面了个试,面试官上来抛个问题:
"假如你是公司的运营负责人,我们想通过提升店铺的服务体验来提升用户粘性,你会怎么做?"
没想到这么简单,就是考验我的数据分析能力嘛!
"进行用户调研,总结改进意见,根据统计结果安排服务项改善优先级,并进行用户满意度的跟踪回访。"我自信坚定地说出了答案。
结果一抬头,撞上面试官的眼神,我就知道我凉了。
01、不懂数据的运营都被现实打了耳光
我的答案有什么问题吗?标准答案又是什么?回去路上就给一电商运营大佬发消息请教,同样的题目,看到他的回答,我跪了。
大佬的解决思路是这样的:用户调研描摹用户画像,找到精准用户,基于业务目标和用户特征搭建指标体系。
数据采集:对用户进行调研,按照"用户年龄"以及"用户所在城市"两项指标交叉分析我们用户的特征,利用热力图进行数据展示,直观明了。
(用户画像)
根据热力图,可以轻松定位出两类主要用户:二、三线城市的25-35岁;一线城市的25-30岁。
数据收集了,用户画像也有了,解决业务问题才是运营做数据分析的落脚点。
指标搭建:提升服务体验的目标指标有哪些?评估维度是什么?怎样的指标来衡量才合理?这些都需要具体化,要有看得见的数据,所以重中之重是运营指标模型的搭建。
(提升用户服务体验的数据指标模型)
观察验证:最后将实际执行中的结果与设定的那个指标体系做对标,来评估是否达标,策略是否有效。
一样的问题,不同水平的数据分析,得出的运营策略完全不同,显而易见他的策略有理有据,并且执行过程中也在用数据不断迭代优化;而我内心完全没有方向,只被用户牵着鼻子走……
大佬给我进一步拆解,完整的工作流大致要经过10个步骤:
每一环节都要层层细分,真的太考验数据分析能力了!
他说:"数据分析能力是运营的必备技能,也是向高级运营进阶的核心竞争力。一道题就同时考验了你数据采集、数据分析、数据指标搭建这三项能力,你的答案证明你有数据分析能力,可是只停留在初级运营的水平。"
听完你是否和我一样好奇:What?初级水平?
初级运营和高级运营分别对应的数据能力是哪些?
02、高级运营具备的数据能力
通过和大佬的深度交流,总结出初级运营和高级运营分别对应的数据能力,各位可以对号入座~
初级运营:
常见的1~2种数据分析及可视化工具使用
掌握常见的2~3种数据分析方法
能够通过数据归因解释业务问题
基于业务逻辑构建基础指标体系
能够发现数据异常并分析可能原因
高级运营:
根据实际需要选择合适的跨工具组合应用
根据业务需要灵活运用多种数据分析方法
复杂业务问题的数据分析与洞察
复杂数据指标体系搭建
理解核心业务数据,并从中发现增长机会
总结完,我发现自己的数据分析能力连初级水平都达不到。
一气之下想转岗位,看了各大招聘网站的热门岗位,结果发现:能转的运营岗位统统都要求具备数据分析能力!
不论身处哪个岗位,提升你的数据分析能力已迫在眉睫。
其实早在2015年,马云就曾预言:在未来,这世界最珍贵、最稀缺的资源,不会是石油,而是数据。
5年后的今天,数据已覆盖到我们工作中的每一个场景。身处数字化时代,懂数据,做运营的你将同时收获高薪、话语权、不可替代性和成就感。
如果你的数据分析能力还停滞不前,就像别人都在用智能手机,而你还在用大哥大,不就成了一个原始人吗?
如果你不想走到被优化的边缘,如果你不想还没发挥所长就进入瓶颈期,如果你不想在舒适区域中止步不前,数据分析趁早学。
来源:跨境电商赢商荟
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"假如你是公司的运营负责人,我们想通过提升店铺的服务体验来提升用户粘性,你会怎么做?"
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