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以优惠券规则为例,我们该如何处理数据?

2019-11-08 16:51:09 来源:宇宙旧居网

本文介绍了如何区分数据、如何收集数据以及如何从三维角度处理数据。

作为一个产品新手,我认为我的数据敏感度高于有相同经验的人。读过上一篇文章的人也应该知道这一点,并指明道路——“卢金:优惠券持有者能走多远?》

所以今天我想和大家分享我对数据的看法,主要是从三个方面:

数据是欺骗性的,这是众所周知的,但是它越常见,越多的人倾向于忽略它。让我们来看一个数据欺诈的案例。

当卢克金筹集资金时,他列出了如下一系列数据:

从整体市场空间来看,目前全球咖啡消费市场约为12万亿元,其中中国只有2000亿元左右,改善空间仍然很大。

也许吧,但是从市场来看,中国的咖啡市场确实是一片蓝海。市场有很大的发展优势。但是两万元是什么意思?

是的,这是中国人的消费习惯。在中国,自古以来就信奉茶文化,咖啡从未感冒过。许多人根本没有喝咖啡的习惯。

这就像在美国卖猪肉一样。有潜力,但人们根本不买。

当然,有太多数据具有欺骗性的例子:

这些看似迷人的数据实际上无法反映生活中的真实情况...

那么我们如何识别数据呢?

识别数据并不要求我们盲目否认数据,而是要找出数据的方向。例如,当优惠券的任务下降时,我们需要执行相关的数据处理。与以前的优惠券政策相比,普通人可以进行相应的处理和逻辑优化。此外,可以根据用户的时间进行处理。

但事实上,我们也被这些数据所欺骗,那么我们应该如何收集这些数据呢?然后我们看看:

数据是骗人的,我们有能力识别数据,我们可以在这个时候开始收集数据,收集数据也很讲究。

确定任何事情的方向都非常重要,数据收集当然也是一样的,那么我们应该如何确定方向呢?

当然,这是第一个原则,即探索物质的本质。

例如,有一个优惠券任务,这次收集相关数据,开始分解,优惠券-用户,商家。也就是说,用户使用优惠券和商家的收入。此时,数据是显而易见的——使用频率和收入。

然而,仅有两个数据是不够的。我们需要更多的数据。我在这里通常使用的一种方法是闭环因果法。

例如,当我看到数据方向的收益时,我的逻辑思维是这样的:

那么将会有更多的数据可用,每个环可以对应大量的数据,并且数据将在此时被处理。

不是所有的数据都是我们现在想要的。奥卡姆剃刀定律将在此时适用。摆在我们面前的是优惠券问题。我们有很多相关的数据,但是什么是最简单和最直接的数据来证明呢?

当然,我们已经筛选出了主要数据,其他一些数据是辅助性的,而不是不看它们。我们选择了核心数据,然后对这些数据进行了对比分析,这将给我们的工作带来很大的便利。

首先,我们需要找到数据之间的关系。优惠券的折扣必须与交易流程相关。此时,我们需要进行图标分析。我相信每个人都知道这一点,但我们不需要找到对应于最高交易流量点的优惠券折扣。

附言:事实上,这需要通过比较成本来分析。数据量非常复杂。这是数据分析师应该做的。

更具体地说,不同的商店有不同的交易流程,用户使用不同折扣的优惠券会对交易流程产生更大的刺激。这就是为什么我的小优惠券规则在不到一个月的时间里创造了数千万的交易流量。

如果更常见,那就是取最大值/最小值的问题。如果是客户,那么我们应该选择合适的折扣来获得最大的用户。

当然,我上面所说的主要是如何通过数据来解决我们的问题需要/分析新的规则。有时一个新数据就像一个新维度。例如,许多人想到优惠券并分析用户的行为习惯,但是没有人从商家和地区的角度来分析它们。如果你认为别人没有想到优惠券,你会成功的。

当然,产品经理每天都会处理更多的异常数据。

至于如何处理日常数据?

作者是热爱产品的年轻产品王。如果你像我一样是个新人,那么每个人都应该互相学习。如果你是长辈,我希望你能严厉批评。

作者:℃,一直在luckin和ucar实习的产品主管。

这篇文章最初由@℃出版,每个人都是产品经理。未经允许禁止复制。

主题地图来自unsplash,基于cc0协议。

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