1 个闭环 + 1 个案例，为你解读实现数据驱动的秘诀
大數據時代，各行各業的數據驅動意識空前增長，但不少企業在如何運用數據驅動理念實現業務有效增長仍存在困惑。
下面本文將通過一個經典的數據驅動閉環模型（如下圖）結合實際案例進行解讀，幫你緩解焦慮，洞悉實現數據驅動的秘訣。
一、發現問題
某教育公司 M 一直希望提高課程的付費轉化率，且為實現這個目標在 4 月初增加了拉新投入，但是在加大投入的 1 個月后，營銷人員通過數據分析發現，雖然注冊用戶量有上升，但課程的實際付費人數并無明顯增長，付費率基本持平甚至有下降趨勢。
?小貼士數據驅動在“發現問題”中的作用：
l??數據監控預警，實時、快速的提醒和反饋問題，降低對業務的損失；
l??主動進行數據挖掘和分析，結合用戶反饋、調研等情況，及時發現業務缺陷。
二、原因診斷
M 公司通過多維度的數據分析，如渠道分析、漏斗分析、留存分析等，最終發現加大投入后渠道引流量確實有明顯增加，但是大量用戶在使用新手獎勵后就變為沉默用戶或流失用戶，在再次發送優惠券時，這些用戶部分會繼續付費，基本可定位為因為薅羊毛用戶過多導致付費率過低。?
數據驅動在“原因診斷”中的作用：
l??多維度、多模型下鉆分析，精準定位原因。
三、解決方案
目前，M 公司已經將利潤值降到最低，無法支持長期的優惠券補貼，為了加強新用戶的有效轉化，M 公司計劃變更新用戶拉新體系，在拉新初期過濾掉一部分薅羊毛用戶，并縮短新注冊用戶首次下單時間，提高對真正有購買意愿和購買能力的用戶轉化，促進高價值客戶的沉淀。
針對該措施，M 公司策劃了一個新的測試方案，并準備與原有方案進行 A/B 測試（如下圖）：
注：文中所涉數據均為虛擬，僅供參考。
背景補充：M 公司的課程主要分為三種價格：99 元、199 元、299 元，99 元課程銷量最好，目前的營銷策略是主推 99 元課程。
在進行?A/B 測試前，M 公司欲根據解決方案制定效果評估的具體衡量指標，但此時不同職能的人有不同的呼聲，如下：
市場推廣人員：用戶量增加才有價值（業務量變化）
產品人員：轉化率提高了才好（轉化率）
運營人員：用戶復購率高才是真的好（客群質量特征）
那么到底看哪個呢？事實上，數據驅動的思維，需要對多個指標綜合評估，而不是看單一指標。
?小貼士
數據驅動在“解決方案”中的作用：
l? 定位到原因后，根據數據表現設計對應的解決方案；
l? 通過數據的量化指標，來做對比方案和制定評估效果指標等。
四、業務實踐
M 公司實施新方案后與原方案的效果對比如下：
通過上表我們能很明顯的發現，新方案實施后，日均注冊人數、日均消費金額均明顯下降，效果還不如原方案呢！事實上也是這樣的嗎？答案見下一步效果評估。
?小貼士數據驅動在“業務實踐”中的作用：
l? 數據提供實時的效果監控和問題反饋，邊做邊調整，形成實踐的過程管理。（本文案例主要運用在 A/B 測試的控制變量中）
五、效果評估
M 公司為了進一步評估新方案的效果，使用了神策數據的漏斗分析、留存分析等分析模型進行了多維下鉆分析，對比了客戶的長期價值，對比結果如下圖：
上表中，新方案付費轉化率和付費留存率有了明顯的提升，長期來看，很顯然新方案顯著更優。
數據驅動在“效果評估”中的作用：
l? 多種分析模型、多維度、多視角提供客觀準確的評估，為正確決策提供堅實的基礎。
六、復盤總結
A/B?測試結束后，M 公司對整個過程進行了復盤，并得出以下結論：
通過數據分析發現，新方案更優，能在初始設置中篩選出有價值用戶，未來將按照該方案迭代；
市場、產品、運營在未來進行方案評估時，需要通過多維下鉆分析進一步評估方案效果；
M 公司解決了新手用戶轉化的問題，下一步準備優化渠道投放，獲取更多優質客戶。
數據驅動在“復盤總結”中的作用：
l??根據效果數據反向復盤業務實踐，及時發現問題，調整策略，推進業務螺旋式向上發展，進入下一個完整的業務閉環。
寫在最后的話
本文通過一個簡單的案例分析了數據驅動在教育行業中拉新效果評估的運用，事實上，商業行為本身是通過“數據”的流通實現，比如貨幣金額大小、商品的數量多少等，學會數據驅動的思維來發現問題、解決問題將事半功倍，希望本文內容對你有幫助！
PS：來個硬廣，不知道如何實現數據驅動行業大佬們，可以私信小編拋出你的疑問（最好附上姓名、公司、電話號碼），小編將火速通知專業的咨詢顧問為您解答！
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的1 个闭环 + 1 个案例，为你解读实现数据驱动的秘诀的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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