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高薪必備的6款數據分析工具 | 深度測評

陳維賢

原作者:陳維賢 2019-04-12

數據分析 工具

2019-04-12
市面上有不少用戶行為分析工具,可以讓運營等業務部門更方便地分析數據。
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在我們第 7 期內容編輯訓練營學員中,有一個公眾號的編輯,寫過很多10W+,并把公眾號從 10 萬粉絲漲到了上百萬。

但她卻十分困惑:

按照目前的狀態繼續工作下去,月薪最高也不會超過 15k,很好奇月薪 30k 的內容編輯應該具備怎么樣的能力、素質和技能。

類似這樣的問題我收到過不少,大部分人甚至許多運營人都覺得自己的薪資上限是 15k,因為“工作沒啥技術含量”,“全是臟活、累活”,“就是個打雜的”……

但實際上,我研究了招聘網站上 300 多個運營崗位之后,發現其實有很多“高薪”運營崗,包括用戶運營、內容運營、社群運營、活動策劃等等,它們的職責要求都會強調一點:具備數據分析能力。

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為什么運營要懂數據分析?因為運營是一個不斷發現產品問題,并解決問題,提升用戶體驗的崗位。在這個過程中,數據分析能幫運營更高效地解決問題。

今天這篇文章,我們聊聊運營應該怎么做數據分析,并給大家推薦和評測一些比較好用的數據分析工具。

運營如何做數據分析?

說到數據分析,很多小伙伴可能第一時間聯想到復雜的算法,龐大的數據,甚至是讓人眼花繚亂的代碼。但實際上,運營做數據分析并不需要懂這些,關鍵是你對業務流程的理解,以及用數據解決問題的思維。

什么意思呢?給大家舉一個小紅書的案例。

小紅書在去年年初做了戰略調整,把重心調整到社區,相應的它的北極星指標也從電商的 GMV 變成社區的 DAU,于是用戶的留存率就變成了很重要的指標。

但是當時社區的留存率并沒有達到預期,在這種情況下,如果是不懂業務流程,不懂數據分析的運營可能會打算直接優化內容或者做活動了。

而我的前同事根據用戶年齡進行了用戶分層,很快發現其實是“低齡人群”(10-16 歲)留存率很低,拉低了整體留存率。

“低齡人群”留存率低怎么辦呢?

他對業務流程進行了梳理,從渠道曝光-點擊下載-打開App-話題選擇-點擊-搜索-互動。       鳥哥筆記,數據運營,陳維賢,數據分析,工具

發現影響留存率的幾個關鍵用戶行為是:打開 App、點擊 Feeds 流內容、點擊搜索結果、內容點贊、內容評論。然后針對這幾個行為做出假設,并用數據驗證假設。

假設一,“低齡人群”都是中小學生,學習繁忙,沒時間打開 App,所以留存差。通過數據分析發現,小學生確實存在這樣的情況,但是初中和高中生在周一至周五的活躍度并不比周末低。

假設二,“低齡人群”找不到自己感興趣的內容。通過對搜索數據的分析發現,這部分用戶對明星、動漫、頭像內容的搜索頻率最高,但是搜索結果的 CTR (點擊率)很低,也就是說用戶確實沒有找到自己感興趣的內容。

假設三,Feeds 流推薦的內容質量不夠高。通過內容的評論、點贊數據分析發現,動漫、明星方向的內容點贊率普遍不高,說明這部分內容的質量確實有待提升。

最后他得出了結論:10 到 16 歲年齡段用戶的留存率偏低,是因為這些中小學生的興趣點并不在美妝、美食、健身等,而集中于二次元和明星八卦,運營團隊需要加大這方面的內容比重,同時提高這部分的內容質量。

可以看出來,這整個“發現問題-數據分析-明確問題-梳理業務流程-做出假設-數據驗證-得出結論”的過程中,業務思維是至關重要的。

一般來說,運營做數據分析能做到上述這個程度(擁有業務思維)就已經很優秀了,但是讓數據分析真正發揮作用,離不開技術的支持。大部分公司是這樣操作的:

運營梳理業務流程后,把數據分析需要用到的數據字段(用戶信息、用戶行為)需求提交給技術,讓技術建立數據庫。當運營需要進行數據分析時,跟技術人員提需求,他們根據需求寫 SQL(用于訪問和處理數據庫的標準的計算機語言)將數據從庫里提出來,然后交給數據分析師進行分析,最后形成分析報表給業務部門查看。

這個過程沒有三五天搞不定,因為部門之間需要協作安排,耗時可能還會更久,大大降低了數據分析的時效性。

除了時效性差,這種數據分析流程還存在一個問題:對技術同學的依賴性很強,如果是小公司沒有技術崗位,那就無法執行了。

在我進行數據分析課程答疑時,發現不少小伙伴都會問,有沒有更“獨立”的數據分析支持工具,可以讓運營自行完成一些數據分析,不用總是勞煩技術,就像稍微學點 PS 就能處理大部分修圖工作,不用打擾設計師一樣。

答案是有的!市面上有不少用戶行為分析工具,可以讓運營等業務部門更方便地分析數據。

這些工具中還有一些是可以免費使用的。

比如國外的 Google Analytics(以下簡稱 GA)、Mixpanel,國內有百度統計、易觀方舟 Argo、友盟、TalkingData 免費版(以下簡稱 TD 免費版)等。

不過這些工具各有特色,下文我會從幾個角度介紹這些產品的情況,大家可以根據自身的業務情況做選擇。

優質數據分析工具推薦

在這幾款產品中,GA 和百度統計算是比較早期的產品了。它們的數據收集以傳統的頁面瀏覽人數(UV)、頁面瀏覽量(PV)和用戶會話(網站訪問量的測量方式)為主。

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左 GA,右 百度統計

不過,對于移動端的 App 來說,用戶的行為比網頁更為復雜,過去那種以頁面和會話為中心采集到的數據顆粒度不夠細。

因此,近幾年推出的工具都采用了“用戶+行為”的數據收集模式,例如我們這次推薦的易觀方舟Argo、Mixpanel、友盟、TalkingData。

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盡管 GA 和百度統計這幾年增加了關于用戶行為分析和自定義屬性的功能,但本質上主要還是服務網頁產品。

優質數據分析工具評測

接下來,我們從數據采集、數據分析、數據安全性和用戶服務 4 個方面對上文中的 6 個數據分析工具進行評測,讓大家更加清晰地了解這幾款數據分析工具的功能,選擇最適合自己的工具。

1)哪款工具的數據采集準確度最高?

用戶停留時長、用戶消費金額、用戶分享率等數據指標,是通過對用戶行為數據字段的加工和處理得出的。

用戶行為字段記錄的格式一般是,用戶 ID+ 操作(比如瀏覽首頁、評價、點贊)+ 時間。

用戶行為數據字段的準確性,是數據分析工作的重要前提。

數據的準確性,往往跟數據分析工具使用的埋點方式和數據更新頻率相關,我們將從這兩部分進行對比評測,看看哪款工具的準確性更高。

① 數據工具的埋點方式對比

首先給大家科普一下,常見的數據埋點方式有 3 種,代碼埋點、可視化埋點和全埋點。

這些都是技術層面的專業術語,運營同學們只需要了解不同埋點方式對數據準確度的影響。

代碼埋點可以自定義需要采集的數據,精準統計用戶的某一行為,準確度相當高。

可視化埋點,數據覆蓋面和精準度相對較低,精準度要求不高、追求效率的業務可以用可視化埋點。

全埋點,可能會涉及用戶的隱私問題,不做推薦。

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6 款工具的埋點方式對比


目前來說,除了百度統計外,另外5款分析工具都支持的代碼埋點。其中,易觀方舟Argo、Minpanel 和友盟統計還可以做可視化埋點。

基于數據精準度考慮,建議大家選擇支持代碼埋點的數據分析工具,也就是  GA、Mixpanel、易觀方舟Argo、友盟統計和 TalkingData。

不過,GA、Mixpanel 在數據采集上沒有針對國內手機應用的特點進行優化,因此在數據采集的準確性上可能會受到影響。

② 從數據更新的頻率對比

數據更新頻率也會影響數據的及時性和準確性。

通過體驗這幾款工具的 Demo(演示版本),我發現除了 TalkingData 免費版是每天更新一次數據外,其他幾款工具的數據實時性都比較好,基本每個小時更新一次。最讓人驚喜的是易觀方舟Argo,它的數據更新是分鐘級的。

綜上所述,從數據準確性來看,這 6 款工具得分名如下。

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2)哪款工具的數據分析功能最豐富?

通過數據埋點對用戶行為數據做采集,我們可以得到很多的數據字段(類似Excel表)。想要通過數據來發現問題、得出有用的運營結論,還需要對這些數據字段進行加工。

這幾款工具的數據加工能力都蠻強大的,運營在做用戶數據加工時可能需要的分析模型,它們都有。接下來,我將通過這幾款工具的數據加工模型質量和個人行為加工深度、數據加工算法精度進行對比。

① 數據加工模型質量對比

數據分析模型越豐富,意味著可以從更多的角度看數據。

還是拿小紅書來說,如果只是單一地統計“留存率”這一數據,那么得出的結果就只是“留存率不高”。但是,“留存率不高”的問題出在哪里呢?不得而知。

但是,如果通過人群維度進行留存指標,就能發現,是“低齡人群”(10-16 歲)拉低了整體留存率。

我總結了運營工作中經常會用到的數據分析模型,對 6 款數據分析工具的覆蓋情況進行了比較。

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6 款數據分析工具的數據分析模型對比


我發現易觀方舟Argo 和 Mixpanel 的分析模型是最豐富的。不過,Mixpanel 由于基本沒有本地化,以及 SDK(軟件開發工具包)的兼容性問題,對于中國公司來講,數據接入成本很高。

另外,易觀方舟Argo 還有一個很贊的數據分析模型——“下鉆分析查看”,它指的是對數據基于同一維度的縱向深入分析。

例如,我們在分析社區的內容瀏覽量時,能夠從內容分類的維度進行細分,深入分析某一內容分類的瀏覽量。這樣一來,就能更加精準地了解到什么種類的內容更受歡迎。

② 用戶行為加工深度對比

前面我們所說的數據模型,更多的是基于用戶做整體的分析。在有些情況下,我們也需要對用戶的個人行為進行分析,得出更精細的運營數據。那這幾款工具能不能做到呢?我發現,GA、Mixpanel 和易觀方舟Argo 的表現比較完美。

易觀方舟Argo 有一個功能叫“用戶行為序列”。也就是說,當我們完成用戶分析或用戶分群之后,可以點擊列表中任意單個用戶,獲取他的歷史行為記錄。

這個功能,讓我想起小紅書團隊的一件趣事。今年過年期間,小紅書在 App 上做了一個錦鯉活動。結果,抽獎結果出來后,他們通過私信、電話等多種方式都聯系不到這位錦鯉。

后來,通過技術人員在后臺查看這位錦鯉的歷史行為記錄,發現 TA 每天都有登錄小紅書的記錄,說明通過 App 來聯系用戶是可行的。于是,他們給錦鯉定制了 20 條 Push 推送......

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圖片來源:小紅書App 公眾號


值得一提的是,易觀方舟Argo 可以在完成用戶分析與分群后,通過郵件、短信、Push 消息等方式對目標用戶進行精準推送。也就是說,假設小紅書的運營用了這個工具,就可以自己給錦鯉發送 Push 了。

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易觀方舟Argo “消息推送”功能


③ 數據加工算法精度對比

其實,從算法的嚴謹性上看,GA 應該是最好的。但是,如果使用的是免費版的 GA,在用戶或者事件量較大時,它會采取抽樣分析。由于樣本是隨機的,運營結論的準確性就可能會受到影響。Mixpanel 的免費版本也存在類似的問題。

不過,有知乎網友稱,如果網站排名在 Alexa(網站流量排行榜)上是一萬五后的,抽樣帶來的影響很小很小,可以放心使用。

提醒一下,GA 的付費版最少 15 萬美元每年。

在數據加工算法上,易觀方舟Argo 支持自定義指標、多維度多人群的指標對比、人***叉分析、即時數據分析(實時分析)等方式。數據算法的多樣化,帶來的最大好處就是,得到的數據分析結果更準確,從而能夠精準地發現運營問題。這一點,我們在上文也提到過了,就不贅述了。

綜上,從數據分析功能來看,6 款工具的得分如下:    

3)哪款工具的數據安全性最有保障?

對于運營來說,有了第三方工具的幫助,確實在數據分析上會更加便利。但是,與之相伴的還有一個大家都比較顧慮的問題,就是數據安全性問題。目前市場上很多數據分析工具提供的都是 SaaS 服務。

SaaS 服務是一種 to B 的專業型軟件租賃使用模式,也就是說,這些工具是安裝在供應商的服務器上的,當我們使用工具時,數據就會上傳到他們的服務器上。這樣一來,數據的私密性就會受到影響。國內有很多大型企業都不太愿意用 SaaS,就是為了保護核心數據。早在 2010 年,阿里巴巴就宣布放棄 SaaS。

在本次評測的幾款 App 中,只有易觀方舟Argo支持企業私有化部署,對數據安全有特殊要求的可以考慮,其他數據分析工具都算是一種 SaaS 服務。

對了,在數據采集上,這幾款數據分析工具基本都是通過 SDK 嵌入App 中獲取數據的。但不同的是,易觀方舟Argo 和 Mixpanel 向企業開放了源代碼,這樣一來,我們可以看到代碼的內容,也就不用擔心代碼中會夾帶一些其他的東西來竊取信息了。

這樣看來,在數據安全性上,易觀方舟Argo 算是完勝其他產品了。

4)哪款數據分析工具的用戶服務最周到?

在服務方面,工具之間的得分差異比較大:

除了 GA 和易觀方舟Argo 提供社區服務支持以外,其他產品目前還沒有完善的用戶服務支持。社區服務其實還是蠻重要的,如果在使用產品的過程中有任何疑問,都可以上社區尋求幫助。

而從數據管理、項目管理、權限管理這些常用的管理功能來看,這幾款工具都提供了比較友好的支持。不過,只有友盟+提供了手機 App,可以隨時通過手機查看監測的數據情況;易觀方舟Argo 則支持通過手機瀏覽器訪問查看數據看板。

總結

數據分析是解決業務問題的關鍵手段,也是運營提高薪資的利器。運營做數據分析不同于技術或數據分析師,關鍵是要有業務思維。

許多公司進行業務數據分析時需要技術人員參與,這樣的流程存在時效性差的問題。如果是小公司沒有技術人員,就很難進行數據分析了。

在這種情況下,大家不妨嘗試一下市場上的用戶行為分析工具。

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6款數據分析工具的評測總得分


最后,讓我們一起用工具武裝自己,成為高薪運營 er 吧!

關鍵詞
作者:陳維賢 來源:運營研究社(U_quan)
本文經授權發布,不代表鳥哥筆記立場,如若轉載請聯系原作者。
綜合評分:3.5
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用戶評論

石吟

2019-10-21 14:24

易觀方舟這么強為啥沒聽說過

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石吟

2019-10-21 14:24

易觀方舟這么強為啥沒聽說過
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