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百度月薪3万招广告优化师,看到要求我傻眼了!

如今,不管我们身处哪个行业,哪个岗位,都躲不开一个词——【数据】
  • 产品:日活怎么下降了30%?拉数据找到问题了吗?

  • 运营:活动转化率多少?效果不好的地方如何改进?

  • 营销:用户付费数据出来了,新的营销策略怎么定?

 
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在各种数据的支配下,和90%人一样,我认为自己的数据能力还不错直到上周开会领导抛出这个问题:

“各部门负责人,公司想通过提升服务体验来提升用户粘性,你们会怎么做?”

“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,撞上领导的眼神,我感到阵阵凉意……
01
不懂数据的打工人
都被现实打了耳光
领导一脸严肃继续追问:“其他人想法呢?”
大家都陷入思索,运营同事Lucy说话了。
“我的整体思路是这样的,先用户调研描摹用户画像,找到精准用户,基于业务目标用户特征搭建指标体系。”
说完,她拿起笔走到白板面前,边说边画起来。
第一步数据采集,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。
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(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,解决业务问题才是我们做数据分析的落脚点。
第二步指标搭建: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,所以重中之重是指标模型的搭建。
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(提升用户服务体验的数据指标模型)
第三步观察验证: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,得出的策略完全不同,显而易见她的策略有理有据,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……
不出意外,Lucy的这部操作,秀了我们一脸不说,也顺利拿下这个新业务。
会后,我向Lucy大佬请教,她给我进一步拆解,完整的工作流大致要经过10个步骤:
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每一环节都要层层细分,真的太考验数据分析能力了!
她说数据分析能力我们职场进阶的核心能力。一道题就同时考验了我们数据采集、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,可是只停留在初级水平。
听完你是否和我一样好奇:What?初级水平?
那高级水平的数据能力是啥样?
02
职场进阶具备的数据能力
通过和Lucy大佬的深度交流,总结出不同水平的数据能力,各位可以对号入座~
初级水平:
  • 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

进阶水平:
  • 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。
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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:能转的岗位统统都要求具备数据分析能力!
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