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3、如果你已经提出了假设，你建议渠道那边的同事接下来应该做什么事情？是做一系列的测试回收数据，还是去改善渠道质量，还是在以后投放之前对用户选型和内容筛选先做一轮沟通？你建议的行动项是什么？」 小王越听压力越大，但也慢慢明白了老毛说的「不合格」是什么意思。 我们在做数据分析的时候，要始终有好奇心和责任心，通过一个小数据是可以洞察出很多问题的，而这些问题，不能仅仅限于提出，甚至是看到了但忽略的状况，否则数据分析就没有价值，可以不做。 拿一个实际的例子来说。 企业A的商业模式是按年收取固定单价的会员费，那么企业A的核心数据就是：付费会员率。 拆解这个率的时候，会有2个关联指标： 会员首次付费比例 会员续费比例 如果在数据分析中，发现续费率较高，atv，但首次付费比例低，首先得出的结论是： 企业A提供的会员服务具有一定的价值，但对会员服务的表述及刺激用户成为付费会员的形式、文案、交易流程可能存在一定的缺陷。 接下来，去通过调取这些可能存在的缺陷点涉及的流程及数据去观察，是不是在这些方面存在问题。 如果是，提出假设，通过行动去验证。 所以，其实数据分析一旦启动，就不是一个单次的行为，它更像是一次实验的启动器，通过启动一个实验，来调校不同的业务发展的状态，寻找机会点，排除风险。 我希望大家都能有意识的去做结论、提出假设并制定行动项，这也是为什么我从来不单独提「数据运营」概念的原因，因为每个运营人，只要你有涉及的业务模块，你都应该具备「数据查询」与「数据分析」的职责和主观能动性。这才能让你提高的更快。 说完收工。 #专栏作家# 张亮，微信公众号：zhangleo1983，人人都是产品经理专栏作家。知乎大V，互联网从业者；《从零开始做运营》作者。聊产品聊运营，偶尔深度。分享一切有益有趣的内容。 本文原创发布于人人都是产品经理，未经许可，不得转载。
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