以言传道：优化表达，提升沟通效果

以言传道:优化表达,提升沟通效果。

这一轮优化表达的推进是如此的顺利,一轮却有上千名优化师,那是因为想要提升沟通的效果,离不开「数据」了。而在此之前,数据导出的时侯,每天会统计一些数据,需要的数据分析、访谈等,都是市场。再经过几个月的优化后,通过数据表现,寻找出最优的匹配方式,并进行优化执行,实现最优的实现时间。

接下来,我们便从数据导出的生命周期开始剖析,从最初的抽象数据到复杂的多维度,得出最终的优化力及效果。

01

在对应行业中,如何做数据标记?

既然是做优化,就必然要通过对数据的建模及分析,来进行数据的归因,进而得到提升结果,但一般我们会通过前几个阶段的数据,概括一下这个过程。

如果你的项目为产业化项目,这一部分数据难免会疏漏,或者短时间内没有数据算,则需要对这些数据进行归因,例如需要增加的漏斗,或者中层的,像下图这样的采集数据。

还需要再补充的是,如果是由业务角度,不能针对这些数据进行归因,也无法数据驱动决策的能力,因此一定要先做到复用,其次再确定业务的诉求。

举个栗子,比如新增XX个增量转化率偏好业务的指标,那么通过核心指标去统计用户的属性就不一定是有价值的,这也不利于项目的后期优化。

所以在过往的资源积累中,也需要进一步分析竞争对手的数据指标,以及行业中核心产品的数据指标。

通过公式的计算,那么,该部分数据被记录之后,就需要进行一定的量化。

如何进行归因呢?通常有以下几点策略:

1、围绕业务指标,整理线索

将用户的行为和需求层层拆解形成一个线索,使得每一层都可以回到原来的漏斗中去,这样会减少很多不必要的漏斗环节,更加抓取用户的每一个决策节点。

2、数据采集,观察

根据用户的主要行为以及需求进行采集,然后对于这个节点进行AB测试,重点监控。

3、上线前的预热

在资源有限的情况下,可以让有经验的运营人员先准备一下线索表,知道哪些表单能够获取更多的需求,有的放矢,不仅可以让效率大大提升,还会大大降低思考成本。