一文詳解公眾號數據分析的精確姿態(tài)(9)

示例如下：

我們不難計算出，B版本指導語的菜單點擊平均比率比A版本提拔了：

(0.69-0.49)/ 0.49 = 40.8%

孰優(yōu)孰劣一覽無余。

五、總結

我們經常會看到“數據驅動增加”的說法，但切勿望文生義的奢望數據自己能夠驅動用戶增加。

驅動用戶增加永久取決于：你的運營策略是否更好、更有創(chuàng)造性、更具吸引力。

而“數據”只是為我們的各種新的運營策略是否“變好”提供了及其緊張的客觀參考，是我們判斷原形的「眼睛」。

這才是“數據驅動增加”的內涵：用數據科學的引導、優(yōu)化工作

當然，對于各位熱衷思考的讀者同伙們，必然曉暢本文的思路遠不止于應用在公眾號數據分析的范疇。

無論你是做產品運營、做市場分析、客戶分析、做內部人力資源管理、行政管理甚至是炒炒股分析行業(yè)下的轉變，或者分析你的阿貓阿狗是否喜好新的玩具……都可以天真應用本文的思路：

1. 明確必要“試驗的新方法”
2. 思考強關聯(lián)的數據參數
3. 設計評估方法
4. 獲取數據，套入模型
5. 對比新方法是否「更優(yōu)」

最終作出科學的判斷：是固化新方法呢，照舊繼承探索更好的策略。

通過本文也可以側面看出，對于廣大運營人而言，“思考力、想象能力、建模能力”遠比很多人認為的緊張得多。

假如一個運營人只渴望探求可以模擬、借鑒、拿來即用的套路，那么他被運營界鐫汰出局只是時間題目。