数据到底靠不靠谱?

2016-07-18  本文已影响33人  三又三

目前在互联网领域,“数据”无处不在。数据有着神奇的力量,庞大的数据给各行业带来前所未有的信息和利益。创业公司拿数据争取投资,企业拿数据提高估值,老板拿数据决策,产品和交互拿数据支撑结果...但我们看到的数据都是真实的吗?我们能够依靠数据吗?下面通过项目中的一些案例说明一点关于数据的心得。

案例一:前两周有个购物的项目需要改版,为了明确方向,做了一份竞品分析,知己知彼,分析的开始先了解一下本身产品。从已有产品的数据得知,老用户占了91%,首页的订单转化率为8%,所以可以下结论,已有产品用户粘性很高,订单转化率很高。但实际上呢,我们的用户很大一部分是黄牛用户,他们去各个渠道收购礼品卡来购物,购物所得再拿出去专卖,以赚取其中差价。所以我之前从数据得到的结论是不准确的,我也没有其他渠道可以得知正常用户的数据。

已有产品新老用户比例

案例二:每隔一两周,我都会去看看app的pv、uv等数据,某一天看数据时突然发现整体pv、uv等大多数数据都有明显的下降,后来接连几天都是低迷的状态,之后从pm那里得知,首页由于定位的关系,页面会加载两次,之前的数据将两次都计算在内,所以有很多数据是重复计算的。因此,难免会怀疑,我们什么时候看的数据才是真实的?

案例三:新版app端上线一个多月后,一直关注的都是用户使用相关的数据,后来问pm一些有关订单的数据,pm给我的数据是订单成交量与去年同期相比提高了60%,老板对这个数字很满意,并拿着数据去汇报谈合作。但去年同期与现在,业务模式不同,版本及用户来源都不同,不知道有多少可比性。

从这三个案例中反思如下,

一:表象的数据并不能说明所有问题,我们更多的需要了解数据背后的内容,再依靠数据为我们指引方向;

二:如果从采集数据的源头出现了错误,就会直接影响数据结果的正确性和可用性,因此,数据采集与分析的技术更加关键;

三:如何看数据非常重要,同样的数据,不同背景的人能看出不同的结果,而同样的数据,可以与什么数据比较,应该有所限制,不然得出的数据变量过多,结果也没了可信度。

还有很重要的一点,在新型产品中,本身数据不是很充足,那么这个时候数据有多少的可信度也需要相关人员去度量,因为数据量越少,其中掺杂的水分越多,相反,数据量越大,其中杂乱无用的数据越会被忽略,数据的可信度越高。

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