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手把手教你追女神(如何运用数据分析流程追女神)

手把手教你追女神(如何运用数据分析流程追女神)要说错吧,也没错。大多数人肯定想到类似这种流程:一开始加个微信,然后约出来吃饭,再一起看电影等等。本文就通过生活中的一个例子简单地说明一下业务是个什么样子,数据分析又扮演了什么角色。举个生活中的例子。吊丝追女神,都要经过哪些流程?

编辑导读:数据,看上去只是冷冰冰的数字,但是通过数据分析能够挖掘出数字背后暗藏的玄机。本文以追女神为例,谈谈数据分析的流程,希望对你有帮助。

手把手教你追女神(如何运用数据分析流程追女神)(1)

前面文章提到了那么多基础技能。同学们都很想知道,到底什么时候开始讲整个分析的流程啊?

别急,本篇开始要逐步开始进入数据分析过程的讲解了。

为什么是逐步呢,因为本篇也只是一个引子,想做好分析,必须了解业务。

本文就通过生活中的一个例子简单地说明一下业务是个什么样子,数据分析又扮演了什么角色。

举个生活中的例子。

吊丝追女神,都要经过哪些流程?

大多数人肯定想到类似这种流程:一开始加个微信,然后约出来吃饭,再一起看电影等等。

要说错吧,也没错。

大部分人追女神确实走的都是这个流程。

循序渐进,一步步确立关系。你总不能一上来就想着让女神把户口本带上去民政局吧。

但是这种流程有一个问题,你很难找到追不下去的原因。

为什么女神吃了一次饭就不肯一起去看电影呢?是上次吃饭说错了什么话?还是吃饭地点选的不对?

所以我们来拆解一下,到底怎么用数据分析思维追女神。学会这种分析思维,你追女神的机会都比以前大了不少。

一、追到女神的核心决定因素是什么

追女神这个过程,以下最核心的决定因素是什么?

女神父母的支持你是高富帅,还是对女神的态度软磨硬泡?

妥妥的是女神对你的态度啊。你是高富帅又怎么样?女神心里觉得没感觉就是没感觉,你能怎么办?要是女神觉得你挺好的,没准父母反对都能成。其他的因素都是次要因素,只要女神喜欢你,一切都好说。还好,女神的态度转变也是遵循一定的规律的,这也就有了分析的空间。

  • 首先妹子至少得不排斥你这个人吧,否则根本没有后续的事了。女神不排斥你,这样你才有机会要个女神的微信。
  • 然后微信聊了几天,初步了解之后,妹子对你还有点兴趣。你约出来吃饭,女神想着反正也没事,蹭顿饭也好。
  • 然后吃了几次饭,女神觉得你人还行,之后再看电影啊啥的也就顺理成章了。

女神对你的态度肯定是一步一步发展起来的,简单的说就是“不排斥,有兴趣,有好感”这样的一个流程。那么这个流程跟之前的流程有什么区别?之前的“”微信-吃饭-看电影”流程是表象,“不排斥-兴趣-好感”这个流程才是关系发展的核心流程。

如果是做业务的话,想要把业务做起来就得让客户满意才行,让客户经历“不了解,了解,购买”,这才是业务最核心的流程,所以这个流程可以称作业务流。

二、追女神,要做什么

原来的流程也不是一无是处。虽然“不排斥-兴趣-好感”的流程是最接近事物发展本质的流程,但是妹子会直接告诉你她的感受吗?估计妹子自己都说不清啥感受,你咋能知道?除非你是那种吴彦祖级别的帅哥,女孩见了你都是倒追你的,当然这种不在讨论范围了。

普通男生什么都不做妹子会倒追你吗?别做梦了,没钱没颜的男孩还是得主动一点。

聊微信、约吃饭这些动作可以增加和妹子彼此之间的了解,推进两人的关系。约看电影、旅游这些动作可以确定和妹子之间的关系进行到了哪一步。巴拉巴拉巴拉巴拉,具体不细说,这是数据分析教学,不是PUA教学,我钢铁直男也不会那么多。

总之,要追到妹子,就要改变妹子对你的态度,从陌生人到亲密朋友再到男朋友。但女神的态度转变不会自己发生,需要男生主动改变。吃饭看电影这些是男孩子们为了追到妹子,采取的管理动作,所以这个过程可以称为管理流。

三、最后才是数据

业务流和管理流都会留下一些信息,这些记录的信息的流程可以被称为数据流。管理流最容易产生信息,而且信息含义比较清晰。

比如约出来吃饭,到底有没有约成功,去哪吃饭的,吃了什么,几点吃的。这些信息很容易就会记录下来。虽然不一定真正地用笔或者电脑记录,但是脑子里肯定还是会有印象的。还有一些没那么明显的信息,如果你有一定敏感度的话也不难收集。

比如聊天中获得的一些女孩的兴趣爱好、口味、作息规律、偶像爱豆等等。还有一些更贴近业务流的数据,一些可以反应妹子对你态度的信息。比如女神是不是会主动找你,会不会向朋友介绍你,你说到一些话题时候妹子的反应等等。这种就得非常精明的人才会注意了,一般人根本不会注意到这些。但这些信息非常重要,下文会告诉你原因。

以上三个流程,总得来看,关系如下:

手把手教你追女神(如何运用数据分析流程追女神)(2)

四、数据分析究竟做什么

我先抛一个我自己的观点,数据分析解决的问题简单的说就是分别解决一下三个问题:

是什么?为什么?怎么办?

具体这三点下一篇再细说,这篇先讲一下这几个问题和业务流程之间的关系。

数据流 管理流,找出问题对我们来说最直观的就是数据流。数据高了低了,很明显,一看就知道。或者做了什么事,什么时候做的,记录得很清楚。通过这些数据,集合管理流,我们就可以了解目前的现状,可以解决“是什么”的问题。

跟妹子发展到哪一步了?看一下数据。吃了三次饭,分别吃的是什么,什么时候吃的,和女神的发展现状基本可以看出个七七八八了。通过一堆数据分析,发现最近两次约看电影都没有成功,女神都不肯出来。问题来了,最近两次都没有约出来了。通过数据综合判断,发现最近两人关系发展的不太好,主要表现在女神拒绝了一起看电影。

到此“是什么”的问题解决了,接下去我们得找找原因,也就是解决“为什么”。

直男式分析法为什么不肯一起看电影呢?是不是这部电影不够吸引她?是不是她没空?是不是电影院看完太晚了?怎么办呢?约看电影约不出来是吧?想各种办法呗!

换一个她可能爱看的电影,找她比较空的时间约约看,直接买好票,约出来吃饭直接带去电影院。

使出浑身解数,终于把女神约出来了,管理流走到了“一起看电影”这一步了,离追到妹子越来越近了,哦耶。如果看到这觉得没有什么不对的男同学,一定要提高警惕啊,你这样估计是找不到女朋友的,这种生搬硬套的办法明显是有问题的。

在业务流找原因前面已经提到了,推进流程的核心问题在于妹子对你的态度。加微信、吃饭、看电影都只是为了推进关系发展的手段。这个前提一定要记牢。

问题的根源在于业务流,不在管理流。管理流的问题是表象,业务流的问题才是根本。现在管理流的表现是”妹子拒绝一起看电影”,如果你一直在管理流找原因 ,就会想着到底如何才能让妹子一起看电影。追妹子追不下去,为什么?就是因为约看电影约不出来啊,约不出来怎么办?想办法约出来嘛。

这种脑回路可千万要注意,你这样数据分析做不好就算了,女神追不到事情就大了。

那究竟什么问题呢?如果你平时没有认真收集业务流的数据,这个时候只能两眼一抹黑,啥都不知道。所以数据采集很重要,一定要事先准备好。

如果如果你平时有高超的敏感度,对妹子的一举一动都观察很仔细,那就有后续分析的可能。你分析业务流数据发现,两人上一次吃饭的时候,自己提到最近最近正在换工作,妹子后来就表现的有点犹豫。会不会是妹子对你的工作有意见,觉得你的工作不稳定,或者觉得总是跳槽不够稳重?这好像比较更接近事实真相了。

基本解决了“为什么”的问题,后续怎么办?

在管理流找解决方案前面提到过,要影响业务流,我们只能通过管理流,看看我们的可以用哪些办法让妹子打消疑虑。你可以下一次有意无意透露一下自己这次换工作是因为有一个更好的机会,之后的发展会更加有前景之类的巴拉巴拉~

如果妹子之前真是觉得你工作有问题,你这一通解释打消了她的疑虑,自然也就继续发展下去了,问题就这么解决了。

五、回顾整个过程

上面的例子其实已经非常形象地描绘出了数据分析是如何在业务上发挥作用的。

首先我们要对整个业务发展过程梳理一下几个不同的流程。

手把手教你追女神(如何运用数据分析流程追女神)(3)

  • 业务流:业务的驱动因素的发展流程。这是最重要的流程,我们做的所有的事情都是为了让这个流程顺利发展。
  • 管理流:影响业务流的一系列行为的流程,我们能做的事都在这个流程里。
  • 数据流:业务流和管理流产生的信息。这是我们能看到的信息,一切分析的起点都是从数据流开始的。

数据流不仅来自于管理流,更要来自于业务流很多数据分析问题分析不下去的原因是业务流的数据太少,或者干脆没有业务流数据。

做一个活动分析,只有漏斗转化,没有用户访问行为数据,对着一个漏斗图想破了脑袋也不知道问题出在哪。

为了之后的分析深度,必须在分析前就规划好需要收集哪些数据。不能只收集方便收集的,忽视那些重要却隐蔽的数据。找原因,要落到业务流在管理流上找原因,得出的结论往往没不伦不类。

女神最近对我不冷不热的,为什么,因为她不肯跟我去看电影。追女神这个案例一说你就懂,但是到了业务上,“为什么用户转化上不去?因为落地页到购买页转化率低。”你听了却觉得很合理。

大家都是这么分析的嘛,我都告诉业务方落地页转化率不行了啊,做高转化率是业务方想的事情,跟我有什么关系。这就是站在数据分析师的角度看问题,而不是站在数据分析的角度看问题。

数据分析,最终的目的是为了解决问题。能用数据深挖出更多价值,就不应该只停留下管理流层面的分析。找到原因,要回归管理流找到问题在业务流层面的原因,还得回归管理流找方法。

女神好像对我的工作情况有点不满。原因找到了,怎么办呢?如果没有办法改变,那找到了原因也没用。这一步已经有点跳脱数据分析的范畴了,但是还是可以提供一些业务上的参考。

下一篇文章会详细说说。

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三元方差,公众号:三元方差(sanyuanfangcha),人人都是产品经理专栏作家。专注用数据驱动业务增长,擅长数据分析、用户增长。喜欢阅读、思考和创作。

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题图来自Unsplash,基于CC0协议

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