数据驱动业务增长的底层逻辑(2)

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也可以说，底层逻辑是事物基本的驱动力（在这里不做详情探讨，只要了解底层逻辑的概念）。

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接下来，我们来看一下以数据驱动业务增长的3个底层逻辑。

1. 数据分析基本步骤

所有数据分析都应该以业务场景为起始思考点，以业务决策作为终点。都绕不开是多少、是什么、为什么、会怎样、又如何。

基于此，数据分析的五个基本步骤：第一步，首先挖掘业务含义，理解数据分析的背景、前提以及想要关联的业务场景结果是什么。第二步，需要收集整理数据，梳理用户行为路径。第三步，从业务场景中拆分出需要的数据，将数据可视化，落地分析原因。第四步，从数据结果中，判断提炼出业务洞察，预测可能会发生的结果。第五步，根据数据结果洞察分析，最终产出业务决策。

例如，互联网HR考勤类网站，渠道运营在百度和 360搜索上都有持续的广告投放，为官网引流。

最近领导建议尝试投放神马搜索渠道获取流量，另外也需要评估是否加入知乎、今日头条进行深度广告投放。

在这种多渠道的投放场景下，如何进行深度决策？我们按照上面数据分析流程的五个基本步骤来拆解一下这个问题。

第一步：挖掘业务含义

首先要了解渠道人员想优化什么，并以此为北极星指标去衡量。

对于渠道效果评估，重要的是业务转化：对hr考勤类网站来说，是否“创建企业”要远重要于 “访问用户数量” 。所以无论是神马移动搜索还是知乎、今日头条渠道，重点在于如何通过数据手段衡量转化效果；也可以进一步根据转化效果，优化不同渠道的运营策略。

第二步，梳理用户行为路径

以 “创建企业” 为核心转化点，分配一定的预算进行流量测试，梳理用户下载激活到创建企业的行为路径，观察对比注册数量及最终转化的效果。通过埋点，持续关注创建企业数量，进一步判断渠道质量。