澳门平台:产品内训课8

2019-10-20 20:08栏目:澳门平台
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在阿聪往数据标注组送了两次奶茶之后,终于提前一天完成了数据标注工作。

在这份数据中对综合视频网站(优酷、爱奇艺、腾讯视频)、短视频应用(美拍、秒拍)、垂直领域视频应用(抹茶美妆、花卷)的短视频PGC进行了摸底。阿聪给我讲解了他的对比思路,整体清晰明了。
“好的,产出结果后约个组内会议吧,可以跟大家同步下数据分析的结果。”

当天下午,阿聪带着准备好数据分析PPT开始向大家同步:

  • 第一页,综合视频网站的数据表格;
  • 第二页,垂直视频引用的数据表格;
  • 第三页,搞笑、体育、娱乐视频播放量、占比对比的表格;
  • 第四页,几大主要MCN和PGC的播放量,占比对比的表格;
  • 第五页……

表格、表格、都是数据表格,讲的人脑子里清楚、可没有背景知识的观众们却甚是糊涂,一个十页的PPT生生讲了一个小时。

好容易散会了,阿聪主动拽住我问道:
“阿呆老师,我明明挺整理的挺清楚的,可是为什么大家都没搞明白呢?”

“产品经理强调的是面向用户,站在用户的角度来考虑问题。你这份数据报告啊,从分析层面看是合格的,但是从表现的层面来看,可是不折不扣的不合格产品。”我道。


“好看的皮囊太多,有趣的灵魂缺太少。”

对于数据分析而言,我们既需要有完整的分析逻辑支撑使得数据分析的灵魂有趣,也要有恰当的表现形式让受众能够更快、更准确的明白我们想要传递的含义,让汇报有个好看的皮囊。

数据分析的灵魂

数据分析,要带着目的去推进。

年纪大了就爱絮叨 ( 泪。
似乎在每一章中,我都在强调目的性:要带着目的去做产品、去做分析。理工科背景,让我更重视整个分析过程的逻辑性和递进拆解过程。

以本次的短视频覆盖分析为例,我们要解决一个父问题,两个子问题:

  • 我们自有业务对于视频内容的覆盖情况是否完善?
    • 如果完善的话,我们的类目表现如何?
    • 如果不完善的话,需要补充哪部分品类和哪部分PGC?

围绕主要问题,我们开始进行题干的拆解:

  • 覆盖情况 --> 类目的覆盖、PGC的覆盖
  • 类目表现 --> 类目的PGC数量丰富度 和 内容丰富度;类目内容的播放量、互动情况。
  • PGC表现 --> PGC在不同网站的收录情况,在不同网站的表现情况。

在这个拆解逻辑下,我们首先需要建立类目的覆盖。

自说自话建立一套类目是没有用的,参考业界标准是更好的选择。一方面,我们可以收集各家网站在前台展示出的类目信息;另一方面,也可以注册各家网站的创作者账号,将上传内容后查看各个网站提供给创作者的分类体系。

由于各家类目级别和名字不一定一致,所以需要进一步的映射与合并。比如,搜狐视频中单列出来的“做饭”类目会被合并进入“生活”类目。创意类视频在不同网站会有不同的名字,如“开眼”、“创意”等,需要映射到同一个名字。

搜狐的视频类目

土豆的视频类目

优酷土豆的创作者后台分类

确认了类目结构之后,就可以进一步确认PGC名单。

在各个类目下,可以进一步通过遍历榜单的形式完成对头部优质创作者的覆盖,通过遍历类目下的最近双周的更新列表完成对周活跃创作者的覆盖。

搜狐的排行榜

在两步完成之后,我们得到的就是:类目 vs 视频网站 vs PGC(节目)的结构化数据(上千条),如下图:

数据样例

我们可以将自身服务中所覆盖的PGC与竞品结构化数据对比,得到父问题的答案:

  • 如果我们自身服务能够覆盖各大平台各类目下的TOP20-50的PGC,就可以说内容覆盖基础合格了。
  • 如果某些类目没有覆盖,就需要进一步看下这些类目是否需要覆盖,是否能覆盖。
    • 比如主要面向成人的视频服务,低幼动漫内容是不需要覆盖的。
    • 澳门平台,比如NBA这样重版权的体育内容,是需要、但是不能覆盖到的。(三二一, 一起喊一声“腾讯爸爸有钱就是了不起!”

在得到父问题的回答后,进一步拆解子问题的答案:

1、覆盖完善的类目,表现如何?

首先,要看整个类目的播放规模,它同DAU(日活跃用户)相关。一个100W DAU的产品,去和优酷比播放量是无意义的,需要归一化到百万规模级的DAU才具有可比性。

其次,要看类目下典型节目的互动表现。由于各家平台播放数注水情况不一,评论这样门槛较高的互动方式数据相对可信,从而互动情况能够帮我们更好的对比这个类目在自家平台和其他平台的表现情况。

2、不完善的情况下,需要补充哪些PGC?

综合竞品网站的数据,我们可以统计出来哪个PGC是在多平台都有良好表现的。优先引入这样的PGC,一方面能够让我们快速覆盖优质内容进行用户口味的验证,另一方面也可以通过与优质PGC的沟通,获悉到其他平台的动作。

如上,提供的是一种分析的逻辑线。不同人会有不同的逻辑拆解,但是最终都要满足能够逻辑自洽的基础要求。

数据分析的皮囊

在阿聪的这个Case上,数据的分析是没有问题的,但是分析结果的呈现出了大问题。我们会进一步拆分为:PPT或文档的组织顺序 和 数据的不同图表诠释方式。

PPT或文档的组织顺序

基于个人经验,我会推荐新人阅读“麦肯锡写作法”。这一写作法的基础思路如下图(截取自PPT):

金字塔写作法

  • 首先,说明结论。
  • 其次,分述能够佐证结论的几个主要理由。
  • 再次,在每个主要理由之下,详述支撑这个理由的案例。

以这个Case为例,可以拆分为如下的结构,然后按照深度遍历来组织PPT。

PPT的结构

数据的不同图表诠释方式

另一值得注意的问题是,人们对于满屏的表格和数字是不敏感的,可以用颜色标明数字中需要被关注部分。比如,可以用红绿颜色标明变化:

用绿色和红色标明变化程度

此外,折线图、饼图等不同的图表有不同的应用场景。

  • 柱状图 和 条形图

    • 适用场景:适用于较小规模的二维数据集(每个数据点包括x和y),且只有一个维度需要比较。比如显示一段时间内的数据变化(搞笑类视频在不同月份的播放量表现)或显示各项之间的比较情况(不同视频网站的覆盖情况)
    • 其他:在数据项略多的时候(比如电视剧每一集的收视情况),条状图(自上而下)更适合,因为不同设备的宽度不一样,柱状图可能会出现显示不全的情况。
    条状图
  • 折线图

    • 适用场景: 折线图适合二维的大数据集,还适合多个二维数据集的比较。比如,展示Papi酱 和 何仙姑夫在同一视频网站的某月的播放情况。
  • 饼图
    • 适用场景:适用于子项目不多的情况下,可以显示不同子项目的比例。用户可以更直观的看到哪些子项目是更重要的。
      比如,每个网站的视频分类内容占比可以用饼图表示。

阿聪若有所思的点点头,对我道:“阿呆老师,我调整下。”

重新整理后的PPT,描述如下:

  • 第一页:结论页:类目覆盖完善,部分类目需要补充PGC
  • 第二页:子结论页:类目覆盖相对完善
  • 第三页:以饼状图标明了参考的几家视频网站,已经占据了视频网站大盘的80%,具有足够置信度。
  • 第四页:以柱状图展示了有100个以上pgc的视频分类,并说明这些视频分类我们的服务都已经覆盖了。
  • 第五页:子结论页:部分类目需要补充PGC
  • 第六页:以百分比条状图表现了我们服务覆盖的PGC vs 全局热榜中的PGC,在体育、动漫、创意、鬼畜四个视频分类上,覆盖率不足60%。
  • 第七页:以词云的方式展示我们的用户画像,其特点与鬼畜视频的受众重叠较小。故,鬼畜视频属于不需要覆盖的视频分类。
  • 第八页:详述需要覆盖的三个分类的后续动作:体育和动漫重版权,无法提升覆盖率;创意类视频可进一步提升覆盖,按照播放量从高到低对PGC进行优先级排序。

“这次调整完,就清晰多了。多积攒分享、汇报的经验,才能够在跨部门沟通的时候更好的应对Challenge,然后Diss Back。”

我爱黄旭,推荐他的歌曲Round 4。更好的应对Challenge,然后Diss Back


给你的课后作业

阅读麦肯锡金字塔写作法,相关的百度文库链接如下:
https://wenku.baidu.com/view/b732ed4533687e21af45a97a.html
https://wenku.baidu.com/view/43faa97cce2f0066f4332299.html

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