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五、4.0版本MVP看起来3.0版本已经很厉害了 。然而有个隐藏的BUG,就是别人有没有可能学会 。
注意,这个不可知,会极大的阻碍业务认可数据分析的结果——落地不见效,到底是因为数据分析结论错了,还是执行没到位?这个可得提前安排明白,不然事后背锅分分钟的事 。
因此,还需要在现在版本基础上,增加测试环节,检验到底有没有用 。
【数据分析的MVP是什么 mvp是什么意思】这样,又涉及到:
- 选多大范围进行测试
- 测试时间周期多长
- 如何排除节假日、活动等其他因素
- 测试结果认证标准
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在这个阶段,终于能将数据需求,指向一个业务期望的“提升业绩”的结果了;并且最终结果有测试数据回收验证,即使测试不成立,也有备用方案垫底;这时候可以放心大胆去跑数,跑出来一定有用 。
六、MVP测试的广泛应用注意,MVP测试,是紧密围绕用户需求的 。
上边的例子之所以做了好几个版本,源头上是因为用户期望值高,指望直接见业绩;如果用户期望值不高,MVP测试可以很简单 。
比如:
- 用户需求是:目前没有数据→ 尽快提供数据
- 用户需求是:目前数据太多→ 删掉无用指标
- 用户需求是:目标数据太乱→ 重新整理逻辑
- 用户需求是:不清楚问题在哪→ 输出可量化的问题点
稍微复杂一点的,比如用户需求是:精准预测销量,可能只要梳理两三步,就能更细化范围,提升有用程度(如下图) 。
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七、为什么要推MVP方法数据分析领域,一直有一个八爪鱼派在流行,就是不管有没有用,不管有没逻辑,像一只八爪鱼一样丢一大堆指标过来(如下图):
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这种做法,张牙舞爪,看着厉害,可是实际上却是项目失败的根源;让做数据的人误以为工作就是做作业,不考虑实际效果,一味贪大求多,最后累得半死还不讨好 。
相比之下:
- 多研究业务数据的基本形态;
- 多发现业务对数据实际需求;
- 多测试数据有用的点;
- 剔除无用的,空洞的,高大全的指标 。
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