一文详解公众号数据分析的精确姿态(9)

示例如下：

我们不难计算出，B版本指导语的菜单点击平均比率比A版本提拔了：

(0.69-0.49)/ 0.49 = 40.8%

孰优孰劣一览无余。

五、总结

我们经常会看到“数据驱动增加”的说法，但切勿望文生义的奢望数据自己能够驱动用户增加。

驱动用户增加永久取决于：你的运营策略是否更好、更有创造性、更具吸引力。

而“数据”只是为我们的各种新的运营策略是否“变好”提供了及其紧张的客观参考，是我们判断原形的「眼睛」。

这才是“数据驱动增加”的内涵：用数据科学的引导、优化工作

当然，对于各位热衷思考的读者同伙们，必然晓畅本文的思路远不止于应用在公众号数据分析的范畴。

无论你是做产品运营、做市场分析、客户分析、做内部人力资源管理、行政管理甚至是炒炒股分析行业下的转变，或者分析你的阿猫阿狗是否喜好新的玩具……都可以天真应用本文的思路：

1. 明确必要“试验的新方法”
2. 思考强关联的数据参数
3. 设计评估方法
4. 获取数据，套入模型
5. 对比新方法是否「更优」

最终作出科学的判断：是固化新方法呢，照旧继承探索更好的策略。

通过本文也可以侧面看出，对于广大运营人而言，“思考力、想象能力、建模能力”远比很多人认为的紧张得多。

假如一个运营人只渴望探求可以模拟、借鉴、拿来即用的套路，那么他被运营界镌汰出局只是时间题目。