你怎么考虑衡量市场并发展自己业务这件事情？今天，我想分享一个故事，看完或许能帮你清楚“分析”和“业务”的关系。

Vaibhav正在经营发展自己的桌游业务。初期，他为了配备更好的设备，想要提高资金收入，制定了每人4小时400美元的价格策略，并且提供免费的饮品和小吃，还抛出无限畅玩各类型桌游的条件吸引用户。

但过了6到7个月之后，他发现一个问题：利润估算很难支持业务的拓展。

很明显，这就是没有定量估算而随机行动的结果。业务没办法运营的原因有很多：游戏的类型是否吸引用户？位置是否便利？……等等。

接下来怎么办？

Vaibhav对市场进行研究，设计制作了一个网站去推广桌游。同时，在Facebook、Instagram、LinkedIn、Twitter等社交平台上推广网站，创建YouTube频道去提高用户的参与度和加强品牌的塑造。业务开始有了显著改善，但还不够好。

接着，他开始在各个渠道投放付费广告，并在网站上增加了一个社区模块，用户能够搜索游戏的相关信息，也可以发表意见进行讨论。

这些得到的效果很不错，Vaibhav对用户更加了解，基于用户的期望、需求对关键字进行优化来提高投放效果。

这些其实就是搜索引擎优化（SEO）和社交媒体营销（SMM）。

但为什么用户仍然不去他的游戏厅？

为了搞清楚这个原因，Vaibhav使用GA监测网站，来观察用户在目标网页上花费的平均时间、用户互动性等指标。

就像上图显示的报告，可以看到某个页面会话数最多，但跳出率也很高，再结合显示的平均会话持续时间，他就发现用户对某个特定页面很感兴趣，但页面的内容或者设计可能导致用户离开，所以对该页面进行优化。

分析到这儿，还远远不够。

用户通过哪些渠道跳转到网站？使用的什么设备？

以用户使用设备类别为例，Vaibhav根据数据进行分析，发现手机和平板电脑的数据偏低，基于此对网站设计进行调整优化，为用户提供更好的体验，提高黏性。

渠道也是如此，通过数据来推断哪些渠道对自己的业务有利，调整预算分配。

此外，了解用户参与度对销售的影响程度也很重要。从优化的结果看，修改后的网站以及加大电子邮件营销投入的调整，帮助提高了网站访问量，销售量也随之增加。

经过一系列的分析，Vaibhav拿到的数据信息很多，为了更清楚的找到增长缓慢的根本原因，他使用Power BI和Google Data Studio制作了可视化图表，如下图所示：

在上面的整个过程里，数据是怎么帮助Vaibhav推动业务的增长？Vaibhav进行了不同类型的业务分析，比如描述性分析，预测性分析和规范性分析。

这意味着什么？

首先，Vaibhav跟踪了与业务相关的关键绩效指标，了解业务目前处于什么状态。这些就是描述性分析，他搜集以及了解的数据来源主要是网站“社区”模块以及去过游戏厅的用户。

接着，他将统计算法应用于历史数据，以预测游戏厅之后的表现。其中，使用了多个高级分析技术，例如集群分析，根据多个数据点之间的相似性将客户分组。

事实证明，这对有针对性的营销活动很有帮助。Vaibhav开始在日常工作里经常使用数据进行预测。

比如，Vaibhav发现用户的年龄大部分都在25岁以下，25岁以上的比较少。而他正在尝试适合各个年龄段的游戏类型，此前的发现帮助他估算了利润，并对之后的业绩做出假设，预计三年内利润将增长65%。

最后，Vaibhav进行了规范分析，这种方法可以基于过去的表现对将来如何处理类似情况提供建议。例如应引入哪些类型的游戏以及在未来如何吸引特定人群。除此之外，他还根据现有客户的偏好，评论和评分对新用户进行游戏推荐。

通过这些，Vaibhav最终扩大了业务规模，并改进了策略，除了最初的4小时计划外，还增加了两项：

工作日：上午10点至晚上8点：每人消费1000美元可享受30％的折扣

周末：上午10点至晚上10点：每人1200美元可享受20％的折扣

最后，我希望通过这个故事，可以让各位了解数据分析与数字营销业务之间的区别和联系，并在业务中进行应用以解决关键性的问题。

*注：文中案例人物的姓名均为化名原文：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/10/grow-business-online-scratch-power-marketing-business-analytics/，有所删减以及修改