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最近跟很多業內朋友交流的時候發現以下兩個有趣的現象。

1、數據的概念在遊戲行業被越炒越熱,但是數據剛問在大多數公司的地位並不高,要想進入決策層更是難上加難。

2、其他行業的數據分析精英覺得遊戲數據分析充滿著濃濃的山寨氣息,但當他們進入這個行業的時候卻發現自己很難融入業務核心。

 

以至于很多一線分析人員也開始質疑數據分析對遊戲的幫助到底有多大?應該怎麽去界定一個分析人員的能力?

筆者根據以往的培訓和招聘經驗,把遊戲書記分析師分爲3個層次。

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第一:數據解讀。他們是剛入行1-2年的新人,對遊戲行業數據分析相關業務有一定的理解。擁有娴熟的數據處理技巧,但是對非數據相關業務了解有限。此時,他們的工作多在滿足策劃和運營的需求。

第二:數據應用。他們已經工作了3-5年,跟過一款以上成熟穩定的産品(這樣才有實踐算法的機會)。除了數據本身,他們對遊戲産品、運營和用戶有自己的理解,可以站在制作人、産品經理的角度開始思考問題。此時,他們更多主動的發起需求,並保證數據結論能夠産生落地的解決方案。

 

第三:數據咨詢。他們已經在這個領域工作5年以上,除了産品、用戶以外,在發行、渠道、基金方面也有自己的認知,深入了解行業趨勢,擁有豐富的行業資源。此時,數據本身的技能已經基本不重要,他們依靠豐富的産品閱曆和角度的情報,從“廣度”

上與制作人、産品經理的“深度”形成互補。

 

最後,在重申一下:

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1、數據分析的本質是一種意識,一種以客觀事實爲導向進行産品管理和客戶管理的意識。

2、數據分析師本質上是一個産品分析師,只是在分析的過程中從數據的角度進行切入而已。

3、數據分析的價值在于數據應用沒沒有業務理解和對各部門作業流程的詳細了解,是無法對數據做出分析和解釋的,不熟悉業務的數據分析師只能陳偉“取數員”。