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‘南昌活动公司’提数智之能寻破冰之道吗

南昌活动公司既有成熟的高档小区,也有传统的老旧小区。人大街道工委分类施策:高档小区聚焦激发居民参与社区治理积极性,老旧小区聚焦解决百姓身边烦心事,充分发挥人大代表在打造共建共治共享格局中的重要作用,推动基层治理能力和水平的提升。

今年是*区推进老旧小区改造的第四年,居民密切关心旧改后的维护和管理,民权、满春、民意、北湖等街道围绕“老旧小区长效管理”,组织代表“三进”活动80余次,看旧改成果,议难点问题,献解决对策。 

*历史风貌街区,拥有丰富的历史文化资源,民族、前进、花楼水塔街道组织代表走访探寻历史建筑和特色里分,共商历史文化的保护传承和再利用,让历史风貌街区焕发新的生机和活力。

数字化是*区城区转型、产业升级的必由之路。常青、汉兴街道和经济开发区顺势而为,聚焦“数智赋能”,实地参观武汉云启智慧、华中区块链科技融合创新中心等高新企业,开展主题研讨,提数智之能,寻破冰之道。

南昌活动公司一场场“三进”活动,这些带着“问题”的人大代表,与人民群众和企业走得更近、联系更紧。

装着民意“回”,“全方位”回应群众需求

“早*盼着修路了,太感谢你们了”,4月26日,在区人大常委会督办93号《关于加快推进北部区域道路建设改造的建议》的现场,一位路过的居民与人大代表交谈着。

这件惠及22万居民的建议,源于去年一场“三进”活动,华青等4名人大代表了解到,*北部区域多条道路存在不同程度破损、灰尘噪音扰民的情况,居民反映强烈,代表现场多次调研、广泛听取意见,提交*区十六届人大一次会议。

无独有偶。本次大会收到的众多建议中,绝大部分是“三进”活动中征集的民生话题。如,围绕老旧改造,有关于扩大老旧小区改造范围、引入专业物业公司完善旧改长效管理机制等建议;围绕电动车消防**,有关于增加电动车智能充电桩、加强充电桩运营管理、开展老旧小区综合整治行动等建议,通过聚焦一类问题,实施集中办理,推动区域治理提升,从而惠及辖区更多的百姓。

同样,闭会期间开展“三进”活动也汇总了大量的民愿民智,成为代表建议意见的主要来源。

活动分析都是:“目标→执行→复盘→过程诊断”四件套,但是根据不同的类型,目标设法有差异,复盘方式自然也有差异,不能一锅炖。然而有些时候,恰恰业务部门自己脑子不清醒,导致活动组织混乱。这时候要是怪数据分析师做得不好,*是无理取闹了。

*、典型的无理取闹 1. 提升总业绩的活动,不设总体目标

一张嘴“我做活动*是为了提升业绩,分析下我提升了多少”——废话!肯定是为了提升业绩呀,难不成为了减少吗。问题是,你要提升多少?不同的目标,投入力度,活动形式,宣传渠道都有差异,事先不考虑,事后咋复盘。


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2. 不事先考虑自然增长率

南昌活动公司实际上,很多业务本身有自然波动,肯定要提前考虑呀,不然活动咋组织。而很多业务,活动方案*是不知道哪抄来的。这些业务事前不考虑周全,事后抓住数据分析师,拼命研究“自然增长率的800种算法”,企图通过修改自然增长率来起死回生……真是让人哭笑不得。

3. 活动前不做基础准备

活动页面不埋点,活动编码随便写,活动券码瞎胡用,派券对象随意增删。上活动的时候只图快!省事!数据一塌糊涂,事后……事后分析个屁。

4. 定向提升的活动,不设参照组

定向提升型活动是**可以设参照组的,如果不设参照组,是很难看出来活动增量效果,自然没法深入分析。

5. 设参照组不考虑特征差异

参照组不是随机拉一波人*成的,而是要考虑“哪些特征会影响结果”。比如已知高消费人群活动响应会高,则设参照组时,需保证参照组内高消费群体比例和活动组差不多,这样才有可比性。不然结果肯定不对。

三、常见的自掘坟墓

南昌活动公司当然,也有些是数据分析师们自己惹祸,常见的,比如:

惹祸一:不管业务场景,强行上模型。我*见过有数据分析师拿营销费和GMV做回归分析,然后拿R平方值来解释营销活动“效果”的。被人怼了还说这些人不懂统计学,额……

惹祸*:主动配合业务事后算“自然增长率”。结果不管你咋算,业务都不满意,终于业务满意了,老板不满意!搞得自己里外不是人。

惹祸三:不找业务要目标,企图用各种奇怪的东西代替目标。

实际上,在活动分析中,业务惹的麻烦要比数据分析师多得多得多得多。大部分的问题,都是业务自己目标不清晰、考虑不周全、事先没准备所导致的,数据分析师要做的,更多是不要纵容这种瞎搞。如果条件不充分,*先给一些基础数据,同时反复向大家灌输正确做法。

有趣的是:老板是站在我们这边的。老板也讨厌业务事前不动脑子,事后乱找理由。所以大家一定要有信心,慢慢推动活动评估标准化,正规化。

四、更深入的做法

当然,即使以上都做了,单凭一次活动,也有可能分析不出很深入的东西。因为一次活动能影响用户范围有限,给到用户选择也很少,所以很难充分了解到底是产品不行,活动设计不行,还是用户没需求。这种深入的洞察,是需要多次活动数据摆在一起看,才能发现的。

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