北京抖音营销培训|测测你算不算合格的抖音营销分析师

我先说一些数据分析师一定会经历的事情/现象，也分享一些我的看法。首先我问以下几个问题：

为何在众多用户画像中，广东总是排在第一位？

显示百分比数据时要注意什么？

按年龄分组的时候，30岁应该放在第一组还是最后一组？

做消费者分析，应该注重数据还是感受？

思考几分钟，然后拿出答案，听听我的意见。注意，你需要正确回答3道以上的问题才能通过（当然，你不必和我回答一样，你也可以留言告诉我你的看法）。

广东永远第一

在很多数据系统（如聚量星图、云图、罗盘、千川等）查看用户画像的时候，总是发现广东省占比最高。不要见怪不怪，这并不是什么有价值的结论。广东能排第一，很可能就是因为广东网民多。

如果看常住人口数量，北京约有2184万人，上海约有2475万人，不是挺多的吗？广东有四个这样的大城市：广州1873万人，深圳1766万人，东莞1044万人，佛山955万人。而且这些城市年轻劳动者多，互联网/移动互联网普及率高。所以不管你做什么国民APP，如果看画像，广东几乎是最高的。

为了避免因网民数量优势而得出错误结论，建议在谈占比时附上TGI，如果占比高，TGI低，说明人口多，如果TGI也相应高，就可以支持你“占主导地位”、“显著”、“广东人更___”等结论。在下面的例子中，在研究不同地区“小说”的搜索行为时，虽然广东的占比很高，但其TGI却不到100，这意味着广东省的人不是喜欢搜索小说，而是不喜欢搜索小说（它有这么多人，但搜索量不够，如果按人头计算，任务就没完成）。

来源：大量算术

人们总是想增加 100%

读者总有一个习惯，就是把几个百分比相加，看看总数是不是 100%。我从事数据分析的两年来，遇到过无数这样的问题：“总数大于 100%”、“总数小于 100%” => “所以你的数据有问题”。

所以，我们总结出了一个经验法则：如果数据加起来是 100%，就应该用非常明显的方式展示出来，比如用堆积百分比图。如果最后几个长尾选项数值较小，就把其他的合并起来，称之为“其他”。如果数字加起来不等于 100%，就应该放大、夸张、渲染，明确指出它们加起来不等于 100%。比如，你可以故意把 90% 和 80% 放在一起，这两个加起来就会超过 100%，所以不要浪费时间去计算它们。

总之，不要让我思考。一眼就能看出来要不要加。

多年以后，当我阅读其他人的报告时，我发现他们也有同样的问题：心算这些数字，看看它们加起来是否等于 100%。

年龄范围不能分为26-30

“众所周知”，30岁并不属于26-30岁这个时期，而应该属于30-34岁这个时期。

如果要把人按照五年划分年龄组，那一定得这么做。因为即使你今年 29.999 岁，只要你还没满 30 岁，你的心态就是你还在二十几岁，你还年轻，你还有大把的时间可以浪费。但到了 30 岁，你就“三十而立”，不能躺着，必须站起来。

例如对于“20到30岁”这样的表达，建议使用左闭右开的区间，如[20,25)或者[20,30)。翻译成口语也很直接，就是“二十岁”。

一个比较有力的证据是，全​​国人口普查的数据就是按照这个标准计算的。（15岁属于后一期，60岁也属于后一期）

来源：中国政府网

下面的平台年龄层划分的不好，典型的理工科专业分析，懂技术，不懂商业/人。

来源：无需提及

需要分析的不是数据而是业务

业界有个笑话，一个大数据平台根据电影院票房做了购物车分析，发现看《流浪地球》的观众买电影票时喜欢买热饮，看《战狼2》的观众喜欢买冷饮。基于此做了一堆与电影内容、风格、消费心理相关的分析，用了很多模型，分析的逻辑性很强。

最后，一位不做数据分析的“普通人”透露了原因：两部电影一部上映时间是冬季，一部上映时间是夏季，自然而然地，一部分人集中购买热饮，另一部分人集中购买冷饮。

所以，如果分析师在处理数据的时候只注重数据，忘记业务本身，忽视人性，忽视常识，那就会出丑。

所以，一个好的分析师（特别是营销策略分析师）不仅要懂数据，还要懂人。

这难道不是巧合吗？我们目前正在招聘既懂数据，又懂人、懂业务的数据分析师。

首先，让我自我介绍一下。

今日头条是一家站在新媒体转型浪潮前沿的新型4A机构，我们把刷抖音、小红书、视频号当做日常工作（是的，刷抖音是可以付费的，看热闹之外也要懂技巧），为品牌客户在各平台产出优质内容，管理众包资产，运营电商业务。

相比传统4A公司的大预算、长周期、慢反馈的项目，我们面临的是跨平台、多模式、快速响应、归属明确的系统工程，因此对数据分析和策略的挑战更大，需要更多的营销科学技能。

这项工作主要输出的是数据战略报告，主要输入的是海量云地图以及人、货、地相关的海量数据。它对分析师有几个要求，第一要聪明，第二要爱捣鼓、懂得捣鼓，最后要一丝不苟。

工作职责

服务公司KA客户，进行市场分析、消费者洞察、营销趋势研究、人群相似度指数分析等，并根据数据分析结果输出战略计划

通过数据分析，为品牌客户提供品牌营销策略、媒体策略、消费者需求与痛点、市场机会等分析报告

结合行业及竞品对比分析，输出消费者运营建议，并跟踪运营结果及优化策略

工作要求

熟悉抖音生态，深度使用抖音App

通过Massive Engine“营销科学”认证，熟练使用Massive云图人群、内容、商品等模块功能

了解 Cloud Map Tag Factory、建模和自定义报告等工具

每月进行阶段性工作回顾报告，现场或线上解读，并结合热点话题策划品牌传播策略、案例包装等营销活动

专业背景的话，我比较喜欢广告学、社会学、经济学。如果你是理科生，最好读过一些人文社科方面的书。注意，这份工作的重点是研究市场中的消费者，而不是拉数据、做表格。你不是数据工程师。

相应地，我们也欢迎实习生。您将获得：

系统的数据培训与实践，接触消费者数据分析的前沿应用

获得字节跳动“市场营销科学”证书，学习TikTok生态中的消费者研究

了解机器学习基础知识，学习使用 Massive Cloud Map Label Factory、建模和自定义报告等工具

投简历时请附上数据分析作品，可以是报告、文章、数据分析项目等，我们很高兴看到你在简历中展示你的微信公众号、小红书号、B站号等，以体现你的独立思考和动手成果，哪怕只是一个小话题。