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                                      做运营必须掌握的数据分析思维你还敢说不会做数据分析

                                      数据分析是精细化的运营工作一定要建立起体系化的思维切勿盲目分析粗暴分析

                                      对于运营数据分析我相信很多小伙伴会存在以下问题

                                      面对异常数据经常出现好像做了什么好像发生了什么所以可能造成了影响的主观臆测

                                      面对数据报表不知道该怎么分析不知道该分析什么

                                      数据分析作为运营最基础的一项技能你是否真正的将其价值发挥出来?#32454;?#30340;运营一定是数据驱动运营而非运营驱动数据

                                      1

                                      从单一维度到体系化的思考是做数据分析必须做出的转变对于数据分析你需要有体系化的数据框架

                                      我们在考虑问题的时候都会遵循一个思路?#21019;?#23439;观到微观从全局到局部数据分析也不例外数据分析在产品运营中的地位在这里也无需多说做数据分析一定要建立在对产品数据体系详细了解的基础上的在做数据分析时候需要在心中建立起数据体系产品数据维度体系由大到小可以分为宏观数据中观数据微观数据三大层面

                                      以上数据分析纬度并非包含了我们运营的产品的所有数据纬度在做数据分析时我?#20999;?#35201;结合自己的产?#38750;?#20917;来做有用数据筛选当然运营在提出具后台需求时一定是基础数据需求常见的如用户概况数据PV数UV数UID数启动次数留存?#30465;?#36339;出?#30465;?#39029;面访问路径等

                                      很多运营人员在完善数据后台需求时提出一大堆数据并且很多数据涉及到复杂的定义?#22270;?#31639;这样只会增大后台数据的运算压力对运营分析?#23548;?#29992;出并不大反而影响数据的查看效?#30465;?/P>

                                      运营数据分析可根据后台基础数据结合Excel表格导出功能以及借助第三方数据平台来进行辅助分析这样不仅能够降低后台数据开发成本也能大大提高数据分析效?#30465;?/P>

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                                      做数据分析需要以目标为导向学会做数据维度的逐级拆分以结构化思维来做运营数据的全面的系统性的分析

                                      在做产品运营的数据分析时我们可以按照以下思路来进行

                                      1.确定数据分析目标

                                      2.明确数据目标的关键影响维度拆解

                                      3.找出不同数据纬度之间的关联关系从而建立起数据关?#30340;?#22411;

                                      4.发现问题数据及出现原因

                                      5.针对问题数据影响维度做相应的优化

                                      比如我们以天猫店铺利润情况进行分析店铺运营最关注的就是营业额但最?#23616;?#30340;还是盈利情况按照上面提到的思路进行分析

                                      数据分析目标店铺的利润情况分析

                                      确定数据目标的关键影响维度拆解

                                      找出不同纬度维度之间的关联关系从而建立起数据分析模型

                                      利润=销售额-成本=流量*转化率*客单价-店铺固定成本+运营成本+货品成本+人员成本

                                      根据数据模型发现问题数据

                                      要想实现店铺利润L额最大化Lmax=Rmax-Cmin

                                      如果店铺出现亏损那么一定是RC也就是成本大于收入我们假设出现以下情况

                                      根据上述的假设思路我们可以得出在成本合理的情况下店铺出现了亏损那么可以得出是销售额太低销售额不高额影响原因是流量转化率低因此针对这种情况我们要做的就是提高店铺的转化?#30465;?/P>

                                      针对问题数据影响维度做相应的优化提升转化率

                                      我们可以通过以下几个方面来提高转化率

                                      提升产品包装

                                      优化详情页图片和介绍文案

                                      优化消费者下单支付路径和体验

                                      提升?#22836;?#26381;务水平和促单技巧

                                      做好用户评价管理优化

                                      实行相应的促销策略如满减满赠折扣等

                                      我们继续以产品运营为例比如我们突然发现某天产品的DAU增长幅度变大按照上述的分析思路我们进行相应的梳理

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                                      数据分析更多的是要关注多个数据维度之间的相关关系而不是单个数据产生的因果关系通过影响关键指标的数据维度的关联关系建立数据分析模型

                                      比如我们以公众号运营为例公众号运营的关键指标是粉丝数和文?#30053;?#35835;量而粉丝数和文?#30053;?#35835;量的影响纬度肯有很多个这些纬度之间也存在相应的影响关系具体如下

                                      在做公众号运营的时候可以尝试着把你影响文?#30053;?#35835;量的所有数据全部梳理出来然后去筛选出相对有用的一些数据维度然后建立起他们的相关关系在?#23548;?#36816;营过程中很多运营的小伙伴每周?#36824;?#27880;推送了多少篇文章增长了多少个粉丝其实还应该关注一些细节数据比如文章标题内容长度内容类型跟阅读量转发量的关系推送时间和频次对阅读量?#22836;?#19997;增减的影响另外就是有图文纯文字文章图片数量公众号单图文推送多图文推送头条推送?#22836;?#22836;条推送对阅读量的影响等这些都是需要在运营过程中需要考虑的并且要养成对这些数据进行记录的习惯

                                      在社区运营过程中最基本的模型就是用户的金字塔模型了这个金字塔模型的建立是依据用户的活跃度和贡?#23383;道?#24314;立的金字塔模型会将用户分成几个层级层?#23545;?#24448;上用户的价值越大贡献值越高

                                      当然这个用户金字塔模型的建立一定不是固定的而是根据具体的社区数据情况会在层级划分和每个层级占比上都会有所不同并且每个层级的具体需求和运营方式都是不同的比如以某K12教育社区的运营为例

                                      社区发帖量这一核心数据指标提升是与整个社区的用户量用户层级比例用户层级转化每个层级用户行为用户粘性社区内容质量内容展示与推送情况等都存在一定的相关关系所以在社区的运营过程中就要不断的促进各个影响维度与社区发帖量的正向关系

                                      那么社区发帖量与其他数据维度的关联关系如何建立呢超哥尝试着做了一个简单的梳理相应的数据维度并未全部包含此关系图仍需完善此处只是给出一?#36136;?#29702;思路具体如下

                                      4

                                      做运营一定要讲数据分析培养成为潜意识行为运营过程中的一切行为和手段都可以数据化数据驱动运营

                                      培养数据分析的系统化思维

                                      数据分析一般会存在两种方向一种是自上而下另一种是自下而上

                                      自上而下的思路在前文已经提到过具体的思路为确立数据分析目标目标影响维度拆解各数据维度相关关系建立发现问题数据及出现原因问题数据优化这种思路多用户产品的数据分析体系或者模型的建立从而保证数据分析的全面性

                                      自下而上的数据分析思路多用在针对已有数据报表中的数据问题发现具体思路为异常数据发现该异常数据影响因素影响因素与问题数据之间的相关关系找出出现异常数据的原因找到异常数据的解决办法

                                      培养数据的敏感度

                                      数据敏感度培养别无他法除了掌握正确的数据分析方法外就是每天看数据每天分析数据用数据说话

                                      养成数据记录习惯

                                      做运营过程中会有很多细节数据需要对这些数据进行记录当记录的数据条数累计到一定程度通过就可以通过汇总的数据发现相应的数据规律比如

                                      针对社区UGC帖子热帖精品贴的记录

                                      针对消息中心PUSH的数据记录

                                      针对公众号历史推文数据的记录

                                      甚至可以对自?#22909;?#26085;的工作内容及工作花费时间的记录从而用于工作效率优化

                                      数据一定是比较理性和严谨的所以我?#20999;?#35201;理性的眼光来对待当然运营产品的不同我?#20999;?#35201;的数据维度不同做运营一定要学会给数据做定义并且要保证其逻辑性和眼严谨性要能经得起推敲

                                      作者超哥Jason
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