4個類別，看懂數據分析如何驅動運營

編輯導語：數據分析在運營的工作中可以起到很大的作用，運營對于平臺的數據波動比較關注，特別是如今是精細化運營時代，運營在工作中對于數據的分析就更加重視，根據數據波動更改運營策略；本文作者分享了關于數據分析如何驅動運營的思考，我們一起來了解一下。

想當年，還沒有接觸運營工作的適合，我以為我的工作內容是這樣的：

早晨到公司看各種數據報表，各項指標良好，已經超額完成了任務，然后開始寫下一階段的運營計劃；中午吃個飯，然后午休；下午和用戶聊聊天或者寫寫宣傳文案，19點準時下班回家。

然而，現實和理想之間總是有著太大的差距；現實運營工作中，從早忙到晚，不停地穿梭在各種會議之間，不停地解決工作中遇到的麻煩。

早上到公司發現數據不達標，連忙做數據分析；分析一半，到了領導組織的開會時間；會議結束時已經12點，趕快叫個外賣；午飯后剛準備把數據分析做完，領導臨時發起了一個會議，針對今天數據不達標，叫來相關的人員進行批評；會議結束后的兩個小時終于做完了數據分析，趕緊寫一份報告發給領導，抄送產品團隊和運營團隊。

產品經理看到郵件后非常不開心，過來找你理論，你倆對了半小時的數據，產品經理終于承認自己更新的版本有一個小漏洞，導致今天的數據不達標；再看著日歷上的安排，活動規劃還沒寫完。剛準備寫活動規劃，領導針對產品的小漏洞召開緊急會議，產品經理和運營人員必須參加。會議結束時已經19點，其他人已經下班回家，你還要寫活動規劃；再想想第二天需要與設計人員要排期、向管理層要資源、跟產品經理對進度等。

運營是一個理性和感性相結合的崗位。感性的人可以做好活動運營，可以做好用戶運營，反而容易失去大局觀；理性的人可以做好流程規劃，可以做好數據運營，反而很難做成超出用戶預期的活動和文案。很多時候，我們需要在理性和感性之間進行權衡。

運營工作離不開數據的指導，特別是目前進入精細化運營時代，運營人員離開了數據分析做運營上的決定，與賭場中的賭徒并沒有太大的差別；運營人員更不能為不符合預期的結果找借口，而是要基于數據統計分析實事求是地撰寫運營計劃復盤；所以，運營人員不能把運營方案寄托在感覺之上，而應該建立在理性的數據分析之上。

01?產品運營需要通過數據找出波動背后的原因

在產品的不同階段，關注不同的指標。

產品上線初期，亟待獲得市場的反饋，并通過得到的數據驗證最初產品的構想，為產品下一步發展找到具體的方向。

產品發展到一定階段開始遇到瓶頸，增長曲線趨于平緩，需要通過收集產品的數據，找到下一個突破口。

一直運轉良好的業務，某天突然出現下滑或者激增，通過數據評估產品改版（新功能）效果，發現產品改進關鍵點，構建用戶畫像，通過數據挖掘用戶留存的關鍵行為，以便開展精細化運營，優化用戶體驗，發現業務運營中存在的問題，運營效果分析、ROI分析，數據總結與向上匯報。

比如之前某款工具類產品的初期，后臺數據反饋用戶安裝后3分鐘內的卸載率很高，通過分析用戶行為路徑數據發現，產品需要運行3～5分鐘才能產生效果，而用戶期待安裝后立刻看到效果，導致用戶以為安裝的產品有缺陷，于是卸載了產品。

于是，在產品安裝后新增了一句提示語：“等待5～10分鐘，您就能看到效果。”也正因此，用戶的留存率提升了36%。

02?渠道運營人員需要通過數據衡量渠道的價值

互聯網的渠道有很多，到底哪個渠道對于產品的價值最高？現在各個平臺的規則不斷完善，免費流量的獲取難度逐漸增大。

單個流量越來越貴，因此運營人員通過渠道獲取用戶更要著重于數據分析，不然會造成產品不錯的假象。

每個平臺都可以算作一個渠道，因此互聯網的渠道多到數不過來。那么，企業如何根據自己的產品特性，從眾多渠道中選出合適的渠道呢？運營人員可以從產品屬性、用戶屬性、掌握情況、時間周期4個維度進行考量。

對于推廣App來說，SEM就不是好渠道，因為沒有根據自己的產品特性選擇合適的渠道。根據用戶下載App的習慣，App最好的推廣方式是ASO（應用商店的優化），也可以通過DSP方式投放，根據用戶屬性選擇渠道對應的用戶數據包投放廣告。

如果通過渠道獲取的新用戶數多于流失的老用戶數，那么看似產品的用戶總量在不斷增加，但本質上是產品不受喜愛或渠道質量不行；所以，運營人員在通過渠道獲取用戶時要計算次日留存率或7日留存率，分析產品是否受歡迎、渠道是否滿足業務需求，把流量價值最大化。

無論選擇哪個渠道，最終目的都是為了轉化用戶，完成企業的業務目標。其中，能夠獲得用戶并直接形成轉化的渠道是最優選擇渠道。

如果你的目標是為了增加產品使用人數，那么圍繞拉新工作設置運營流程的轉化節點需要重點考慮。
如果你的目標是完成產品的銷售額，那么擴大投放用戶群體并優化購買流程需要重點考慮。

通過渠道拉新或利用運營技能轉化用戶的過程，每個節點都會影響最終的結果。所以，從渠道到轉化的每個節點都應該做好數據統計工作，支撐后續的數據分析并優化節點的轉化率。

03?活動運營人員需要通過數據判斷活動是否成功

電商平臺的“38女王節”“618年中大促”“雙十一”“年貨節”等這些我們在日常生活中經常接觸到的場景都是活動。活動運營對短時間內拉動相關指標增長非常有效。活動類型可分為日常提升活躍度的活動、完成銷售額的促銷活動、挽回老用戶的召回活動等。

活動開展過程中，運營可以看的數據有訪問數據PV/UV、活動參與數、頁面登陸數、中獎數、兌獎數、活動轉化人數/金額，以及用戶信息等。運營對活動數據進行實時監控，及時了解活動實時走向，一旦活動出現任何問題，立馬知道問題出現在哪里，下一步該怎么調整。

活動需要推廣，推廣就會涉及到活動投放渠道。運營在活動運營過程中，需要對渠道轉化數據進行采集和分析。運營要根據多個指標來對分析每個渠道帶來的轉化率，比如哪個渠道帶來的用戶更精準，每個渠道帶給app應用的用戶成分（老用戶占比多少，新用戶占比多少，轉化率如何等）；運營人員通過對比活動投放渠道的數據，確定哪個渠道能夠為app活動吸引來更更多新用戶且用戶質量高。

活動結束后，對整個活動數據進行復盤很關鍵。有多少人參加了活動，活動給app帶來多少流量，這些流量能夠給app每天帶來多少新注冊用戶，每個用戶的成本是多少，每個渠道的效果分別是怎樣等等。