純干貨 | 數(shù)據(jù)運營的6個步驟,從方法論到案例帶你入門


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          7年前

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          來源|友盟數(shù)據(jù)運營舍     ID:umengcom

          作者:小

           

          一、數(shù)據(jù)運營


          1、目的


          通過對運營數(shù)據(jù)進行分析,幫助我們進一步對用戶進行差分運營。

           

          2、核心


          分析問題包含哪些方面,在占比高并且自己可以發(fā)力的點上去優(yōu)化。

           

          二、數(shù)據(jù)分析流程


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          1、拆分工作項


          運營是一個包含了諸多瑣碎事項的工作,運營人員要會拆分自己的工作項,并根據(jù)不同工作項的特點有針對地對特定的運營數(shù)據(jù)進行分析,才能事半功倍。

           

          那么怎么拆分工作項呢?可以按照面對的用戶群體分解,通常與用戶分級聯(lián)系在一起,將工作拆分成面向所有普通用戶、面向活躍用戶、面向付費用戶等等。也可以按照項目將自己的工作進行拆分。還可以按照時間順序確定不同階段的目標,根據(jù)自己的目標來拆分工作項。

           

          2、建立指標體系


          拆分完工作項后,針對每一個工作項有不同的指標,我們要根據(jù)工作項的特點進一步拆分和細化運營數(shù)據(jù)指標,然后通過對每一個指標的分析來判斷運營問題并不斷優(yōu)化運營方案。

           

          拆分的維度可以按照數(shù)據(jù)的包含結(jié)構(gòu),也可以按照每一個工作項包含的子項進行拆分。

           

          用戶運營為例,用戶運營包含了用戶的拉新、促活、留存、付費轉(zhuǎn)化等方面。而就拉新來說,關(guān)鍵的指標有注冊用戶的規(guī)模、增長速度;渠道質(zhì)量——注冊渠道有哪些,渠道的注冊轉(zhuǎn)化率如何;注冊流程質(zhì)量——完成注冊的用戶數(shù)、注冊流程中用戶蹦失節(jié)點統(tǒng)計;注冊用戶行為追蹤——完成注冊后用戶的行為統(tǒng)計。

           

          3、細化分析目標


          細化分析目標是指根據(jù)運營目標,確定能夠進行優(yōu)化的數(shù)據(jù)點。這一步是為接下來的數(shù)據(jù)提取處理分析奠基的。

           

          舉個簡單的例子,假如現(xiàn)在做完一場活動,想知道下一次舉辦相同或相似活動時有哪些地方可以優(yōu)化,需要關(guān)心的點除了最終參與效果還有:活動推廣的渠道有哪些,每一個渠道的參與路徑是怎樣的,路徑中的每一步參與人數(shù)有多少,轉(zhuǎn)化率達到多少,等等。明確了分析目標后,就可以確定要提取的數(shù)據(jù)點有哪些。

           

          4、提取處理數(shù)據(jù)


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          在提取數(shù)據(jù)這里涉及一個數(shù)據(jù)埋點的問題,在產(chǎn)品設(shè)計的早期,運營人員就要規(guī)劃好運營關(guān)鍵點,列出埋點清單提交給開發(fā)人員,以免后期運營過程中想要查看某一個數(shù)據(jù)但卻沒有數(shù)據(jù)記錄信息。

           

          此外,提取出來的數(shù)據(jù)要經(jīng)過一系列的處理后方可進入分析階段。

           

          5、數(shù)據(jù)分析總結(jié)


          (1)數(shù)據(jù)分析方法


          常見的數(shù)據(jù)分析方法有對比分析法、結(jié)構(gòu)分析法、平均分析法、權(quán)重分析法、杜邦分析法等等。

           

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          1)對比分析法

           

          指按照不同的維度進行對比,以探尋數(shù)據(jù)的變化,發(fā)現(xiàn)其中蘊含的規(guī)律或啟示。

           

          對比的維度包含了:與預(yù)期目標對比、不同時間段的對比、與同行對比、與運營前的效果對比、不同用戶間的對比、不同操作間的對比,等等。

           

          接下來用一個 例子講解如何通過對不同時間段數(shù)據(jù)的對比來進行用戶畫像并根據(jù)用戶畫像做出運營策略的調(diào)整。

           

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          上邊這張折線圖反應(yīng)的是某產(chǎn)品的日活躍用戶數(shù)變化規(guī)律。2016年4月初到7月初其基本是成周期變化,且周期為一個星期,數(shù)據(jù)較大的點主要是在周末,因此我們可以推測這個產(chǎn)品的主要用戶是學(xué)生。而且在6月的時候日活躍數(shù)據(jù)略有所下降,7月中旬以后數(shù)據(jù)上升且變化這與學(xué)生期末考試和放假的時間也基本吻合,進一步佐證了用戶畫像。

           

          2)結(jié)構(gòu)分析法

           

          被分析總體內(nèi)的各部分與總體之間的對比分析,常用結(jié)構(gòu)相對指標(=(部分/總體)*100%)來表示,這個數(shù)值越大表明該部分在整體中所占權(quán)重越大,其重要性越大,對整體的影響也就越大。

           

          3)平均分析法

           

          反映的是一定條件下,某個指標的一般水平,多用于衡量業(yè)務(wù)的健康度。

           

          比方說某個商品有A、B、C三個銷售渠道,假如想了解這三個銷售渠道誰對營收貢獻最大,可以統(tǒng)計這三個渠道的平均銷售額。這個時候要注意,平均分析法的“平均”是有前提的,它必須建立在用來計算平均值的數(shù)據(jù)是否都是有效的。比方說現(xiàn)在A渠道有一天的銷售數(shù)據(jù)突然驟減為0,這是很反常的,這個時候要去查問題到底出在哪,如果是因為比方說那天A渠道出現(xiàn)了某些突發(fā)故障,那么應(yīng)該剔除這個數(shù)據(jù)再計算平均值。

           

          那是不是平均值越高說明業(yè)務(wù)越健康呢?

           

          不一定。比方說A賣的是羽絨服 ,B賣的是短裙,夏季的時候A的銷售均值比B低,這并不能說明A的業(yè)務(wù)就比B的差。

           

          平均分析法適用于雙方的業(yè)務(wù)和所處的情況比較接近也即我們常說的,具有可比性時,才有意義。

           

          4)權(quán)重分析法

           

          將多個指標轉(zhuǎn)化為一個能夠反映綜合情況的指標來進行分析評價,具體的做法是確定各個指標的權(quán)重,然后對處理后的指標進行匯總后計算出綜合評價指數(shù)。常用以對處于并列關(guān)系的子類進行分析。

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          如圖所示,某產(chǎn)品有三個推廣渠道——A、B和C。這三個渠道又細分為通過購買母嬰類產(chǎn)品的推薦轉(zhuǎn)化、參加相關(guān)線下活動的轉(zhuǎn)化 以及來自公眾平臺的轉(zhuǎn)化。若要衡量A、B、C三個渠道的質(zhì)量如何,可以給各個細分渠道設(shè)置某個權(quán)重,定義“渠道質(zhì)量”這個指標對應(yīng)的公式(如:渠道質(zhì)量=購買了母嬰類產(chǎn)品后的推薦轉(zhuǎn)化人數(shù)*60%+線下活動轉(zhuǎn)化人數(shù)*30%+公眾號轉(zhuǎn)化人數(shù)*10%),通過加權(quán)求和后比較這三個渠道的質(zhì)量高低。

           

          那權(quán)重的設(shè)置依據(jù)是什么呢?一個是要根據(jù)各個細分指標的重要性,另一個來自于以往的運營結(jié)果。還是以剛剛那個產(chǎn)品為例,假設(shè)產(chǎn)品是跟母嬰類相關(guān)的,那么根據(jù)以往的運營經(jīng)驗,通過購買了母嬰類商品后的推薦引流來的用戶,后續(xù)轉(zhuǎn)化為活躍用戶的概率更高,那么這個渠道的權(quán)重就可以相應(yīng)的設(shè)高點,而通過公眾號導(dǎo)流來的用戶流失率極高,其權(quán)重就可以比較低。

           

          5)杜邦分析法

           

          杜邦分析法是由美國杜邦公司創(chuàng)造并 最先采用的一種綜合分析方法。利用各個指標間的內(nèi)在聯(lián)系,可以對自己的運營狀況及效益進行綜合分析評價。

           

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          如圖所示,假設(shè)產(chǎn)品更新后最近的收入降低了,老板讓分析下原因出在什么地方、可以做出哪些調(diào)整,那么我們可以將收入拆分——收入=付費人數(shù)*ARPU(每用戶平均收入)。接下來對付費人數(shù)進行拆分,付費人數(shù)=活躍人數(shù)*付費滲透率。據(jù)觀察,付費滲透率幾乎沒有變化,而活躍人數(shù)下降了,進一步細分活躍人數(shù)。活躍人數(shù)=新用戶中的活躍用戶+老用戶中的活躍用戶,倘若老用戶中的活躍人數(shù)上升了,而新用戶的活躍人數(shù)下降了,可以進一步將其拆分。然后分析,新用戶=推廣覆蓋人數(shù)*轉(zhuǎn)化率,在轉(zhuǎn)化率基本不變的情況下,將推廣渠道細分,根據(jù)數(shù)據(jù),渠道一下降了而渠道二上升了 ,不斷進一步拆分,直到指標不能再細分后,針對細分后的指標分析其中哪些對最終的收入影響較大,產(chǎn)生變化的原因是什么,是否可以通過人為的調(diào)整方案后進行改善,等等。

           

          (2)造成數(shù)據(jù)波動的原因


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          常見造成數(shù)據(jù)變化的原因:時間、推廣與觸達、運營活動、關(guān)聯(lián)特性、用戶屬性和構(gòu)成、故障、業(yè)界趨勢。

           

          前三個就不詳細展開了,這里講下后邊幾個要素。所謂關(guān)聯(lián)特性其實就是剛剛通過杜邦分析法拆分出來的要素,而用戶屬性和構(gòu)成要素是指針對不同的用戶,同個產(chǎn)品或活動的日活、付費等數(shù)據(jù)是會發(fā)生變化的。業(yè)界趨勢對運營數(shù)據(jù)的影響:舉個去年很火的例子——O2O,去年O2O這個概念炒的特別火的時候,大量資本砸錢進入這個市場,在各種補貼的刺激下,用戶激增,現(xiàn)在市場較為成熟后,用戶數(shù)增長就比較平緩了。

           

          6、反饋及投入應(yīng)用


          仔細觀察可以發(fā)現(xiàn),以上數(shù)據(jù)分析流程實際上形成了一個閉環(huán)。總結(jié)匯報完畢,我們需要將得出的結(jié)論運用到實踐中,繼續(xù)觀察數(shù)據(jù)的變化并不斷優(yōu)化我們的運營策略。


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