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所以可能造成了影响”的主观臆测

编辑:南充市顺庆区小房子和树婚礼策划部时间:2018-10-22 09:07:16阅读次数:2
做运营必须掌握的数据分析思维,你还敢说不会 做运营必须掌握的数据分析思维,你还敢说不会

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,合格的运营一定是数据驱动运营,而非运营驱动数据!

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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,即从宏观到微观,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:

做运营必须掌握的数据分析思维,你还敢说不会

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,我们需要结合自己的产品情况来做有用数据筛选。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、留存率、跳出率、页面访问路径等。

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和计算,这样只会增大后台数据的运算压力,对运营分析实际用出并不大,反而影响数据的查看效率。

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率。

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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系模型

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,但最本质的还是盈利情况,按照上面提到的思路进行分析:

① 数据分析目标:店铺的利润情况分析

② 确定数据目标的关键影响维度拆解:

做运营必须掌握的数据分析思维,你还敢说不会

③ 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)。

做运营必须掌握的数据分析思维,你还敢说不会

④ 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:L(max)=R(max)-C(min)

做运营必须掌握的数据分析思维,你还敢说不会

如果店铺出现亏损,那么一定是R<C,也就是成本大于收入,我们假设出现以下情况:

做运营必须掌握的数据分析思维,你还敢说不会

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率。

⑤ 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

提升客服服务水平和促单技巧

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:

做运营必须掌握的数据分析思维,你还敢说不会

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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章阅读量,而粉丝数和文章阅读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:

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