六步實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營

作者:小昀 來源:小蚊子數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營是老生常談了赔退,但是有好多新手并不懂如何去做數(shù)據(jù)運(yùn)營橄维,本文則系統(tǒng)的介紹了如何分6步來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)運(yùn)營忌堂。

一装处、數(shù)據(jù)運(yùn)營

1.目的

通過對(duì)運(yùn)營數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,幫助我們進(jìn)一步對(duì)用戶進(jìn)行差分運(yùn)營浸船。

2.核心

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

二李命、數(shù)據(jù)分析流程

1.拆分工作項(xiàng)

運(yùn)營是一個(gè)包含了諸多瑣碎事項(xiàng)的工作登淘,運(yùn)營人員要會(huì)拆分自己的工作項(xiàng),并根據(jù)不同工作項(xiàng)的特點(diǎn)有針對(duì)地對(duì)特定的運(yùn)營數(shù)據(jù)進(jìn)行分析封字,才能事半功倍黔州。

那么怎么拆分工作項(xiàng)呢?可以按照面對(duì)的用戶群體分解阔籽,通常與用戶分級(jí)聯(lián)系在一起流妻,將工作拆分成面向所有普通用戶、面向活躍用戶笆制、面向付費(fèi)用戶等等绅这。也可以按照項(xiàng)目將自己的工作進(jìn)行拆分。還可以按照時(shí)間順序確定不同階段的目標(biāo)在辆,根據(jù)自己的目標(biāo)來拆分工作項(xiàng)证薇。

2.建立指標(biāo)體系

拆分完工作項(xiàng)后,針對(duì)每一個(gè)工作項(xiàng)有不同的指標(biāo)匆篓,我們要根據(jù)工作項(xiàng)的特點(diǎn)進(jìn)一步拆分和細(xì)化運(yùn)營數(shù)據(jù)指標(biāo)浑度,然后通過對(duì)每一個(gè)指標(biāo)的分析來判斷運(yùn)營問題并不斷優(yōu)化運(yùn)營方案。

拆分的維度可以按照數(shù)據(jù)的包含結(jié)構(gòu)鸦概,也可以按照每一個(gè)工作項(xiàng)包含的子項(xiàng)進(jìn)行拆分箩张。

以用戶運(yùn)營為例,用戶運(yùn)營包含了用戶的拉新窗市、促活先慷、留存、付費(fèi)轉(zhuǎn)化等方面谨设。而就拉新來說熟掂,關(guān)鍵的指標(biāo)有注冊(cè)用戶的規(guī)模、增長速度扎拣;渠道質(zhì)量——注冊(cè)渠道有哪些赴肚,渠道的注冊(cè)轉(zhuǎn)化率如何素跺;注冊(cè)流程質(zhì)量——完成注冊(cè)的用戶數(shù)、注冊(cè)流程中用戶蹦失節(jié)點(diǎn)統(tǒng)計(jì)誉券;注冊(cè)用戶行為追蹤——完成注冊(cè)后用戶的行為統(tǒng)計(jì)指厌。

3.細(xì)化分析目標(biāo)

細(xì)化分析目標(biāo)是指根據(jù)運(yùn)營目標(biāo),確定能夠進(jìn)行優(yōu)化的數(shù)據(jù)點(diǎn)踊跟。這一步是為接下來的數(shù)據(jù)提取處理分析奠基的踩验。

舉個(gè)簡單的例子,假如現(xiàn)在做完一場活動(dòng)商玫,想知道下一次舉辦相同或相似活動(dòng)時(shí)有哪些地方可以優(yōu)化箕憾,需要關(guān)心的點(diǎn)除了最終參與效果還有:活動(dòng)推廣的渠道有哪些,每一個(gè)渠道的參與路徑是怎樣的拳昌,路徑中的每一步參與人數(shù)有多少袭异,轉(zhuǎn)化率達(dá)到多少,等等炬藤。明確了分析目標(biāo)后御铃,就可以確定要提取的數(shù)據(jù)點(diǎn)有哪些。

4.提取處理數(shù)據(jù)

在提取數(shù)據(jù)這里涉及一個(gè)數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的問題沈矿,在產(chǎn)品設(shè)計(jì)的早期上真,運(yùn)營人員就要規(guī)劃好運(yùn)營關(guān)鍵點(diǎn),列出埋點(diǎn)清單提交給開發(fā)人員羹膳,以免后期運(yùn)營過程中想要查看某一個(gè)數(shù)據(jù)但卻沒有數(shù)據(jù)記錄信息睡互。

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(jìn)入分析階段溜徙。

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(duì)比分析法湃缎、結(jié)構(gòu)分析法、平均分析法蠢壹、權(quán)重分析法、杜邦分析法等等九巡。

1)對(duì)比分析法

指按照不同的維度進(jìn)行對(duì)比图贸,以探尋數(shù)據(jù)的變化,發(fā)現(xiàn)其中蘊(yùn)含的規(guī)律或啟示冕广。

對(duì)比的維度包含了:與預(yù)期目標(biāo)對(duì)比疏日、不同時(shí)間段的對(duì)比、與同行對(duì)比撒汉、與運(yùn)營前的效果對(duì)比沟优、不同用戶間的對(duì)比、不同操作間的對(duì)比睬辐,等等挠阁。

接下來用一個(gè) 例子講解如何通過對(duì)不同時(shí)間段數(shù)據(jù)的對(duì)比來進(jìn)行用戶畫像并根據(jù)用戶畫像做出運(yùn)營策略的調(diào)整宾肺。

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)律锨用。2016年4月初到7月初其基本是成周期變化寻歧,且周期為一個(gè)星期,數(shù)據(jù)較大的點(diǎn)主要是在周末,因此我們可以推測這個(gè)產(chǎn)品的主要用戶是學(xué)生枚钓。而且在6月的時(shí)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(shí)間也基本吻合,進(jìn)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(duì)比分析维蒙,常用結(jié)構(gòu)相對(duì)指標(biāo)(=(部分/總體)*100%)來表示殖熟,這個(gè)數(shù)值越大表明該部分在整體中所占權(quán)重越大,其重要性越大膜毁,對(duì)整體的影響也就越大候醒。

3)平均分析法

反映的是一定條件下败玉,某個(gè)指標(biāo)的一般水平返干,多用于衡量業(yè)務(wù)的健康度癌淮。

比方說某個(gè)商品有A、B沦补、C三個(gè)銷售渠道乳蓄,假如想了解這三個(gè)銷售渠道誰對(duì)營收貢獻(xiàn)最大,可以統(tǒng)計(jì)這三個(gè)渠道的平均銷售額策彤。這個(gè)時(shí)候要注意栓袖,平均分析法的“平均”是有前提的,它必須建立在用來計(jì)算平均值的數(shù)據(jù)是否都是有效的店诗。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,這是很反常的音榜,這個(gè)時(shí)候要去查問題到底出在哪庞瘸,如果是因?yàn)楸确秸f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(gè)數(shù)據(jù)再計(jì)算平均值赠叼。

那是不是平均值越高說明業(yè)務(wù)越健康呢擦囊?

不一定违霞。比方說A賣的是羽絨服 ,B賣的是短裙瞬场,夏季的時(shí)候A的銷售均值比B低买鸽,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贯被,具有可比性時(shí)眼五,才有意義。

4)權(quán)重分析法

將多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為一個(gè)能夠反映綜合情況的指標(biāo)來進(jìn)行分析評(píng)價(jià)彤灶,具體的做法是確定各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重看幼,然后對(duì)處理后的指標(biāo)進(jìn)行匯總后計(jì)算出綜合評(píng)價(jià)指數(shù)。常用以對(duì)處于并列關(guān)系的子類進(jìn)行分析幌陕。

如圖所示诵姜,某產(chǎn)品有三個(gè)推廣渠道——A、B和C搏熄。這三個(gè)渠道又細(xì)分為通過購買母嬰類產(chǎn)品的推薦轉(zhuǎn)化棚唆、參加相關(guān)線下活動(dòng)的轉(zhuǎn)化 以及來自公眾平臺(tái)的轉(zhuǎn)化。若要衡量A心例、B宵凌、C三個(gè)渠道的質(zhì)量如何,可以給各個(gè)細(xì)分渠道設(shè)置某個(gè)權(quán)重契邀,定義“渠道質(zhì)量”這個(gè)指標(biāo)對(duì)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(dòng)轉(zhuǎn)化人數(shù)*30%+公眾號(hào)轉(zhuǎn)化人數(shù)*10%)摆寄,通過加權(quán)求和后比較這三個(gè)渠道的質(zhì)量高低。

那權(quán)重的設(shè)置依據(jù)是什么呢坯门?一個(gè)是要根據(jù)各個(gè)細(xì)分指標(biāo)的重要性微饥,另一個(gè)來自于以往的運(yùn)營結(jié)果。還是以剛剛那個(gè)產(chǎn)品為例古戴,假設(shè)產(chǎn)品是跟母嬰類相關(guān)的欠橘,那么根據(jù)以往的運(yùn)營經(jīng)驗(yàn),通過購買了母嬰類商品后的推薦引流來的用戶现恼,后續(xù)轉(zhuǎn)化為活躍用戶的概率更高肃续,那么這個(gè)渠道的權(quán)重就可以相應(yīng)的設(shè)高點(diǎn),而通過公眾號(hào)導(dǎo)流來的用戶流失率極高叉袍,其權(quán)重就可以比較低始锚。

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(gè)指標(biāo)間的內(nèi)在聯(lián)系喳逛,可以對(duì)自己的運(yùn)營狀況及效益進(jìn)行綜合分析評(píng)價(jià)瞧捌。

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姐呐、可以做出哪些調(diào)整殿怜,那么我們可以將收入拆分——收入=付費(fèi)人數(shù)*ARPU(每用戶平均收入)。接下來對(duì)付費(fèi)人數(shù)進(jìn)行拆分曙砂,付費(fèi)人數(shù)=活躍人數(shù)*付費(fèi)滲透率头谜。據(jù)觀察,付費(fèi)滲透率幾乎沒有變化鸠澈,而活躍人數(shù)下降了柱告,進(jìn)一步細(xì)分活躍人數(shù)】钋郑活躍人數(shù)=新用戶中的活躍用戶+老用戶中的活躍用戶末荐,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)下降了新锈,可以進(jìn)一步將其拆分甲脏。然后分析,新用戶=推廣覆蓋人數(shù)*轉(zhuǎn)化率妹笆,在轉(zhuǎn)化率基本不變的情況下块请,將推廣渠道細(xì)分,根據(jù)數(shù)據(jù)拳缠,渠道一下降了而渠道二上升了 墩新,不斷進(jìn)一步拆分,直到指標(biāo)不能再細(xì)分后窟坐,針對(duì)細(xì)分后的指標(biāo)分析其中哪些對(duì)最終的收入影響較大海渊,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(jìn)行改善哲鸳,等等臣疑。

(2)造成數(shù)據(jù)波動(dòng)的原因

常見造成數(shù)據(jù)變化的原因:時(shí)間、推廣與觸達(dá)徙菠、運(yùn)營活動(dòng)讯沈、關(guān)聯(lián)特性、用戶屬性和構(gòu)成婿奔、故障缺狠、業(yè)界趨勢(shì)。

前三個(gè)就不詳細(xì)展開了萍摊,這里講下后邊幾個(gè)要素挤茄。所謂關(guān)聯(lián)特性其實(shí)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(duì)不同的用戶冰木,同個(gè)產(chǎn)品或活動(dòng)的日活驮樊、付費(fèi)等數(shù)據(jù)是會(huì)發(fā)生變化的。業(yè)界趨勢(shì)對(duì)運(yùn)營數(shù)據(jù)的影響:舉個(gè)去年很火的例子——O2O片酝,去年O2O這個(gè)概念炒的特別火的時(shí)候囚衔,大量資本砸錢進(jìn)入這個(gè)市場,在各種補(bǔ)貼的刺激下雕沿,用戶激增练湿,現(xiàn)在市場較為成熟后,用戶數(shù)增長就比較平緩了审轮。

6.反饋及投入應(yīng)用

仔細(xì)觀察可以發(fā)現(xiàn)肥哎,以上數(shù)據(jù)分析流程實(shí)際上形成了一個(gè)閉環(huán)〖苍總結(jié)匯報(bào)完畢篡诽,我們需要將得出的結(jié)論運(yùn)用到實(shí)踐中,繼續(xù)觀察數(shù)據(jù)的變化并不斷優(yōu)化我們的運(yùn)營策略榴捡。


為了能夠更好地幫助剛開始建立運(yùn)營體系的企業(yè)解決一些日常工作中的痛點(diǎn)杈女,推薦你上一門由作者總策劃的課《互聯(lián)網(wǎng)人的數(shù)據(jù)運(yùn)營實(shí)踐訓(xùn)練營》,由長年工作在大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)內(nèi)部吊圾,踩過過無數(shù)的“數(shù)據(jù)坑”达椰,平均經(jīng)驗(yàn)都在十年以上,都符合格拉德威爾在“一萬小時(shí)定律”中的描述的四位老師:安琦项乒、黃捷啰劲、黃一能、王曄傳授檀何!時(shí)間:2016年12月17日-18日 8:30-17:30蝇裤,一定能有效地幫助你。

報(bào)名:http://event.3188.la/530802826

最后編輯于
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請(qǐng)聯(lián)系作者
  • 序言:七十年代末频鉴,一起剝皮案震驚了整個(gè)濱河市栓辜,隨后出現(xiàn)的幾起案子,更是在濱河造成了極大的恐慌砚殿,老刑警劉巖啃憎,帶你破解...
    沈念sama閱讀 218,036評(píng)論 6 506
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件,死亡現(xiàn)場離奇詭異似炎,居然都是意外死亡辛萍,警方通過查閱死者的電腦和手機(jī),發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 93,046評(píng)論 3 395
  • 文/潘曉璐 我一進(jìn)店門羡藐,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來贩毕,“玉大人,你說我怎么就攤上這事仆嗦』越祝” “怎么了?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 164,411評(píng)論 0 354
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵,是天一觀的道長谆甜。 經(jīng)常有香客問我垃僚,道長,這世上最難降的妖魔是什么规辱? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 58,622評(píng)論 1 293
  • 正文 為了忘掉前任谆棺,我火速辦了婚禮,結(jié)果婚禮上罕袋,老公的妹妹穿的比我還像新娘改淑。我一直安慰自己,他們只是感情好浴讯,可當(dāng)我...
    茶點(diǎn)故事閱讀 67,661評(píng)論 6 392
  • 文/花漫 我一把揭開白布朵夏。 她就那樣靜靜地躺著,像睡著了一般榆纽。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪仰猖。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上,一...
    開封第一講書人閱讀 51,521評(píng)論 1 304
  • 那天掠河,我揣著相機(jī)與錄音亮元,去河邊找鬼。 笑死唠摹,一個(gè)胖子當(dāng)著我的面吹牛爆捞,可吹牛的內(nèi)容都是我干的。 我是一名探鬼主播勾拉,決...
    沈念sama閱讀 40,288評(píng)論 3 418
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼煮甥,長吁一口氣:“原來是場噩夢(mèng)啊……” “哼!你這毒婦竟也來了藕赞?” 一聲冷哼從身側(cè)響起成肘,我...
    開封第一講書人閱讀 39,200評(píng)論 0 276
  • 序言:老撾萬榮一對(duì)情侶失蹤,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎斧蜕,沒想到半個(gè)月后双霍,有當(dāng)?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 45,644評(píng)論 1 314
  • 正文 獨(dú)居荒郊野嶺守林人離奇死亡批销,尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點(diǎn)故事閱讀 37,837評(píng)論 3 336
  • 正文 我和宋清朗相戀三年洒闸,在試婚紗的時(shí)候發(fā)現(xiàn)自己被綠了。 大學(xué)時(shí)的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片均芽。...
    茶點(diǎn)故事閱讀 39,953評(píng)論 1 348
  • 序言:一個(gè)原本活蹦亂跳的男人離奇死亡丘逸,死狀恐怖,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出掀宋,到底是詐尸還是另有隱情深纲,我是刑警寧澤仲锄,帶...
    沈念sama閱讀 35,673評(píng)論 5 346
  • 正文 年R本政府宣布,位于F島的核電站湃鹊,受9級(jí)特大地震影響儒喊,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏。R本人自食惡果不足惜涛舍,卻給世界環(huán)境...
    茶點(diǎn)故事閱讀 41,281評(píng)論 3 329
  • 文/蒙蒙 一澄惊、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望。 院中可真熱鬧富雅,春花似錦、人聲如沸肛搬。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 31,889評(píng)論 0 22
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽温赔。三九已至蛤奢,卻和暖如春,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間陶贼,已是汗流浹背啤贩。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 33,011評(píng)論 1 269
  • 我被黑心中介騙來泰國打工, 沒想到剛下飛機(jī)就差點(diǎn)兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留拜秧,地道東北人痹屹。 一個(gè)月前我還...
    沈念sama閱讀 48,119評(píng)論 3 370
  • 正文 我出身青樓,卻偏偏與公主長得像枉氮,于是被迫代替她去往敵國和親志衍。 傳聞我的和親對(duì)象是個(gè)殘疾皇子,可洞房花燭夜當(dāng)晚...
    茶點(diǎn)故事閱讀 44,901評(píng)論 2 355

推薦閱讀更多精彩內(nèi)容