数据运营_运营数据分析报告_运营数据分析包括哪些内容

运营数据分析的步骤：明确数据分析的目标；针对目标收集数据；制定详细地数据分析步骤；注意数据归类分级处理；定期对数据进行分析和整理。数据运营的10种分析方法：细分分析、对比分析、漏斗分析、同期群分析、聚类分析、AB测试、埋点分析、来源分析、用户分析、表单分析。

1、明确数据分析的目标

在做数据分析之前，要明白自己这次所做的数据分析，所要达到什么样的目标，通过数据分析自己想要获取什么样的信息，这样才开始进行数据的分析。

2、针对目标收集数据

不同的数据代表了不同的运营含义，因此，在明确自己的目标之后，要进行相关的数据进行分析，只有这样才能够真正找到合适地数据资料，进行准确地数据分析。

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3、制定详细地数据分析步骤

面对一大堆数据材料，如何才能够有秩序地进行相关数据的分析，这个时候就需要提前做好相关的数据分析步骤，这样才能够更加有计划地做好相关的数据梳理。

4、注意数据归类分级处理

在进行数据分析的过程猴中，为了避免日后运营中数据堆积，可以进行数据的归类分级处理，这样便于未来做相关的数据分析时，能够很快地找到解决方案。

5、注意流失数据的分析

在进行数据分析的过程中，很多运营者往往忽略对流失数据地分析，其实这些数据，才是能够完善运营策略的关键，因此，必须要注意分析流失的数据。

6、对于运营者来说，数据分析能够更加直观地看出运营地效果，因此定期地数据分析和整理，才能够更加帮助运营者优化运营方案，更好地帮助企业做好相关产品的宣传。

运营到底是做什么的？

1、对数据敏感，能够发现产品和运营过程中的潜在问题；

2、沟通能力与执行力，调动资源拉新并维系好已存用户群；

3、想象力与创造力，规划优秀的运营、活动方案；

4、文案写作能力，能够利用优秀的内容吸引用户。

归根结底来说，运营工作的核心在于两项：流量建设与用户维系，而用户维系又可以分为用户运营、活动运营与内容运营。想要评判及提升上述几项能力优劣的方法即在于——数据分析。

一、流量运营的数据分析

流量运营指的是通过各种推广、扩散、营销、活动，提升网站的流量指标，通常所说的PV、UV、注册转化、SEO流量运营需要关注的事。

1. 流量的转化漏斗

流量的重要性已经不言而喻，流量越大，进入漏斗的用户就越多，可转化的基础用户量就越大。如果转化率到达瓶颈，那么持续而庞大的流量将会是一个网站、一个产品能够长久运营下去的关键因素。

因此，将各个环节的留存数据进行汇总，并分析每一个渠道的流失漏斗，能够很好地找到漏斗中不足的一环，快速查缺补漏。

2. 流量性价比的评估

通过不同渠道间的效果对比以选择更好的渠道，是流量运营的重要工作。对比分析各渠道的留存指标、流失指标、收入指标等，通过图表数据筛选出最适应产品的渠道源，从而调整资源投入倾向，提高投入产出比。

3. 流量用户人群匹配度的评估

从长远来看，只有吸引来的用户与产品目标用户的匹配度足够高时，才能精准地运营好这批用户。因此需要在不同阶段对不同渠道的用户进行画像解构，制定精准针对目标用户的推广方案。如果有精细化运营的条件，也可以分版本或分活动地对不同用户进行维护。

二、用户运营的数据分析

有了流量、有了用户之后，运营的大部分工作就是持续有效地推动用户的活跃与留存，并发现有价值的、甚至高价值的用户，因为这些用户会持续为产品带来价值、产生收益。

用户运营即是依据用户的需求，制定运营方案或是运营机制，以提高用户的活跃、留存与付费。用户运营现在已发展到针对不同类型的用户，进行有针对性的运营策略的阶段。

具体来说，就是去引入新用户、留存老用户、保持用户活跃、促进用户付费、挽回流失或者沉默的用户。

1. 用户画像的建立

你的用户是男性多还是女性多，他们分布在什么样的年龄层次，集中于哪些省份，他们受教育程度如何，兴趣点有哪些，等等这些都是做基础用户分析的指针，而对基础用户的分析会决定运营人员应当采用何种运营策略、使用何种运营工具、发布哪些运营活动和内容。

2. 活跃、留存、付费的分析

除此之外，用户运营还需要做的就是去了解用户的规模以及增长或衰退情况，并进行适当的用户分层。新用户有多少、老用户又有多少、每日增长规模如何、用户处于怎样的生命周期。

明确了这一点，才能了解产品处于什么样的阶段，用户处于什么样的阶段，然后才能了解对用户进行运营的目标所在，从而选择合适的运营方式。

3. 用户行为分析与转化

通过对用户行为数据的分析，灵活运用事件分析模型、留存模型、转化漏斗。了解用户为什么来、为什么走、为什么活跃、为什么留存。对新用户的增长，已有用户的活跃和留存，活跃用户促付费，流失用户的挽回都有对应的措施，让所有的决策有迹可循而不是“拍脑袋”，才能真正提升活跃、留存和付费。

三、活动运营的数据分析

1. 什么是活动运营？

活动运营的主要工作是通过开展独立活动、联合活动，从而拉动某一个或多个指标的短期提升。对于互联网产品来说，活动运营人员几乎是标准配置，因为活动是用户感知最明显的一项工作。

活动运营承担很多职责，可以达成目标也多。活动可以为产品探路，很多产品的功能可以从活动中总结和提炼。

比如：一个电商网站发现促销打折的活动很受用户喜爱，那么它就可以将它固化成：团购系统、优惠券体系、秒杀功能等系统模块。

比如：一个社区网站发现邀请活动可以有效的拉动注册用户，那么它就可能将这类活动固化成：推广员机制；

比如：一个产品发现可以用签到等手段活动提升用户的持续活跃，指引用户行为，那么它就可能将这类活动固化成：任务系统等等。

活动运营的内容相当丰富，文案撰写、流程的设计、规则的制定、成本控制、收益预期、A/B测试实施、效果评估与总结、活动固化等等。策划向的内容则会更多，这里就不赘述，重点指明和数据分析相关的内容。

2. A/B数据测试

A/B测试的目的就是通过数据优化运营和产品的逻辑，想个主意，做出原型，测试定型。比如：测试某个新玩法是否能提高留存，让大家爱不释手。产品同学吹的再天花乱坠也没用，最终还是需要用户来验证。

运营的目标就是利用A/B测试快速验证，通过数据决定版本是否符合预期。减少损失，增大收益。运营需要的是能不断做出快速验证的小而精的东西。

如何验证？

主要方法就是AB测试。

3. 口碑分析与留存分析

通常情况下，活动设计的好坏，第一时间就会从用户的舆情中反映出来，结合舆情数据表现综合分析，往往能达成优化产品的目的。同样的，活动本身的参与留存情况也能反馈出活动设计的成功与否，这将为优秀活动的固化提供良好的判断依据。

四、内容运营的数据分析

1. 什么是内容运营？

内容运营是指通过采集、创造、组织、呈现内容，从而提高互联网产品的内容价值。创造出对用户粘性、用户活跃产生促进作用的运营内容。

从整套内容运营的逻辑来看，可以简化为4个步骤:

创作内容（采集或者原创，并编辑成文）；

推荐和专题制作；

找到需要这些内容的人，并且把内容推送给他们；

根据数据和用户反馈，进行调整与优化。

2. 活跃、互动的分析

内容运营是一个非常讲究文案功底的工作，它对任职人员的思路灵活度、创意、逻辑都有要求。载体相比过去也有了爆发式的增长，渠道增加了很多。随着移动互联网的兴起，既考验着每个内容运营对于新媒体与新终端的学习、应用能力，也考验着内容运营人员能否针对不同社区、渠道、终端的特点，因地制宜的进行内容设计。

3. 口碑分析与留存分析

同样的，内容运营也需要关注内容创作的口碑情况，与用户留存情况。

五、总结

说到这里数据运营，我们可以看到运营涉及的内容真的是方方面面，不同运营方向的内容虽然千差万别。但想要把运营做到极致，必须持续运用数据分析思维改善自己的方法、提升自己的经验，希望这篇文章能为运营同学提供一些思路。

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数据运营_运营数据分析包括哪些内容_运营数据有哪些

面对时常被提及的“数据运营”，相信许多小伙伴都深受其扰。本文从数据运营的定义与核心问题展开论述，其中以图文并茂的形式细致地为大家讲解数据运营的三大核心问题：需求、质量和用户匹配方式。推荐朋友们阅读这篇数据运营干货！

一提到数据运营，很多同学很疑惑。在公司里，经常领导们对数据运营抱了很高期望，一张嘴：“数据驱动运营”，“降本增效”之类的口号都出来了，可真到工作中，就变成了“写sql的运营”。到底咋驱动了？咋提高效率了？看不到落地成果。

今天系统讲解下，数据运营体系该如何运作。

一、什么是数据运营

作为消费者，你是否经常遇到这种场景（如下图）：

这就是没有数据运营的典型尴尬：丫还真以为全世界都一样为他们家店开心呢！数据运营就是要解决“一刀切”“降价就完了”的问题。数据运营的做法，是：基于数据分析，结合用户需求，打造匹配用户的运营方案。

一提到“结合用户需求”，很多人会顺口说出“千人千面”。如果是垄断平台，确实可以这么说，比如某宝的商品SKU多达2亿个，基于2亿个SKU打造1000个个性化方案确实有可能。不过大部分非垄断企业，商品SKU一共500个左右，且不是个个爆款，有竞争力的也有十几二十款，扯毛线的“千人千面”……

所以再准确一点的定义，是：通过数据分析，基于有限的商品（或者叫：解决方案），匹配对应的用户需求。能做好现有品类的经营，已经是数据运营的一大功劳了。

那么该怎么做呢？

二、三大核心问题

既然是拿有限的解决方案，匹配用户需求，那么数据运营要分析的重点就是三个：

用户的需求是什么？现有的商品/解决方案质量如何？通过什么方式匹配到用户？

1. 用户需求

用户需求是客观存在的，最大难题是如何收集数据，了解到用户需求。有些人会说：这还不简单，直接让用户填问卷不就好了。问题是，你自己去买东西的时候会填问卷吗，填个屁。用户都是不想被过度打扰的，因此设计顾客旅程，分步骤引导用户留下数据，很重要。

在顾客旅程的设计中，首次接触，首次下单是两个最重要的场景。首次接触如果是顾客主动找上门来，成交率很高，可以抓住机会了解用户需求；如果是被动推送给顾客，则要挑有吸引力的爆款商品/活动,提高吸引顾客的概率（如下图）。

有了首次下单以后，就解决了数据原始积累问题。考虑到企业手头能吸引用户的商品数量是有限的，因此可以结合首单，做好后续推荐方案，轮流推荐给用户，探索其需求（如下图）。

总之，好的数据不是天上掉下来的，而是结合运营动作积累出来的。运营侧目标清晰地步步引导，数据就越来越丰富，分析就越来越准。运营侧不干活，运营侧一干活就是：“全场8折，走过路过不要错过”式的无脑all in，那数据就一塌糊涂，没法继续深入。

2. 商品质量

商品/解决方案质量，需注意区分“硬/软”区别。

硬实力：刨除营销、服务、定价，商品本身性能、质量、成本

软实力：营销、服务、定价加持后，商品实际表现

硬实力根本不用数据分析师分析，而是商品管理在选品的时候，就得注意到的。待选择的商品，性能、质量、成本和市场上同类商品有多大区别，商品管理自己都能看得到。至于单品成本，也是在采购商品时就能核算清楚的，因此商品本身就有定位（如下图）。

有了硬实力评估以后，运营才好制定策略。基于硬实力评估，有一些基本运营策略（如下图）。

有了基本的运营策略，数据就能评估实际表现。一个商品如果没有达到预期，那么即使有一些销量，有一些利润，也会被认为是失败的商品，需要优化更新。如果是常规套路做不动，优先提醒商品做改良；如果是差异套路做不动，或者差异套路搞下来亏损严重，而提醒运营停止骚套路，老老实实做。

很多公司做不好，是因为：缺少对商品硬质量的清晰定位，一味看销售表现，销售不好的时候，又开始各种活动加持。这样眉毛胡子一把抓，自己模糊了自己的判断。运营人员无法制定针对性方案，数据人员无法区分自然销量与活动效果，最后水越搅越浑。

3. 触达渠道

对大部分非垄断企业来说，真正的关键在：触达用户的信息渠道。一个很现实的问题是：消费者和非垄断平台的互动太少了……消费者大部分时间贡献给了少数几个游戏、短视频、社交APP。对非垄断企业而言，想和消费者互动，手段是非常有限的。

公域：通过垄断平台推广告，成本高，没有用户积累。

私域：吸引用户加群、加企微、关注自家商城有难度，且存在感低，很容易流失。

所以，不认真考虑如何解决渠道问题，所有的画像分析、消费分析、活动推广都会失效。这是个浅显的事实。然而在实际工作中，这一点经常被忽视。企业里经常出现：“一通分析猛如虎，一看触达一点五”的问题，98.5%的用户压根不知道你的存在，分析用户画像、 RFM之类的有毛用。

因此，分析用户活跃情况，就很重要（如下图）：

在用户活跃的基础上，再对用户在不同渠道，对内容响应率进行分析，找出触达每一类用户的手段。

三、小结

综上过程可看出，数据运营是个“干中学”的工作，只有边运营迭代，边数据校正，才能越做越好。

那些出现问题的企业，常常是把运营和数据脱离：

要么：运营干啥数据不要管，等活动做完了，变着法让数据说好，不好也得想法子说好！

要么：运营两手一摊：“我啥都不会！你要分析出来我该咋办！”而数据分析又只会：“活跃低了，要搞高！”……

#专栏作家#

接地气的陈老师，微信公众号：接地气学堂，人人都是产品经理专栏作家。资深咨询顾问，在互联网，金融数据运营，快消，零售，耐用，美容等15个行业有丰富数据相关经验。

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