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運營人如何進行數據分析?

2020-04-26

運營人如何進行數據分析?

王婷
2020-04-26
關于數據分析的一些建議
鳥哥筆記,數據運營,王婷,增長,思維,數據指標,數據分析

雖然數據分析一直都被視為運營人的短板,但是作為一個運營,不會進行數據是不合格的運營。也有一些運營人,一聽見數據分析就頭疼,很害怕去分析各種各樣的數據,看見數據就頭疼。

其實,運營的數據分析也沒有那么困難。了解了一些基礎的應用場景之后,自己也能很好地進行數據分析,而且學會了數據分析之后,對于未來運營的方向以及運營的改進點會有了更加明確的目標,不再單單靠感覺進行。

今天,就結合自己在實際工作中遇到的一些情景,來和大家聊聊,運營人在日常的工作中,如何去進行數據分析?

數據分析一般有以下3個目的:

原因分析:

通過以往的數據分析,發現數據中存在的問題,為未來優化提供數據基礎。比如,通過用戶注冊、登錄、活躍等數據,可以看出用戶在哪個環節流失比較多,出現問題比較多,那么后期在這個環節中,就可以多次進行試驗。提升單點的轉化率。利用漏斗分析、趨勢分析是主要的數據分析方法。

未來預測:

通過以往的數據分析,找到數據中的某種趨勢或者共性,從而更好地指導未來的運營動作。比如在公眾號運營中,通過以往對以往內容的關鍵詞進行分析,找出打開率高、閱讀量高、轉發量高的內容,從而方便后期更好地進行選題和內容創作。

現狀分析:

數據是當下最好的體驗,及時了解當下的運營情況以及變化情況,更加趨向于短期的數據分析,如日報,周報,月報等數據分析。在某個時間節點里,數據變動的原因分析。

對于運營來說,數據是運營結果的表現,通過對數據的分析,可以發現之前運營動作的優點和不足的地方,未來更好地去進行運營動作,也更好地知道未來運營重心該放在何處。

我個人更喜歡對有關聯的數據進行逐一分析,將分析的結果用文字表達出來,并且針對這一數據結果提出優化建議。個人感覺,如果不是數據基礎非常好的朋友,不建議直接通過圖表進行分析,這樣可能會遺忘很多關鍵內容。數據分析的最終目的,還是發現以往數據的不足,從數據中找到線索,針對當下情況提出解決辦法,為未來運營動作提供數據基礎。

鳥哥筆記,數據運營,王婷,增長,思維,數據指標,數據分析

一、數據分析的步驟

對一個運營來說,數據分析的思路也是運營的過程相似,找到數據分析的目的,數據分析的維度,最終從數據分析中可以得出什么樣的結論。

從運營動作中發現問題,從數據中找到問題的根源,尋找造成數據的原因,提出解決問題的方案,開始執行運營動作優化,再根據數據進行優化。

數據分析可分為6步走:

明確分析的目的和思路:

運營是靠目標驅動,做事情帶有很強的目的性,同樣地,在數據分析方面也同樣遵循這個原則。對數據進行分析,最終的目的是什么?我想要解決什么樣的問題。

在這里可以采用5W2H的原則來逐漸確認分析的目的和思路:

what:我的業務是什么?業務流程是什么?業務的核心指標是什么?其他指標是什么?其他數據分析的目的是什么,最終想要解決的是什么樣的問題,用什么樣的數據分析方式。

why:為什么會出現這樣的數據?原因是什么,理論依據是什么,后期解決措施應該如何推進。

who:分析的用戶群體是哪些用戶,他們有什么樣的特征,出現這樣的數據是否和用戶群體的某種特性有關。

when:數據分析的日期是從什么時候到什么時候,中間采用了什么樣的運營策略。

where:是在哪里,哪部分的數據,是否和位置有一定的關系。

how:如何去進行數據分析,用什么樣的數據分析方法最有效。

how much:數據分析花費的時間和成本各是多少。用戶在上邊花費的時間是多少。

從數據分析中,我們可以了解到單個渠道的獲客效率,單個渠道的轉化率,以及用戶arpu值。有些渠道的用戶轉化率高,但是arpu值低,不同的渠道有不同的用戶屬性和用戶的價值點,也導致最終數據的結果會出現差異。

數據收集

運營數據收集,越詳細越好,所以在要求前期進行數據統計的時候就需要有關大局觀,將后期數據分析可能會用到的數據盡可能多地收集起來,以方便后期進行數據分析。

對于新媒體來說,文章的標題,文章的關鍵詞,文章的情緒點,文章閱讀量,轉發分享量,好看量,每日漲粉量,掉粉量等數據,每天或者每周進行一次統計,方便后期做數據分析。

同時,也需要了解市場上同類產品的一個情況,去了解競爭品的情況才能更好地了解自己的實際情況。有對比才知道自己處于行業一個什么水平,未來還有多大的空間。

數據處理

對收集到的數據進行加工整理,形成適合數據分析的樣式,從大量的,雜亂無章、難以理解的數據中,抽取并推導出對于解決問題有價值,有意義的數據。包括數據清洗,數據轉化、數據提取以及數據計算等處理方法。

數據分析

運用適當的數據分析的方法和工具,對處理過的數據進行分析,提取有價值的信息,形成有效結論。

數據展現

對數據進行可視化地展現,盡可能地多用圖標、趨勢圖、餅圖等形式進行說明和解釋,能夠直觀地傳達出數據分析的結果和觀點。如果是最終數據是供自己參考,那么在數據展現時,能夠清楚地了解到自己想要的數據,能夠從數據中得到一定的啟發即可。

如果是需要供領導作決策和參考,則需要表現數據的可視化,在數據圖標中做進一步的分析和說明。

撰寫報告,提出解決方案

如果是自己進行數據分析,則對數據進行分析處理后,發現數據變化的原因,并提出解決出現這個數據的解決辦法,投入優化和使用中。在多次測試中,找到解決問題的最優解。

如果數據分析的結果要最終給領導做決策,為領導決策提供一定的數據和理論依據,則需要完整地表達出數據的最終結果是什么,是什么樣的原因導致了這樣的數據,未來可以針對這樣的數據有什么樣的解決辦法。

數據分析的最終結果,是為了解決某個問題提供數據基礎,或者從數據中找到之前的未來動作的優點和不足,為未來進一步加強或者改善提供支撐。靠感覺這樣的事情本身就極為不靠譜,最終還是得從數據出發,找到解決辦法。

鳥哥筆記,數據運營,王婷,增長,思維,數據指標,數據分析

二、常用的數據分析模型

運營在面對一堆數據的時候就發怵了,該從哪些維度進行分析,和業務端結合,該用什么樣的數據分析方法論。接下來,就和大家聊下關于數據分析方法論的事情,看到數據的時候,如何運營這些數據分析模型和業務結合。以下這些數據分析的模型,是我們在數據分析中常用的一些模型。

RFM模型

鳥哥筆記,數據運營,王婷,增長,思維,數據指標,數據分析

電商里邊常用的數據分析模型,根據這個模型可以分析出這個用戶是否屬于高價值用戶,是否能夠進行有效召回。

R表示最近一次的消費,最近一次消費時間非常近,對用戶進行召回的可能性非常大,用戶的價值值得進一步的深挖。

F表示消費頻率,在某段周期內,用戶購買的頻率。

M表示消費金額,單次消費金額越高,說明用戶的價值越大。

根據RFM模型,我們可以將用戶分為幾種類型用戶,針對不同類型的用戶用不同的方式去進一步提升用戶價值,最終達到提升GMV的作用。

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AARRR模型-漏斗模型

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漏斗模型是在用戶運營中常用的一套模型,用戶從最終的拉新,到最后的自傳播都經歷了一系列的數據縮減和消退模式。 

上一個步驟離下一個步驟的轉化率是多少,和行業的轉化率相比存在什么樣的差異,每個渠道的轉化效率存在著什么樣的差異。

通過漏斗模型來看,用戶從最開始的獲客到最后的變現,是否出現有什么異常情況,每個渠道之間是否存在明顯的差異!

如果要在短期內達到運營目的(提升日活或者收入),是在拉新還是促活上下力會更有效果呢?

用戶行為理論:AIDMA模型

漏這個模型和上邊的漏斗模型相似,用戶從最初的感興趣階段到最后愿意分享的環節,每一個環節都經歷了消退。

鳥哥筆記,數據運營,王婷,增長,思維,數據指標,數據分析

用戶從淘寶上進行搜索,到最終的支付下單,會經歷不同的步驟,對步驟拆分地越仔細,越能發現用戶在哪個環節進行了流失,以及重點去分析用戶流失的原因。

內容傳播模型

內容閱讀量=老用戶數x點擊率+老用戶數x分享率x用戶好友數x點擊率+新用戶x點擊率+新用戶x分享率x點擊率

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NU – New Users(新用戶數)

AU – Active Users(活躍用戶數)

R% – Retention Rates(留存率)

S% – Share Rates(分享率)

F – Friends(好友數)

C% – Conversion Rates(轉化率)

AU 01 = NU X0 × R N1%

NU 01 = AU 01 × S N1% × F × C N1%

= NU 00 × R N1% × S N1% × F × C N1%

= NU X0 × K N1%

NU X1 = NU X0 × K N1%

…………

NU X4 ≈ NU X0 × K N1%4

NU n ≈ NU 0 × K %n

所以,一篇傳播力度非常廣的文章一定是通過多次分享傳播帶起來的,單純地靠已有的用戶群進行打開,本身就具有局限性,很難達到火爆的現象。

三、以電商為例,該如何去進行數據分析?

接下來,我將自己的實際經驗,和大家分享下電商行業如何去進行數據分析,根據分析的不同結果,又該采取什么樣的運營手段去解決數據背后的那些問題點。

對于一個電商來說,最重要的就是流量以及最終的轉化率問題,不同的流量來源,最終的轉化率不同。對于每個渠道進來的流量進行逐一分析,看看用戶通過這個渠道進來的用戶路徑是什么樣的,最終轉化率是怎么樣的,在哪個環節最容易出現問題。

通過下邊的那個圖,我們可以看出店鋪的常規流量來源,再從每一個環節去提升流量的最終支付轉化率。

鳥哥筆記,數據運營,王婷,增長,思維,數據指標,數據分析

其次,利用RFM模型來對已經轉化的用戶做用戶運營,提高已經轉化用戶的留存率和最終的價值。

按照用戶在某段時間內的消費頻率,消費金額以及最近一次消費記錄可以推算出這個用戶是不是重點維系用戶,未來是不是還可以對用戶進行充分地價值挖掘。再結合運營手段,短信召回,建立會員制度等,充分提高每一個已經轉化用戶的價值。

以上是我關于運營人如何進行數據分析的一些思考,大家平時是如何進行數據分析的呢?歡迎大家在下邊留言,說出你的看法。

-END-

鳥哥筆記,數據運營,王婷,增長,思維,數據指標,數據分析

雖然數據分析一直都被視為運營人的短板,但是作為一個運營,不會進行數據是不合格的運營。也有一些運營人,一聽見數據分析就頭疼,很害怕去分析各種各樣的數據,看見數據就頭疼。

其實,運營的數據分析也沒有那么困難。了解了一些基礎的應用場景之后,自己也能很好地進行數據分析,而且學會了數據分析之后,對于未來運營的方向以及運營的改進點會有了更加明確的目標,不再單單靠感覺進行。

今天,就結合自己在實際工作中遇到的一些情景,來和大家聊聊,運營人在日常的工作中,如何去進行數據分析?

數據分析一般有以下3個目的:

原因分析:

通過以往的數據分析,發現數據中存在的問題,為未來優化提供數據基礎。比如,通過用戶注冊、登錄、活躍等數據,可以看出用戶在哪個環節流失比較多,出現問題比較多,那么后期在這個環節中,就可以多次進行試驗。提升單點的轉化率。利用漏斗分析、趨勢分析是主要的數據分析方法。

未來預測:

通過以往的數據分析,找到數據中的某種趨勢或者共性,從而更好地指導未來的運營動作。比如在公眾號運營中,通過以往對以往內容的關鍵詞進行分析,找出打開率高、閱讀量高、轉發量高的內容,從而方便后期更好地進行選題和內容創作。

現狀分析:

數據是當下最好的體驗,及時了解當下的運營情況以及變化情況,更加趨向于短期的數據分析,如日報,周報,月報等數據分析。在某個時間節點里,數據變動的原因分析。

對于運營來說,數據是運營結果的表現,通過對數據的分析,可以發現之前運營動作的優點和不足的地方,未來更好地去進行運營動作,也更好地知道未來運營重心該放在何處。

我個人更喜歡對有關聯的數據進行逐一分析,將分析的結果用文字表達出來,并且針對這一數據結果提出優化建議。個人感覺,如果不是數據基礎非常好的朋友,不建議直接通過圖表進行分析,這樣可能會遺忘很多關鍵內容。數據分析的最終目的,還是發現以往數據的不足,從數據中找到線索,針對當下情況提出解決辦法,為未來運營動作提供數據基礎。

鳥哥筆記,數據運營,王婷,增長,思維,數據指標,數據分析

一、數據分析的步驟

對一個運營來說,數據分析的思路也是運營的過程相似,找到數據分析的目的,數據分析的維度,最終從數據分析中可以得出什么樣的結論。

從運營動作中發現問題,從數據中找到問題的根源,尋找造成數據的原因,提出解決問題的方案,開始執行運營動作優化,再根據數據進行優化。

數據分析可分為6步走:

明確分析的目的和思路:

運營是靠目標驅動,做事情帶有很強的目的性,同樣地,在數據分析方面也同樣遵循這個原則。對數據進行分析,最終的目的是什么?我想要解決什么樣的問題。

在這里可以采用5W2H的原則來逐漸確認分析的目的和思路:

what:我的業務是什么?業務流程是什么?業務的核心指標是什么?其他指標是什么?其他數據分析的目的是什么,最終想要解決的是什么樣的問題,用什么樣的數據分析方式。

why:為什么會出現這樣的數據?原因是什么,理論依據是什么,后期解決措施應該如何推進。

who:分析的用戶群體是哪些用戶,他們有什么樣的特征,出現這樣的數據是否和用戶群體的某種特性有關。

when:數據分析的日期是從什么時候到什么時候,中間采用了什么樣的運營策略。

where:是在哪里,哪部分的數據,是否和位置有一定的關系。

how:如何去進行數據分析,用什么樣的數據分析方法最有效。

how much:數據分析花費的時間和成本各是多少。用戶在上邊花費的時間是多少。

從數據分析中,我們可以了解到單個渠道的獲客效率,單個渠道的轉化率,以及用戶arpu值。有些渠道的用戶轉化率高,但是arpu值低,不同的渠道有不同的用戶屬性和用戶的價值點,也導致最終數據的結果會出現差異。

數據收集

運營數據收集,越詳細越好,所以在要求前期進行數據統計的時候就需要有關大局觀,將后期數據分析可能會用到的數據盡可能多地收集起來,以方便后期進行數據分析。

對于新媒體來說,文章的標題,文章的關鍵詞,文章的情緒點,文章閱讀量,轉發分享量,好看量,每日漲粉量,掉粉量等數據,每天或者每周進行一次統計,方便后期做數據分析。

同時,也需要了解市場上同類產品的一個情況,去了解競爭品的情況才能更好地了解自己的實際情況。有對比才知道自己處于行業一個什么水平,未來還有多大的空間。

數據處理

對收集到的數據進行加工整理,形成適合數據分析的樣式,從大量的,雜亂無章、難以理解的數據中,抽取并推導出對于解決問題有價值,有意義的數據。包括數據清洗,數據轉化、數據提取以及數據計算等處理方法。

數據分析

運用適當的數據分析的方法和工具,對處理過的數據進行分析,提取有價值的信息,形成有效結論。

數據展現

對數據進行可視化地展現,盡可能地多用圖標、趨勢圖、餅圖等形式進行說明和解釋,能夠直觀地傳達出數據分析的結果和觀點。如果是最終數據是供自己參考,那么在數據展現時,能夠清楚地了解到自己想要的數據,能夠從數據中得到一定的啟發即可。

如果是需要供領導作決策和參考,則需要表現數據的可視化,在數據圖標中做進一步的分析和說明。

撰寫報告,提出解決方案

如果是自己進行數據分析,則對數據進行分析處理后,發現數據變化的原因,并提出解決出現這個數據的解決辦法,投入優化和使用中。在多次測試中,找到解決問題的最優解。

如果數據分析的結果要最終給領導做決策,為領導決策提供一定的數據和理論依據,則需要完整地表達出數據的最終結果是什么,是什么樣的原因導致了這樣的數據,未來可以針對這樣的數據有什么樣的解決辦法。

數據分析的最終結果,是為了解決某個問題提供數據基礎,或者從數據中找到之前的未來動作的優點和不足,為未來進一步加強或者改善提供支撐。靠感覺這樣的事情本身就極為不靠譜,最終還是得從數據出發,找到解決辦法。

鳥哥筆記,數據運營,王婷,增長,思維,數據指標,數據分析

二、常用的數據分析模型

運營在面對一堆數據的時候就發怵了,該從哪些維度進行分析,和業務端結合,該用什么樣的數據分析方法論。接下來,就和大家聊下關于數據分析方法論的事情,看到數據的時候,如何運營這些數據分析模型和業務結合。以下這些數據分析的模型,是我們在數據分析中常用的一些模型。

RFM模型

鳥哥筆記,數據運營,王婷,增長,思維,數據指標,數據分析

電商里邊常用的數據分析模型,根據這個模型可以分析出這個用戶是否屬于高價值用戶,是否能夠進行有效召回。

R表示最近一次的消費,最近一次消費時間非常近,對用戶進行召回的可能性非常大,用戶的價值值得進一步的深挖。

F表示消費頻率,在某段周期內,用戶購買的頻率。

M表示消費金額,單次消費金額越高,說明用戶的價值越大。

根據RFM模型,我們可以將用戶分為幾種類型用戶,針對不同類型的用戶用不同的方式去進一步提升用戶價值,最終達到提升GMV的作用。

鳥哥筆記,數據運營,王婷,增長,思維,數據指標,數據分析

鳥哥筆記,數據運營,王婷,增長,思維,數據指標,數據分析

AARRR模型-漏斗模型

鳥哥筆記,數據運營,王婷,增長,思維,數據指標,數據分析

漏斗模型是在用戶運營中常用的一套模型,用戶從最終的拉新,到最后的自傳播都經歷了一系列的數據縮減和消退模式。 

上一個步驟離下一個步驟的轉化率是多少,和行業的轉化率相比存在什么樣的差異,每個渠道的轉化效率存在著什么樣的差異。

通過漏斗模型來看,用戶從最開始的獲客到最后的變現,是否出現有什么異常情況,每個渠道之間是否存在明顯的差異!

如果要在短期內達到運營目的(提升日活或者收入),是在拉新還是促活上下力會更有效果呢?

用戶行為理論:AIDMA模型

漏這個模型和上邊的漏斗模型相似,用戶從最初的感興趣階段到最后愿意分享的環節,每一個環節都經歷了消退。

鳥哥筆記,數據運營,王婷,增長,思維,數據指標,數據分析

用戶從淘寶上進行搜索,到最終的支付下單,會經歷不同的步驟,對步驟拆分地越仔細,越能發現用戶在哪個環節進行了流失,以及重點去分析用戶流失的原因。

內容傳播模型

內容閱讀量=老用戶數x點擊率+老用戶數x分享率x用戶好友數x點擊率+新用戶x點擊率+新用戶x分享率x點擊率

鳥哥筆記,數據運營,王婷,增長,思維,數據指標,數據分析

NU – New Users(新用戶數)

AU – Active Users(活躍用戶數)

R% – Retention Rates(留存率)

S% – Share Rates(分享率)

F – Friends(好友數)

C% – Conversion Rates(轉化率)

AU 01 = NU X0 × R N1%

NU 01 = AU 01 × S N1% × F × C N1%

= NU 00 × R N1% × S N1% × F × C N1%

= NU X0 × K N1%

NU X1 = NU X0 × K N1%

…………

NU X4 ≈ NU X0 × K N1%4

NU n ≈ NU 0 × K %n

所以,一篇傳播力度非常廣的文章一定是通過多次分享傳播帶起來的,單純地靠已有的用戶群進行打開,本身就具有局限性,很難達到火爆的現象。

三、以電商為例,該如何去進行數據分析?

接下來,我將自己的實際經驗,和大家分享下電商行業如何去進行數據分析,根據分析的不同結果,又該采取什么樣的運營手段去解決數據背后的那些問題點。

對于一個電商來說,最重要的就是流量以及最終的轉化率問題,不同的流量來源,最終的轉化率不同。對于每個渠道進來的流量進行逐一分析,看看用戶通過這個渠道進來的用戶路徑是什么樣的,最終轉化率是怎么樣的,在哪個環節最容易出現問題。

通過下邊的那個圖,我們可以看出店鋪的常規流量來源,再從每一個環節去提升流量的最終支付轉化率。

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其次,利用RFM模型來對已經轉化的用戶做用戶運營,提高已經轉化用戶的留存率和最終的價值。

按照用戶在某段時間內的消費頻率,消費金額以及最近一次消費記錄可以推算出這個用戶是不是重點維系用戶,未來是不是還可以對用戶進行充分地價值挖掘。再結合運營手段,短信召回,建立會員制度等,充分提高每一個已經轉化用戶的價值。

以上是我關于運營人如何進行數據分析的一些思考,大家平時是如何進行數據分析的呢?歡迎大家在下邊留言,說出你的看法。

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大裕ing

2020-05-18 17:15

學到了
晨風

2020-04-27 09:26

對我很有幫助
Lin

2020-04-27 09:24

有受到啟發,謝謝
孫小黑

2020-04-27 07:38

數據分析是運營的眼睛,太多公司運營盲目無目的,自嗨,內耗下去,數據可以讓我們及時發現問題解決問題
晨晨

2020-04-26 20:59

數據清洗還不是很會做。
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大裕ing

2020-05-18 17:15

學到了

晨風

2020-04-27 09:26

對我很有幫助

Lin

2020-04-27 09:24

有受到啟發,謝謝

孫小黑

2020-04-27 07:38

數據分析是運營的眼睛,太多公司運營盲目無目的,自嗨,內耗下去,數據可以讓我們及時發現問題解決問題

晨晨

2020-04-26 20:59

數據清洗還不是很會做。
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運營人如何進行數據分析?嗎?
考慮一下
很遺憾,羽毛不足
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