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数据运营入门:一个流程三个用途三个工具

时间:2018-10-23来源:75秒赛车

  75秒赛车电商运营中的测款、测图、测活动,通过小预算投入,收集足够关键数据,选出最佳产品/素材/方案是一种。新媒体运营中文字的标题测试是一种,活动的效果内测也是一种,游戏的内测、封测也是一种。这些基于目的进行数据埋点,从而收集数据进行效果分析的数据分析。就是预测分析。

  甚至于每一个差距的追赶都可以随时跟进,从坐标轴的这个点,往前挪到了这个点,比如:市场占有率、产品成交量每一个月都可以做一个递进,在坐标轴上用箭头指出来。

  第三步就是整理数据,如果是后台导出,互联网搜寻,甚至手工输入的话,就容易出现重复、空白、错乱数据,这些会直接影响分析结果,所以需要清洗数据。

  杜邦分析法来自于著名的杜邦,是一个基于财务分析的方法,但是只要和金字塔逻辑联系起来,就可以一步步细分解决很多问题。比如:销售额=客单*访客*转化,然后访客又可以细分到浏览量、停留、流失等,浏览量又可以拆分成不同渠道的浏览量。

  第四步就是进行数据分析,根据目的的分析,然后第五步通过图形呈现,最后就是把分析的结果呈现给领导,呈现给团队,并且根据数据分析出背后的因果,提出解决的建议和方法。

  那么第二步就是根据目的去寻找数据,这些数据可以通过后台直接导出,也可以自己去互联网上收集,甚至可以自己手工整理输入,当然很多日常运营数据都是前期目的性的埋点的,根据目的去预定数据就像科学实验一样更具针对性,也更准确。

  我们常说的某个运营领域积累足够深的高手,就有这种细微维度的敏感力。当然再牛逼的直觉也有出错的时候,况且在没有展示足够的实力让人信服之前,还是需要用数据来说服上级,说服团队的。于是我们有了各种数据工具。

  数据有很多很多种,当你不使用它们的时候,他们就是一堆杂乱的数据,只有你有了明确了数据分析的目的,才能进行数据分析。

  数据分析的工具有很多种,当然很多对数据敏感的小问题根本不需要专门的分析,一眼都可以做出问题判断,然后可以有N个方案去解决。

  第二个用途就是原因分析,原因分析可以说是数据运营用的最多的一个了,运营是基于业务线的工作。那么业务时刻在变,同比和环比都在变,那么每一个变化的原因我们都得分析出来。数据圈有句话,最怕的不是业务降了找不到原因,而是业务升了也找不到原因。所以业务的上升和下降,分级指标的上升和下降,分级指标环比和同比的变化,都要找出原因。这些都属于原因的分析。

  明确了流程以后,我们就可以根据目的去进行数据分析了。那么一般我们运营去做数据分析的时候,有哪些日常都会用到的目的呢?

  现状分析就是一个产品现状的分析,比如市场占有量、竞品分析等等都属于现状的分析。对运营来说,现阶段所有运营的指标的分析,和竞争对手比起来,哪些属于弱项,哪些属于强项?同样的在不同的维度上,我们和竞品的定位区别是什么?这些都属于现状的分析。

  在增长中,潜在用户——接触用户——停留用户——行为用户——有效用户——成交用户——二次成交用户——核心用户——自传播用户,每一个横线就是一个百分比,这些百分比从上到下排列就是一个漏斗了。

  矩阵方法论,最核心的就是找到各个分析对象,比如网易云音乐的市场分析,找到它的竞品,比如:虾米音乐,酷狗音乐、百度音乐、QQ音乐等等。

  当然很多人会说,数据分析哪有这么简单,的确,高手的数据分析比这个牛的多了多了。至少在excel上,很多高手轻松运用的函数我都不会,很多自动去网站采集数据的程序也不会写。但是对于简单的数据分析入门来说,我们普通的数据后台来源,一个简单的excel,就可以完成了。最多就是数据来源的寻找、积累、整理等需要一点点慢慢来。

  第三个用途就是预测分析,预测分析是最能代表精细化运营的核心之一。在流量红利时代,流量便宜大家都在抢,自然而然预算只要往上加,都能达到一个满意的ROI,但是红海时期,每一份预算都要花到刀刃上。于是效果预测就特别的重要,于是各种A/B测试,效果图预测,每个渠道不同的小批量效果测试等等就开始显得重要了。

  数据分析是什么?我们在运营说数据的时候到底在说什么?文章作者根据我们日常最常用的数据运营范围,总结了一个133法则,来看看~

  客单又可以相关到个人支付件数,关联率等,转化又可以和加购率、收藏率等等一级一级细分下去,最终找到各个数据的上升还是下降情况,从而找到原因。

  著名的AARRR生命周期五层漏斗理论,和漏斗分析法不谋而合,可以说漏斗理论就是漏斗分析法演变而来,通过数据的视觉呈现才是一个漏斗的形状。

  再比如:把竞争对手和我们之间的所有差距都列出来以后,每一个差距都根据重要性和紧迫性放在坐标里面,团队就有了目标和方向。

  最后一个就是四象限/矩阵分析法,这个工具在市场调查中,在竞品分析中可以说用到的最多,甚至于在管理工具里面也非常的实用。

  然后找到两个维度,也就是横坐标和纵坐标的维度,比如:目标用户全部的年龄和专业度。专业年轻人(90/00),非专业年轻人(90/00),专业中老年人(70/80),非专业中老年人(70/80)四个象限就可以包括在了里面。


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