做过运营的小伙伴应该都知道,不管哪一个环境都离不开数据分析,所以对于每一个运营的小伙伴来说,数据分析是必备的技能,在用户增长中的拉新、激活、留存、转化、裂变AARRR模型中发挥着不可替代的作用。
什么是数据分析?
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以汇总和理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。
在运营层面,数据分析是指通过数据思维把业务问题,转化成不同类型数据指标,并运用一定的数据分析方法对业务进行分析,从而有效和系统的解决问题。
数据分析思维:为什么要做数据分析?
在运营的过程中,不管是基于什么原因要做数据分析,我们都必须要了解:
数据本质的价值在哪里?
在这些数据中,我们可以学到什么?
分析数据之后,可以得出什么样的结论?
这些结论又指导我们去做什么样的优化?
总结起来就是:
1、发现问题
做数据分析的第一层目的就是要发现问题,通过一定的数据呈现形式,挖掘和发现在运营各个环节与业务增长各个模块的问题,并将问题进行分类和汇总。
2、分析原因
发现问题后,就要分析出现当前结果的具体原因了,还是要以实际情况为依据。发现的每一个问题,可能导致的愿意有很多,需要一一排查,才能得出最实际有效的结论。
3、提出解决方案
最后就是找到解决问题的办法了,这也是数据分析的最终目的。解决问题这一过程,也是需要用到数据分析工具以及方法的,要有足够的数据进行支撑,从不同的层面进行分析,最后找出最佳的解决方法。
如何进行数据分析:多维度分析,优化渠道
在运营过程中,我们除了要关注PV、UV等部分指标,还需要关注以下几点:
1、流量指标体系
一名优秀的运营人员,应该熟悉自己用户的流量概况,通过对活动用户的分层和数据分析,运营人员可以清楚掌握流量指标及其变化趋势,方便在活动过程中去做不同的策略。
判断基本流量情况,可以从这些方面入手:量级指标、质量指标和用户类型占比指标,量级指标涉及不同渠道,去查看活动采用的PV,UV,参与率,在活动过程中的跳出率,流失率,完成率,等等影响整个过程的数据节点。
2、多维度的流量分析
在活动流量分析中,主要从访问来源、流量入口、资源位、用户分层等角度切入。
首先,活动访问来源包括直接访问、H5页面、海报,在这个分析框架下,需要一层一层拆解,具体到每一个渠道进行流量分析。
其次是落地页,落地页是用户查看活动的入口。如果用户被落地页过多的运营动作和信息骚扰面,一般会有较高的跳出率。
3、基于用户路径的漏斗分析
在增长模型中,用户进入后,还需要进一步激活和转化,而激活是需要一定的流程和步骤的。像这样的漏斗,就可以清晰展示每一步的参与情况。
4、渠道优化配置
在进行一系列的流量分析和转化分析后,我们可以进行相对应的策略制定,具体方式包括渠道策略优化、落地页优化、产品机制优化等等。
对于活动参与率高、质量高的渠道需要加大投放,对于质量低的渠道也需要做好评估,总体上,根据成本、流量转化等综合情况,对渠道配置进行整体管理和调优。
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