时间: 2021-07-30 09:19:45 人气: 5 评论: 0
数据分析是精细化的运营工作，一定要建立起体系化的思维，切勿盲目分析，粗暴分析。
对于运营数据分析，我相信很多小伙伴**存在以下问题：
数据分析作为运营最基础的一项技能，你是否真正的将其价值发挥出来，合格的运营一定是数据驱动运营，而非运营驱动数据！
从单一维度到体系化的思考，是做数据分析必须做出的转变！对于数据分析你需要有体系化的数据框架！
我们在考虑问题的时候都**遵循一个思路，即从宏观到微观，从全局到局部，数据分析也不例外。数据分析在产品运营中的地位在这里也无需多说，做数据分析一定要建立在对产品数据体系详细了解的基础上的，在做数据分析时候需要在心中建立起数据体系，产品数据维度体系由大到小可以分为宏观数据、中观数据、微观数据三大层面：
以上数据分析纬度并非包含了我们运营的产品的所有数据纬度，在做数据分析时，我们需要结合自己的产品情况来做有用数据筛选。当然运营在提出具后台需求时一定是基础数据需求，常见的如用户概况数据、PV数、UV数、UID数、启动次数、留存率、跳出率、页面访问路径等。
很多运营人员在完善数据后台需求时，提出一大堆数据，并且很多数据涉及到复杂的定义和计算，这样只**增大后台数据的运算压力，对运营分析实际用出并不大，反而影响数据的查看效率。
运营数据分析可根据后台基础数据结合Excel表格导出功能，以及借助第三方数据平台来进行辅助分析，这样不仅能够降低后台数据开发成本，也能大大提高数据分析效率。
做数据分析需要以目标为导向，学**做数据维度的逐级拆分，以结构化思维来做运营数据的全面的，系统性的分析。
在做产品运营的数据分析时，我们可以按照以下思路来进行：
比如我们以天猫店铺利润情况进行分析，店铺运营最关注的就是营业额，但最本质的还是盈利情况，按照上面提到的思路进行分析：
① 数据分析目标：店铺的利润情况分析
② 确定数据目标的关键影响维度拆解：
③ 找出不同纬度维度之间的关联关系从而建立起数据分析模型：
利润=销售额-成本=流量*转化率*客单价-（店铺固定成本+运营成本+货品成本+人员成本）。
④ 根据数据模型发现问题数据：
要想实现店铺利润（L）额最大化：L（max）=R（max）-C（min）
如果店铺出现亏损，那么一定是R＜C，也就是成本大于收入，我们假设出现以下情况：
根据上述的假设思路，我们可以得出，在成本合理的情况下，店铺出现了亏损，那么可以得出是销售额太低，销售额不高额影响原因是流量转化率低。因此针对这种情况我们要做的就是提高店铺的转化率。
⑤ 针对问题数据影响维度做相应的优化：提升转化率
我们可以通过以下几个方面来提高转化率：
……
我们继续以产品运营为例，比如我们突然发现某天产品的DAU增长幅度变大，按照上述的分析思路我们进行相应的梳理：
数据分析更多的是要关注多个数据维度之间的相关关系，而不是单个数据产生的因果关系！通过影响关键指标的数据维度的关联关系建立数据分析模型。
比如我们以公众号运营为例，公众号运营的关键指标是粉丝数和文章阅读量，而粉丝数和文章阅读量的影响纬度肯有很多个。这些纬度之间也存在相应的影响关系，具体如下：
在做公众号运营的时候，可以尝试着把你影响文章阅读量的所有数据全部梳理出来，然后去筛选出相对有用的一些数据维度，然后建立起他们的相关关系。在实际运营过程中，很多运营的小伙伴每周只关注推送了多少篇文章，增长了多少个粉丝，其实还应该关注一些细节数据，比如文章标题、内容长度、内容类型跟阅读量、转发量的关系，推送时间和频次对阅读量和粉丝增减的影响；另外就是有图文、纯文字、文章图**数量、公众号单图文推送、多图文推送、头条推送和非头条推送对阅读量的影响等，这些都是需要在运营过程中需要考虑的，并且要养成对这些数据进行记录的习惯。
在社区运营过程中最基本的模型就是用户的金字塔模型了，这个金字塔模型的建立是依据用户的活跃度和贡献值来建立的，金字塔模型**将用户分成几个层级，层级越往上用户的价值越大，贡献值越高。
当然这个用户金字塔模型的建立一定不是固定的，而是根据具体的社区数据情况**在层级划分和每个层级占比上都**有所不同，并且每个层级的具体需求和运营方式都是不同的。比如以某K12教育社区的运营为例：
社区发帖量这一核心数据指标提升，是与整个社区的用户量，用户层级比例，用户层级转化，每个层级用户行为，用户粘性，社区内容质量，内容展示与推送情况等都存在一定的相关关系。所以，在社区的运营过程中就要不断的促进各个影响维度与社区发帖量的正向关系。
那么社区发帖量与其他数据维度的关联关系如何建立呢？**哥尝试着做了一个简单的梳理，相应的数据维度并未全部包含，此关系图仍需完善，此处只是给出一种梳理思路，具体如下：
做运营一定要讲数据分析培养成为潜意识行为，运营过程中的一切行为和手段都可以数据化，数据驱动运营。
数据分析一般**存在两种方向，一种是自上而下，另一种是自下而上。
自上而下的思路在前文已经提到过，具体的思路为：确立数据分析目标——目标影响维度拆解——各数据维度相关关系建立——发现问题数据及出现原因——问题数据优化，这种思路多用户产品的数据分析体系或者模型的建立，从而保证数据分析的全面性。
自下而上的数据分析思路多用在针对已有数据报表中的数据问题发现，具体思路为：异常数据发现——该异常数据影响因素——影响因素与问题数据之间的相关关系——找出出现异常数据的原因——找到异常数据的解决办法。
数据敏感度培养别无他法，除了掌握正确的数据分析方法外，就是每天看数据，每天分析数据，用数据说话。
做运营过程中**有很多细节数据，需要对这些数据进行记录，当记录的数据条数累计到一定程度通过就可以通过汇总的数据发现相应的数据规律，比如：
……
数据一定是比较理性和严谨的，所以我们需要理性的眼光来对待，当然运营产品的不同，我们需要的数据维度不同，做运营一定要学**给数据做定义，并且要保证其逻辑性和眼严谨性，要能经得起推敲。
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