很多運營人員,特別是一些新手,在做運營時會感到數據太多,其實并沒有想象的那么復雜。數據運營雖然是項極為龐大的工作,需學、數據庫技術、編程技術等,但就互聯網產品業務體系而言還是肚主要體現在以下兩個方面。
(1)數據規劃
數據規劃是做好數據運營的一個重要前提性工作,科學、合理白高數據運營的效率和精準度。
比如,在做數據運營之前,通過對運營工作的規劃,發現數據:層面。比如,主要集中在用戶運營上,那么,運營人員就可以重點主戶層面的數據,觀察其變化情況,尤其是訪客數、留存率、活躍度嘗
有了這樣的分析,運營人員只需重點圍繞所需的數據來做,避免不必要的干擾。
(2)注意方式、方法
數據分析是一項逐步下沉的工作,即隨著數據量的增大和維度的不斷拆硼可以無限制地細化。
可見,只要做好數據規劃,掌握必要的分析方法,做好數據運營工作并不匪。那么,具體該如何做呢?可按照以下4個步驟進行。
第1步:找到最頂層的核心指標數據
最頂層的核心指標代表著一個企業的總戰略,決定著所有的運營工作能否多陸省地達到預定目標。那么,該如何確定最頂層的核心指標呢?這就需要對企險發展階段、產品屬性進行分析。
第2步:根據運營階段確定唯一的頂層核心指標
雖然每個數據維度下都可以確定多個頂層指標,但由于運營階段不同,分析剛重點不同,往往只能選一個指標。
仍以上面用戶數據分析為例,當確定用戶量、留存率、用戶活躍度、每用戶均收入這4個最頂層的核心指標時,同時也必須結合運營階段(行業、模式、 背后的資本支持等),在這4AI指標里面選出一個最優者。比如,運營初期以用戶量為核J心指標,中期則( UV)存率或用戶就應選每用戶平均收入。
第3步:圍繞頂層指標逐步延伸
頂層指標是最核心的指標,但并不意味著只有這幾個就夠了,如:地看這四個指標的話難免有失偏頗。因此,在確定用戶量、留存率度、每用戶平均收入這4個指標為頂層指標的前提下,還需要圍繞這。做適當延伸,挖掘更多的數據信息。
比如,在對用戶量這個頂層指標進行分析時,同時也要對這些用道進行分析。因為用戶是通過不同渠道獲得的,而渠道的來源又有很部渠道、外部渠道;免費渠道、收費渠道;線上渠道、線下渠道;
如果發現通過自有渠道獲得的用戶較多,那么,就可以將其分別兩個指標進一步分析。這兩個數據分別為訪客數(uV)、新用戶轉戶轉化率:本次新增用戶數/UV)。如渠道成本較大,新用戶獲取成本。
從以上數據來看,盡管渠道B在流量、轉化率各方面都低于渠道A,但數運營人員一定會優先選擇渠道B,因為渠道B新用戶獲取成本比較低。
當然,不能僅僅以新用戶獲取成本來判斷一個渠道的好壞,還要綜合考些用戶后期的留存率和用戶活躍度的情況。這樣,在這個環節中又多了三個指標:UV、新用戶轉化率、新用戶獲取成本。
第4步:根據實際需求再繼續拆分和細化
前3步幾乎是任何企業在做數據運營時按部就班要做的,而這一步可以說就 么硬性要求了。完全根據不同行業、不同企業、不同階段等實際情況而定。
此外,還可以根據時間維度、區域維度、設備維度、用戶維度等不同維度,進行拆分和細化。為了更好地理解指標數據的拆分和細化,現將一些頂層核心數晤指標列出來。
之所以將以上數據指標單獨進行解釋,是因為這些指標直接關系著產品死存亡,每個指標都是數據運營體系中不可缺少的。