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中建康城丨创客院·28 作为数据小白，怎么真正发挥数据的价值！-颍上梦想小镇

时间：2014年05月23日 | 作者 : admin | 分类 : 全部文章 | 浏览: 498次

丨创客院·28 作为数据小白异界狂龙，怎么真正发挥数据的价值！-颍上梦想小镇


小镇创客院
开发你的职业技能火树

在这个数据驱动运营的时代，数据不仅是数据工程师和分析师的事情，在工作中也要求运营从业者有一定的数据分析能力，但运营童鞋多是数据小白，没有编程和技术基础，那我们该怎么分析并用好数据呢？
— 1 —
不知该分析哪些数据？
这是运营小伙伴们最头痛的问题，不知道该关注、分析哪些数据，就算拿到数据后，也不知道到底从哪些方面去分析这些运营数据。瞿天临给小伙伴们整理一些运营常见的数据指标，也总结了一些比较适用的分析角度：1. 互联网运营关注的常见数据指标
流量
访问：PV、UV、IP（最常见）；跳出率、平均访问时长、平均访问页数等；使用设备、操作系统、浏览器、地域分布等访问行为；
注册：注册人数、注册走势、累计注册人数、达成率等；
渠道&推广：来源渠道分布、总消费、展示量、点击率、点击率、平均点击价格、转化率、转化成本、ROI等；
用户
活跃/登录：DAU、WAU、MAU、活跃率、登录人数等；
留存：次日留存率、周留存率、月留存率等，还有按渠道去分析留存率；
流失：流失数据容易被遗忘，包括流失率，流失人数、每日平均流失人数等；
付费：付费人数、付费转化率、单笔订单平均金额等覃维妮，更多看订单数据；
其他：每日评论人数、收藏人数、分享人数等
头像：一方面分析用户属性：关注年龄、性别、学历、职业、地域、婚否、收入、兴趣等；另一方面分析用户行为：登录次数、活跃率、累计消费金额、最近一次购买、购买次数、复购率等；
订单
付费人数、新增付费人数；
总金额、每日订单数、平均每日成交额、客单价；
付费金额、付费毛利、付费利润、复购率、ARPU、付费各个路径转化等；
内容
PV、UV；
UGC、PGC
文章数、关注数、阅读数、互动数（评论、点赞等）、传播数（转发、分享等）；
活动
活动页PV、UV
新增人数、参与人数、登录人数、转化人数
转化成交金额、ARPU
优惠券发放/使用人数、营销成本、营销转化率、ROI
分享人数、分享次数等。
数据要根据活动类型而定；
服务
电商、O2O等行业易涉及，包括：
咨询人数、咨询转化率、退货率、退款率、好评率、差评率、投诉率等；
APP
各渠道下载量、激活数、新增注册数、获客成本；
启动次数、启动人数、停留时长；
push到达率、打开率等，其他参考以上数据。2. 适用的分析角度、方法
数据分析有各种高大上的分析原则，比如AARRR模型、5W2H等，但是运营毕竟不是专业的数据分析师，主要能用好这些原则就够了~
对比：分成横向和纵向对比，比如纵向的同环比分析魔法少女沙枝，横向的不同产品、不同渠道的对比等；
走势（变化）：指标随时间的变动，表现为增幅（同比、环比等）；
分布：这个好理解中建康城，比如说用户不同年龄段的分类、不同职业的分布、不同地域分布等；
细分：从多层级去了解数据，比如分析全国不同省份不同城市的具体订单数据，从全国—省份—城市一一下钻深入分析；
转化：主要体现在结果的最终转化、各个路径的转化，比如通过整个注册流程的转化分析来优化细节；
预测：根据现有情况，估计下个分析时段的指标值孙浩个人资料。

（绿色：日常数据走势；黄色：未来10天数据预测）
— 2 —
如何自己搞定数据分析？
如何变身自己的“专属分析师”呢~
数据分析的整个过程：
确定指标—数据收集—数据整合—数据处理/建模—数据分析—数据呈现（可视化）—报表汇报
确定指标：不多说了尉迟玉珩，可参考一下第1个问题。
数据收集：可通过公司数据库埋点获得陈咏开 ，可通过第三方平台获得，也通过一些记录的本地数据获得。
数据整合：运营人要看的数据太多了，有数据库，有各种第三平台的数据（友盟、统计、推广、公众号等），每次都需要从不同平台取数据，太分散了，最好能在一个数据平台集中管理数据。
数据分析：可参考分析方法，比如“求和、计数、同环比、多粒度下钻”等分析，一般在excel中需通过写公式搞定。
数据呈现（可视化）：简单地说，即如何制作好看的图表，请直接学习第3个问题。
报表汇报：将数据通过表格、图表或其他形式向领导汇报。
— 3 —
如何制作让老板满意的图表？
没有哪个老板喜欢杂乱的表格数据，颜值才是王道啊。简单地说，就是数据如何可视化，让数据直观、明了。
分析数据占比：分析单维度的数据占比可用饼/环图、分析多维度的数据占比扭痧，可用旭日图和矩形树图。
比如，用户性别的占比分析只有“性别”一个维度伊兰迪，用饼/环图展示，男女比例非常直观，比如下图明显是男性用户偏多，若用户群体符合初衷和产品特征，那运营方式不妨可以尝试一些“可爱风”，也许这样更能吸引男性用户。营销活动也可以考虑选择一些科技类产品作为奖品，也许更能促进男性用户的购买力，达到活动目的。

（单维度：用户性别分析）

（多维度：不同地区不同渠道的订单分析）
分析数据同环比趋势：分析单维度的同环比可用指标卡、分析多维度的同环比可用双轴图。
最常见就是PV、UV的同环比了，比如UV环比下降了，是正常还是不正宫泽有纪宁常。正常是因为UV可能存在一定规律，可能周五的UV就比周四低，那数据属于正常。若没有固定规律，那有异常波动一定要寻找背后的原因，尽快处理问题，以防再犯。

（单维度：PV环比和UV环比分开）

（双维度：PV环比和UV环比放一起）
分析数据走势：最常用的是折线图，柱状图也可以表达，直观度略低于折线图。

（双折线图）

（柱状图）
分析地区分布：全国、省份分布可用行政地图，更详细的地域分布可用经纬度地图。
用户地域分析也是非常重要的，这可能决定了公司业务会在哪些区域重点投入、重点销售。这也是公司广告需重点投放哪些区域的数据指导雪浴昆仑。

（行政地图）

（沈阳地区轨迹动态地图）

（各省份注册用户数完成率）
分析任务完成进度：单项指标可用计量图，多项指标可用子弹图，进度完成情况一目了然；

（单项KPI完成进度）

（各项运营指标完成进度）
分析用户活跃频次变动：可用桑基图。

（用户活跃情况变化）
分析转化效果：那肯定用漏斗图最最合适。

（用户咨询转化率）
— 4 —
如何快速找到数据背后的问题？
做了那么多的数据工作，最终无非是为了从数据中去发现问题，不断优化运营策略。不论数据是上升了还是下降了，肯定有其变化的原因未央金屋赋，这里以用户数据变化为例了解一下快速找到问题的思路。

（请点击并放大看图）
节假日波动：大部分产品都会受到节假日、周末的影响绷带奇缘，办公软件节假日/周末数据一般都会下降，电商产品节假日/周末数据一般都会上升。
上线、改版：上线不一定单指功能上线，比如营销活动上线、广告渠道新上都算是上线，网站任何变动都可以理解成“上线”。
异常、故障：服务器故障、渠道被迫下线、网站访问不了、链接异常等，链接访问不了是比较常见的情况菊苣茶。
以上3种都不是，那就下钻从渠道入手，看哪个渠道数据有异常，再结合具体问题进行分析。
有些问题显而易见，有些问题排查需要一些时间，看数据最终的意义还是要结合实践。看数据—发现问题—解决问题—再看数据—问题解决，或者看数据—发现增长—找到原因—继续应用，总之：取其精华去其糟粕。
总之，数据对运营来说非常重要，分析好相关数据，真正发挥数据的价值，用数据来指导运营工作，真正实现数据驱动运营！
- The End -


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