公式|运营4大底层能力之三:如何做到数据驱动运营?
编辑导语:结合数据分析,运营人员可以快速获得所需信息,并从信息中找到问题,对用户行为、用户需求有一个更为清晰的了解。那么运营人员应该如何树立数据分析的思维,培养数据敏感度,用数据驱动运营呢?本文作者就对这一问题进行了总结,一起来看一下。
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目前市面上已经有很多写运营数据分析的文章,无论是从专业性、技巧和方法层面,都已经比较详细了,但多数都是从“术”的层面的分享。本篇文章则会从整体视角下,紧贴业务逻辑、流程和思维层面来进行相应的分享。
做运营数据分析并不难,我相信很多人都能够看懂业务数据,看得懂数据分析报告,也能够掌握基本的数据分析技能,但是很多运营缺乏的是:数据分析的思维、意识和习惯对于运营的数据分析,我们需要建立几个视角:
- 宏观视角:以特定的结构和思路建立整体的数据认知;
- 业务视角:基于业务逻辑和流程下的数据分析;
- 思维视角:基于数据,跳出单纯的对事的分析,想清楚why和what;
- 自身视角:养成特定的数据分析习惯,培养数据的敏感度。
正如用户画像的思路,可以分为显性画像和隐性画像两个方面;对于数据也可以用类似的角度分维度和指标两大类。
维度是指事物或者现象的某种特征,以及范围限定,如性别、地区、时间等都是维度。
指标又称参数,也叫参变量,是一个变量,用于衡量事物发展程度,程度是好还是坏,需要通过不同维度来进行对比。
维度一般包含:
- 时间:日、周、月、年,以及自定义时间段;
- 地域:全球、全国、省、市、区/县,以及自定义的地理范围;
- 年龄:不同年龄段;
- 终端:移动端(安卓端、iOS端、平板)、PC端、电视端等;
- 性别:男、女;
- 年级:幼儿园、小学、中学、高中、大学、研究生、在职 ,或者少儿、K12、成人;
- 其他特征及范围限定。
- 行为指标:注册量、PV、UV、VV、UID、留存率、转发量、点赞量、收藏量等;
- 业务指标:GMV、用户价值、订单量、转化率等。
对于整体数据的认知,我们也可以从宏观数据、中观数据、微观数据进行拆分,具体如下:
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同样我们也可以从:基础数据、行为数据、业务数据来去梳理和了解我们业务中要用到的所有数据。
至于我们在实际运营过程中需要考虑哪些数据体系,则是需要结合业务的实际情况来进行考虑,主要受我们的业务目标、业务流程、运营模式及在实际落地过程中的过程指标影响。
02数据分析需要基于特定的业务目标和流程来进行,与业务紧密关联,数据直接指导业务行为和关键需求,整个业务如果要清晰、有节奏地落地和管控,需要建立清晰的数据体系和过程指标。
我们以直播电商为例,目标是GMV,基于GMV影响因素和业务流程,拆解公式如下:
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GMV的高低是受到:流量、转化率、客单价三个关键因素影响,流量则又受到直播间曝光(PV)、直播间CTR、商品的曝光率、商品的点击率影响。
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