要做运营,就离不开数据分析。那么怎么才能做好落地的数据分析呢?在这篇文章中,作者完整的阐述了数据分析的整套流程并提出了相关方法论。我们一起来看看吧。

运营人谨记:数据分析的重点是分析,而不是数据,数据的作用是用来验证你的分析是否正确。我之前常犯的错是,以为提高数据分析能力就是学很多厉害的数据模型,掌握很多数据分析工具,踩了无数的坑才明白,分析能力才是最重要的,如果你是1~3年内的运营人,或者数据分析还是不清楚如何做,那么这篇文章值得你多看几遍。

一、数据分析流程

以体检为例,下图是体检的流程:

首先选择体检项目,不同的项目需要搜集的数据指标不同(比如测血糖);其次进行体检;医生根据你的报告,进行分析,发现血糖过高;接下去医生会告诉你如何做才能降血糖;最后你听从医嘱,吃药及控制饮食,血糖降到正常水平,这整个流程就是一次数据驱动运营的过程。类比到数据分析流程,以一场引流活动为例:

  • 选择数据指标模型:需要关注各个渠道的日新增UV,获客成本,ROI等;
  • 跑数据及收集数据:进行渠道投放;
  • 再来进行数据分析:观察流量新增的趋势,是否有异常;
  • 发现问题制定策略:某个渠道的新增UV较低,且获客成本较高,需要追踪该渠道的用户后续的转化,如果用户精准可保留该渠道,如果用户精准度较低则需要停用;
  • 调整后数据稳定提高:渠道调整后新增流量数稳定且获客成本在预算以内。

二、数据指标

确认数据指标其实又难又简单,难的是很多人上来就是UV、PV、停留时长,留存率等等,完全不结合业务去进行分析,想到什么就列什么。如果说数据指标简单是因为只要你懂业务,你就知道自己需要关注什么指标,一切从业务出发。这个可以通过给自己随机设置问题进行练习,比如如何通过聊天判断女生是否对你有好感?

  • 月主动发起对话天数:主动发起意味着女生有一定的好感,如果没有主动发起过,基本没有好感;
  • 消息回复时长:如果消息回复慢,基本就是没有好感;
  • 回复字数超过5个字:回复字数少,基本都是应付回答,
  • 消息中语音次数:语音是一种亲密的行为,如果对方都没发过说明没有好感;
  • 聊天中表情包占比:表情包的作用是活跃聊天气氛,如果用的少说明对方想让气氛进入尴尬,让你结束对话,说明没有好感;
  • 夜间聊天时长:夜间空余时间多,一般是做自己喜欢事情的时候,如果这个时候还能频繁回复你,说明是有好感;

这个是笔者随机练习题,再次说明了数据分析的本质是分析思维,数据只是佐证的作用,其次指标是根据具体的业务场景来确定。

三、数据分析方法

新手拿到数据就容易懵,不知道从何入手,这里介绍几种最常见的3种方法,当然方法不止这些,不过熟练掌握这3个分析方法已经能够解决80%的分析问题了。

1. 拆解法

这是你一定一定要会的方法,主要用于解刨问题,找到病因。拆解法的核心是找拆解的维度,常用的维度是4W(who-when-where-what)
如果昨日店铺交易额下降了,如何找到原因?

  • 按渠道(where):通过查看数据发现A、B渠道的交易额不变,C渠道交易额下降明显,所以定位到C渠道;
  • 按人群(who):查看客户画像,从性别、年龄、地区入手,发现一线城市的女性用户少了许多;
  • 按时间(when):原本下午6~8点是一个交易高峰期,却下降了;

综上,C渠道主要人群是一线城市女性,在昨日6点的时候由于投放费用消耗完没有及时充值,导致渠道自动停止推流,导致昨日交易额下降。

拆解法如果要展开讲,可以讲非常多,一个数据只要你拆透了,基本就没有什么问题了。

2. 对比法

没有对比的数据没有任何意义,有对比才能知道数据的情况。对比法主要是比什么、跟谁比、怎么比

用一个例子来说明,假设毕业后你的月薪是5000,你的同学是6000,那么你就比较低吗?

比什么:多维度对比

对比的维度非常多,如果单从薪资上进行对比,无法知道好坏,需要找到对比的维度,多维度对比之后,才能清晰的知道具体情况。

跟谁比:自己,他人

对比的对象除了自己,就是和其他人比,注意挑选的对象要在多方面保持一致性,对比才有意义,比如对比本科毕业工作3年后的薪资,找年龄相仿并且都是在上海工作的本科生进行对比会更有参考性。

怎么比:同比,环比

同比和环比都是在时间维度上的自己和自己对比。

同比指的是和指定时间段的过去的自己进行对比,今年9月比去年9月,这周一对比上周一,8月1号对比7月1号;

环比指的是相邻的周期进行对比,今天和昨天,这周和上周,这个月和上个月,都是相邻的时间段进行对比。

去年6月你的薪资是5000元,今年5月已经涨到6000元,6月又涨到6500元,同比就是去年6月对比进行6月,环比就是今年5月对比今年6月。

3. 趋势分析

折线图是非常常见的数据图表,反应的是跟随时间,数据的演变情况,以下是进行趋势分析常见的5个要素;

看趋势:你看到的折线图,只是一段时间内的,你需要拉长视角,去看之前的趋势,才能目前这个时间段内的情况;如果只看20号之后的数据,会发现整体平稳,如果把整月的数据放进来,会发现20号之后的数据是整体上涨的;

看拐点:曲线出现转折的时间点,就是拐点,需要找到发生转折的原因;

继续看上图,转折点是在21号出现,那么21号当天大概率做了什么动作,根据上图比较大的可能是增加了一个新的渠道,或者进行了一场活动,先假设后验证;

看波动:数据不会保持相同,会存在一个波动区间,在这个区间内的数据都属于正常,如上图1号到10号之间就是在 [ 50 , 60 ] 这个区间波动;

看异常点:如果在平稳的曲线中出现了极大值或者极小值,那么该值就为异常点,需要关注并找到原因,比如心跳突然加快,就属于异常值,需要控制到平稳才不会出事;

看规律:观察曲线是否出现周期性波动,像餐饮店铺的流量就会明显的出现周一人少,周五开始人多,保持循环;

四、数据分析工具

大部分企业有自己的后台,用于查看各项指标数据,但是部分数据后台是公司内部开发,仪表盘是由某个业务人员进行设计,所以会存在一些你想查看但没有的数据,这个时候就需要用到Excel,只要跟技术人员要到数据明细,就能自己制作数据图表。真的强烈建议所有运营人员去学习Excel,网上教程非常多,即时不做用来做数据,只要涉及到表格,都能解决很多问题,我在公司的时候由于掌握Excel,经常会有管理层和同事找我帮忙,别人对我也有一个好的记忆点。

五、总结

数据分析不是一篇文章能讲完的,而且每个人的经验和理解都不相同,就像你看别人的读书笔记一样,不能完全看懂,要消化成自己的东西。最好的方式就是利用业务中的真实情况去练习,一直练习。这里推荐阅读《谁说菜鸟不会数据分析》,真的很受用,建议反复阅读。

真实场景下的数据分析是比较复杂的,后期会继续讲解,如何查看仪表盘(比如直播的数据大屏那种),通过联动多个图表,去识别业务当下的现状,以及如何调整,掌握这个才是真正的看懂数据。

 

作者:闽南吴亦几

本文由 @闽南吴亦几 原创发布于运营派,未经许可,禁止转载。

题图来自 Pexels,基于CC0协议

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等我一分钟 我去找个夸你的句子
这世上美好的东西不多,牛起来要人命的你就是其一!
不要厉害的这么随意,不然我会觉得我又行了
这就很离谱了,老天爷追着喂饭的主儿~
我要是有这才华,我走路都得横着走!
对你的作品崇拜!
反手就是一个推荐,能量满满!
感谢分享
  1. 作者的观点很有深度,文章的结构也很清晰,是一篇值得推荐的好文。

  2. 没有休息,没有节日,没有周末,日日夜夜,希望能不断磨出好内容,对得起自己。 8-)

  3. 拉新,微信加人,
    留存,告诉他们有好处
    促活,讲沙雕段子,
    召回,发红包
    :twisted: :twisted: :twisted:

  4. 刚从产品转运营,我是不是掉坑里了,看了这些文章,感觉做运营比做产品更难。事更多事更杂。 :oops:

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