这篇文章主要介绍了做运营必须掌握数据分析思维有哪些,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获、下面让小编带着大家一起了解一下。
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。
<强>对于运营数据分析,我相信很多小伙伴会存在以下问题:
面对异常数据经常出现“好像做了什么?好像发生了什么?所以可能造成了影响”的主观臆测?
面对数据报表,不知道该怎么分析?不知道该分析什么?
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!
<强> 1,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会遵循一个思路,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,紫外线数,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,这样只会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。
<强> 2,做数据分析需要以目标为导向,学会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。
<强>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:
1。确定数据分析目标
2。明确数据目标的关键影响维度拆解
3。找出不同数据纬度之间的关联关系从而建立起数据关系模型
4。发现问题数据及出现原因
5。针对问题数据影响维度做相应的优化
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：
提升产品包装
优化详情页图片和介绍文案
优化消费者下单支付路径和体验
