作为数据小白如何发挥数据运营真正的价值?.doc
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1、本文适合:任何需接触数据分析工作的运营、产品、市场等童鞋有什么用:帮助运营童鞋解决工作中常遇到的数据问题,轻松玩转数据,真正用数据驱动运营。阅读时长:可学习的知识点较多,建议学习时长为15-30分钟!文章内容:1. 不知道该分析哪些数据?从哪些角度入手分析?2. 要等待分析师漫长的排期?能否自己搞定数据分析?3. 作为小白的运营童鞋,如何制作让老板满意的好看图表?4. 如何快速找到数据背后的问题和原因?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,更有人说“数据分析能力是未来运营的分水岭”。从我自身角度出发,真心觉得数据能更好推动运
2、营策略和工作的开展。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?今天从运营常见的数据问题出发,希望让大家能快速地入门数据分析,让数据更好地为工作服务,别白白浪费数据的价值。一、不知该分析哪些数据?从哪些角度入手?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。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,希望有用1. 互联网运营关注的常见数据指标比较多,请耐心看完或收藏。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、
3、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,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、
4、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
5、;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,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,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
6、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。举个实际例子吧某水果O2O平台想确认未来一周各品类应准备的数量,若没有数据的支撑,那只能由人工结合经验得到一个大致结论,一般误差比较大导致水果浪费较多。该怎么解决这个问题呢?当有了往常数据,数据走势有了一定的规律,可通过数据预测来得到一个比较合理、比较准确的数值,再通过不断预测验证得到一个最佳方案,保证水果备货刚刚好,减少浪费,节约成本,这就是数据的价值。(绿色:日常数据走势;黄色:未来10天数据预测)二、要等待分析师漫长的排期?能否自己搞定数据分析?分析师身负多个部门的数据分析工作,有时从提需求到最终拿到数据,
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