數(shù)據(jù)分析功能對(duì)產(chǎn)品和操作人員都很重要。它有多重要？我們直接轉(zhuǎn)到數(shù)據(jù)。

我們使用Python來(lái)抓取事件操作，內(nèi)容操作和用戶操作的500個(gè)作業(yè)要求，并分析單詞頻率以獲得以下圖表。

我們得出結(jié)論，雇主的需求方普遍認(rèn)為數(shù)據(jù)分析能力對(duì)運(yùn)營(yíng)商非常重要（當(dāng)然，核運(yùn)營(yíng)的核心競(jìng)爭(zhēng)力更重要的是產(chǎn)品思維和營(yíng)銷計(jì)劃能力）。然而，值得注意的是，許多運(yùn)營(yíng)商過分關(guān)注其營(yíng)銷能力（例如文案撰寫能力和活動(dòng)策劃能力），但忽略了數(shù)據(jù)分析能力的提高。我?guī)?lái)的團(tuán)隊(duì)有這個(gè)缺點(diǎn)，所以寫這篇文章供你參考。

數(shù)據(jù)分析在運(yùn)營(yíng)中的作用

運(yùn)營(yíng)商是最接近業(yè)務(wù)的。擁有高效的數(shù)據(jù)分析功能有助于我們快速制定與業(yè)務(wù)增長(zhǎng)高度相關(guān)的運(yùn)營(yíng)決策。優(yōu)秀運(yùn)營(yíng)商所做的數(shù)據(jù)分析對(duì)業(yè)務(wù)具有更實(shí)際的指導(dǎo)意義，不會(huì)在形式上，也不會(huì)簡(jiǎn)化為“拿”，“”，“寫報(bào)告”等。 ; ;

對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的銷售— —操作，數(shù)據(jù)分析有三個(gè)主要功能。

詳細(xì)描述當(dāng)前產(chǎn)品的狀態(tài)，用戶狀態(tài)，發(fā)現(xiàn)問題以及幫助做出運(yùn)營(yíng)決策;

驗(yàn)證操作策略是否有效;

探索并預(yù)測(cè)未來(lái)優(yōu)化產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)的可能性;

這三個(gè)功能也是逐步進(jìn)步的，從現(xiàn)有行為挖掘數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)反執(zhí)行，以及通過數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)。數(shù)據(jù)分析無(wú)法與產(chǎn)品分離，所有分析數(shù)據(jù)均源自產(chǎn)品和用戶行為，分析結(jié)論為產(chǎn)品提供服務(wù)并激活用戶行為。

分析思維應(yīng)該是

成長(zhǎng)公式思維

為了改變對(duì)象的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，必須具有強(qiáng)或場(chǎng)存在。產(chǎn)品規(guī)模的增長(zhǎng)和用戶的增長(zhǎng)必須有其增長(zhǎng)引擎。

企業(yè)增長(zhǎng)=系數(shù)1 *因子1 +系數(shù)2 *因子2+… 。 +系數(shù)n *因子n

通過對(duì)業(yè)務(wù)的了解，找到業(yè)務(wù)的驅(qū)動(dòng)因素，這是經(jīng)驗(yàn)，基于我們對(duì)業(yè)務(wù)的熟悉程度，用戶敏感度，對(duì)營(yíng)銷的理解來(lái)確定，通過快速迭代和實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證我們選擇的各種類型這些因素是否合理。

讓我們先談?wù)勥@些因素，并給出一個(gè)非常簡(jiǎn)單的例子：

收入成本=利潤(rùn)

該公司的利潤(rùn)已經(jīng)下降。是什么原因？核心驅(qū)動(dòng)力是收入減少或成本增加。

不要忘記在因素之前存在系數(shù)，因?yàn)橛绊懞诵臉I(yè)務(wù)的因素太多。我們應(yīng)該找到關(guān)鍵因素，即描述因素對(duì)核心業(yè)務(wù)的影響程度。

我們來(lái)看一個(gè)非常簡(jiǎn)單的例子：

商場(chǎng)營(yíng)業(yè)額=商場(chǎng)負(fù)1樓收入+購(gòu)物中心1樓收入+購(gòu)物中心2樓收入，一樓是商場(chǎng)停車場(chǎng)，一樓是男女時(shí)裝，二樓是美食廣場(chǎng)。根據(jù)我們的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，我們?cè)黾恿讼禂?shù)，商店的營(yíng)業(yè)額=1 *購(gòu)物中心一樓的收入+ 30 *購(gòu)物中心一樓的收入+ 5樓的收入購(gòu)物中心。具體原因是服裝店的毛利潤(rùn)很高，人們來(lái)到商場(chǎng)的核心業(yè)務(wù)。因此，商場(chǎng)一樓的收入已成為最關(guān)鍵的因素。當(dāng)需要考慮的因素太多時(shí)，大因素因素成為我們首先需要考慮的關(guān)鍵因素。這里所說(shuō)的不是數(shù)學(xué)公式。增長(zhǎng)公式中的加號(hào)指的是生長(zhǎng)因子的有機(jī)疊加，而不是簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)加法。

金字塔思維

金字塔原則有一個(gè)核心原則：它彼此獨(dú)立并且完全耗盡。這是一種很好的思考和表達(dá)方式。彼此獨(dú)立，據(jù)說(shuō)每個(gè)子判別點(diǎn)應(yīng)該沒有沖突并且彼此耦合并且屬于獨(dú)立的模塊。完全筋疲力盡，所有的論點(diǎn)都提出來(lái)了，沒有遺漏。在早期，我們很難完全筋疲力盡，但我們必須思考這個(gè)想法。

有一天，我的下屬讓我報(bào)告并告訴我：

郝戈，這個(gè)活動(dòng)只有3萬(wàn)用戶，而且注冊(cè)轉(zhuǎn)換率只有30％。最近，產(chǎn)品轉(zhuǎn)換不好，服務(wù)器經(jīng)常崩潰，頻道指南注冊(cè)較弱，用戶的需求似乎有所下降。競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的行為也讓一些用戶跑到他們身邊。

聽了之后，我是一記耳光，你在說(shuō)什么？

我們的大腦很難同時(shí)記住多個(gè)獨(dú)立的論點(diǎn)。如果我們以某種邏輯聯(lián)系它們，那些傾聽你的人就會(huì)理解你的觀點(diǎn)。

根據(jù)獨(dú)立和完全詳盡的想法，我們可以列出他首先報(bào)告的要點(diǎn)：

參加活動(dòng)的人數(shù)為30,000（這或多或少？需要比較過去的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析）

注冊(cè)轉(zhuǎn)換率為30％（無(wú)論是或多或少？需要比較過去的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析）

產(chǎn)品轉(zhuǎn)換不良

服務(wù)器停機(jī)時(shí)間

弱通道

用戶需求下降

競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的行為

我們正在使用金字塔方法。事實(shí)上，記者的核心理念應(yīng)該是近期產(chǎn)品的銷售量下降。其他人正在支持銷售下滑的結(jié)論。有一些可能的原因。我們的經(jīng)營(yíng)銷售=新客戶銷售。 +客戶銷售和新客戶銷售=新客流量*新客運(yùn)轉(zhuǎn)換*新客運(yùn)價(jià)格單位兩個(gè)增長(zhǎng)公式，找出流量增長(zhǎng)，流量轉(zhuǎn)換，老客戶回購(gòu)以下金字塔的關(guān)鍵因素。

分類思維

用戶分組，市場(chǎng)細(xì)分和產(chǎn)品細(xì)分，我們?cè)谥贫ㄟ\(yùn)營(yíng)決策時(shí)隨處使用分類思維。事物之間存在共性和差異。分類思維的基本思想是具有深遠(yuǎn)核心指標(biāo)的事物可以分開。如上所述，我們可以通過上述企業(yè)增長(zhǎng)因素對(duì)相關(guān)關(guān)鍵因素進(jìn)行分類。

通過銷售增長(zhǎng)率和市場(chǎng)份額這兩個(gè)相互制約的因素，Boston Matrix將企業(yè)產(chǎn)品分為星級(jí)產(chǎn)品，搖錢樹產(chǎn)品，問題產(chǎn)品和瘦狗產(chǎn)品，然后分析和規(guī)劃企業(yè)產(chǎn)品組合，以實(shí)現(xiàn)企業(yè)的盈利能力。

漏斗思考

漏斗模型是用于產(chǎn)品操作分析的萬(wàn)金油。每個(gè)用戶都會(huì)丟失從進(jìn)入到最終轉(zhuǎn)換的每個(gè)鏈接。每個(gè)鏈接都有轉(zhuǎn)換率。每個(gè)鏈接中的人數(shù)將依次減少，并且用戶的每個(gè)路徑將形成一個(gè)。漏斗。

漏斗思維中有兩個(gè)要點(diǎn)。首先，我們必須注意漏斗每一步的丟失，分析每一步背后的原因，逐步減少用戶的流失。其次，我們不僅要考慮損失的原因，還要考慮上層和下層之間的關(guān)系。例如，為了提取新產(chǎn)品，產(chǎn)品具有“注冊(cè)發(fā)送iPhone”的歸納文案，引誘用戶進(jìn)入，雖然在第一階段，它可以帶來(lái)大量的流量，但如果用戶來(lái)如果發(fā)現(xiàn)貨物有誤，那么它很可能隨后的轉(zhuǎn)換率很低，用戶會(huì)感覺不好并對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行負(fù)面評(píng)價(jià)。

應(yīng)該了解分析工具

永遠(yuǎn)記住我們是運(yùn)營(yíng)或產(chǎn)品。我們不是數(shù)據(jù)分析師。在能量有限的情況下，您需要精通兩個(gè)工具，一個(gè)用于Excel，一個(gè)用于PPT。 Excel主要執(zhí)行數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)清理和數(shù)據(jù)可視化，而PPT主要用于顯示數(shù)據(jù)點(diǎn)和編寫報(bào)告以指導(dǎo)操作。

對(duì)于產(chǎn)品和操作，數(shù)據(jù)分析的最終目標(biāo)是解決問題。不要盲目追求圖表的美觀和高級(jí)數(shù)據(jù)分析方法。掌握20％的數(shù)據(jù)分析方法和工具可以解決80％的數(shù)據(jù)分析問題。

數(shù)據(jù)分析過程

對(duì)于數(shù)據(jù)分析，我們可以定義：使用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)方法來(lái)總結(jié)和開發(fā)大量的數(shù)據(jù)，以達(dá)到提取信息，形成結(jié)論，指導(dǎo)工作等目的。

我認(rèn)為數(shù)據(jù)分析應(yīng)該有以下過程：

1.明確的目的和想法：這個(gè)數(shù)據(jù)分析是為了解決什么問題

這是數(shù)據(jù)分析的第一步。我們必須回答這個(gè)問題。數(shù)據(jù)量巨大，數(shù)據(jù)相互關(guān)聯(lián)。如果你不解決問題，你將迷失在數(shù)據(jù)的海洋中。

我們不僅要帶來(lái)問題，還要提出正確的問題，讓我們舉個(gè)例子。

不好的問題：為什么沒有升級(jí)新用戶的數(shù)量？我們?nèi)绾尾拍芨纳菩驴蛻舻霓D(zhuǎn)換？

合理的問題：您是否在用戶注冊(cè)后自動(dòng)發(fā)送新手狂熱，導(dǎo)致新客戶轉(zhuǎn)換率下降？

在明確目標(biāo)之后，我們必須確定自己的分析思路。分析思路主要是各種業(yè)務(wù)分析模型和營(yíng)銷分析模型。這些商業(yè)模式是我們運(yùn)營(yíng)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。與數(shù)據(jù)分析師相比，我們更了解營(yíng)銷并了解更多。產(chǎn)品，這里沒有描述。

《誰(shuí)說(shuō)菜鳥不會(huì)數(shù)據(jù)分析》在常用的營(yíng)銷管理方法中提到了它。

PEST分析：用于分析宏觀環(huán)境，包括政治，經(jīng)濟(jì)，社會(huì)和技術(shù)。

5W2H分析方法：為什么，什么，誰(shuí)，何時(shí)，何地，如何，多少。

4P營(yíng)銷理論：分析公司的整體運(yùn)營(yíng)，包括產(chǎn)品，價(jià)格，地點(diǎn)和促銷。

用戶行為理論：主要用于網(wǎng)站流量分析，如回訪者，新訪問者，流失率等，其中選擇了多個(gè)指標(biāo)。

2.收集收據(jù)：從工作站中的數(shù)據(jù)庫(kù)或外部查找與問題相關(guān)的數(shù)據(jù)

每天，人類行為都會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。當(dāng)你睜開眼睛時(shí)，你的體重，身高，心率和血壓都是數(shù)據(jù)。外面的溫度，濕度和PM2.5也是數(shù)據(jù)。

那么，我們?cè)谀睦镎业轿覀冃枰臄?shù)據(jù)？從宏觀到微觀，我們將數(shù)據(jù)源分為五個(gè)階段：宏觀數(shù)據(jù)，相應(yīng)的行業(yè)用戶數(shù)據(jù)，互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)據(jù)，類似的產(chǎn)品數(shù)據(jù)和自己的產(chǎn)品數(shù)據(jù)。其中，產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)的同志需要注意關(guān)注相應(yīng)的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)數(shù)據(jù)，類似產(chǎn)品數(shù)據(jù)，以及自己的產(chǎn)品數(shù)據(jù)。

3.數(shù)據(jù)處理和清理

數(shù)據(jù)清理是發(fā)現(xiàn)和糾正數(shù)據(jù)文件中可識(shí)別錯(cuò)誤的最后一個(gè)過程，包括檢查數(shù)據(jù)一致性，處理無(wú)效值和缺失值。

以下是一些示例，首先說(shuō)明數(shù)據(jù)的一致性：根據(jù)合理的值范圍和每個(gè)變量之間的關(guān)系，檢查數(shù)據(jù)是否符合要求，并查找超出正常范圍的數(shù)據(jù)，邏輯上不合理或矛盾。例如，性別是男性，但具有婦科治療記錄。對(duì)于這種類型的數(shù)據(jù)，我們可以重新驗(yàn)證數(shù)據(jù)源，有時(shí)需要直接刪除它。無(wú)效值：用戶的高度為負(fù)數(shù)，以及兩個(gè)完全重復(fù)的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可視為無(wú)效值。缺少值是文字，缺少值，我們可以估計(jì)或刪除無(wú)效或缺失值。

使用重復(fù)數(shù)據(jù)刪除來(lái)清理數(shù)據(jù)

4.建立數(shù)據(jù)模型，數(shù)據(jù)分析

最后開始了真實(shí)的數(shù)據(jù)分析。是的，我沒有讓你陷入困境。數(shù)據(jù)分析師花費(fèi)80％以上的時(shí)間收集和清理數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)分析過程主要是這樣的。

觀察數(shù)據(jù)以查看當(dāng)前產(chǎn)品狀態(tài)是什么樣的？

為什么會(huì)這樣？大環(huán)境發(fā)生了什么變化？我們采取了哪些行動(dòng)？

接下來(lái)會(huì)發(fā)生什么？

數(shù)據(jù)分析有一些基本的分析方法，并熟練運(yùn)用這些數(shù)據(jù)分析方法，我們可以通過研究數(shù)據(jù)來(lái)回答上述問題。

比較分析方法

比較兩個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)來(lái)分析它們的差異，揭示管理這些數(shù)據(jù)所代表的事物發(fā)展的規(guī)律。我們經(jīng)常聽到橫向比較和垂直比較。在相同采摘時(shí)間條件下不同指標(biāo)的比較是橫向比較，如比較中國(guó)，俄羅斯和日本的GDP?？v向比較是比較相同條件下不同時(shí)期的價(jià)值，如中國(guó)的年度GDP比較。

在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，選擇正確的比較系統(tǒng)尤為重要。

與目標(biāo)對(duì)比，不同的時(shí)間比較（周期，同比）

不同科目的比較（例如比較不同排水渠道的轉(zhuǎn)換率）

行業(yè)比較（與不同渠道中不同產(chǎn)品的轉(zhuǎn)換率相比）

操作行動(dòng)之前和之后的比較（將優(yōu)惠券用戶與未發(fā)行的優(yōu)惠券用戶進(jìn)行比較）

與平均值或中位數(shù)相比（小學(xué)生喜歡將他們的分?jǐn)?shù)與班級(jí)中的平均分?jǐn)?shù)進(jìn)行比較）

相比之下，我們可以判斷指標(biāo)背后的情況并確定產(chǎn)品的當(dāng)前狀態(tài)。

增長(zhǎng)公式和加權(quán)分析方法

正如我們前面提到的，核心指標(biāo)將有相應(yīng)的增長(zhǎng)公式，每個(gè)相應(yīng)的增長(zhǎng)動(dòng)力將具有不同的權(quán)重。這是一個(gè)如何確定重量的簡(jiǎn)單方法——目標(biāo)矩陣法。目標(biāo)優(yōu)化矩陣的工作原理是將人腦的模糊思維簡(jiǎn)化為計(jì)算機(jī)的0/1思維，最后得到定量結(jié)果。

目標(biāo)矩陣主要是將決策因子放在矩陣中，以便團(tuán)隊(duì)中經(jīng)驗(yàn)更豐富的同事可以確定每個(gè)因素的重要性。

接下來(lái)，我們舉一個(gè)例子。假設(shè)你的配偶選擇標(biāo)準(zhǔn)有以下因素：一個(gè)有汽車的房子，一個(gè)英俊的，高學(xué)歷，良好的性格和很長(zhǎng)的時(shí)間。我們構(gòu)建以下矩陣：

有一個(gè)房間有汽車和汽車更重要。有一輛車更重要。輸入1

擁有一個(gè)有汽車和角色的房間更為重要。有一輛車更重要。輸入1

與角色和汽車相比，擁有汽車并不重要。輸入0

房間和汽車比較完成后，依次比較其他項(xiàng)目，并填寫總數(shù):

對(duì)于0項(xiàng)目條目更正，添加0.5點(diǎn)。并計(jì)算重量：

最后，計(jì)算總/所有指標(biāo)的總數(shù)/100％，并計(jì)算權(quán)重值。

矩陣分析方法

矩陣相關(guān)分析是一種生動(dòng)且易于使用的分析方法。矩陣分析鏈接兩個(gè)重要或以上指標(biāo)。矩陣分析方法主要解決如何分配資源的決策問題，具體確定公司管理中需要改進(jìn)的關(guān)鍵點(diǎn)。

矩陣分析方法主要建立平面直角坐標(biāo)系，兩個(gè)坐標(biāo)軸分別對(duì)應(yīng)于對(duì)象的兩個(gè)屬性的性能。

例如，我們經(jīng)常用來(lái)與用戶通信的幾個(gè)頻道是：SMS，APPpush Push，Email EDM，Station Letter，Home Page Popup。如果目前，由于開發(fā)資源有限，我們只能選擇兩個(gè)渠道進(jìn)行對(duì)接。我們?nèi)绾芜x擇？消息通信有兩個(gè)關(guān)鍵要素，即信息的成本和范圍。坐標(biāo)用于建立坐標(biāo)。系統(tǒng)。獲取如下所示的坐標(biāo)系，四個(gè)象限對(duì)應(yīng)于以下屬性：

根據(jù)我們的分析，它們根據(jù)幾個(gè)頻道的表現(xiàn)被放置在上述象限中。

對(duì)于上圖中的每一點(diǎn)，我們進(jìn)行了全面的分析，可以看出短信的信息觸摸率遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先，但成本非常高。因此，SMS應(yīng)該適合于恢復(fù)丟失的客戶，因?yàn)樗麄兛赡芤呀?jīng)卸載了APP，其他低觸摸。費(fèi)率的渠道可能無(wú)法覆蓋用戶，我們必須使用更高的費(fèi)用來(lái)接觸他們。 APP推送和站內(nèi)部郵件成本較低，但非活動(dòng)用戶的聯(lián)系效果較差，因此我們可以使用這兩個(gè)通道與活躍用戶進(jìn)行通信。在主頁(yè)彈出窗口中，數(shù)據(jù)是更優(yōu)質(zhì)的渠道，適合在全面用戶的推廣中使用。

5.做出結(jié)論并做出決定

在中國(guó)，決策過程中的特殊過程一般是集體決策，但決策權(quán)主要集中在少數(shù)上層管理者手中?；鶎庸芾碚吆苌儆袡?quán)做出決定。做出決策后，必須嚴(yán)格執(zhí)行較低級(jí)別的決策。閱讀本文的產(chǎn)品或經(jīng)營(yíng)朋友大多是中低層管理人員，甚至只是表演者。

因此，當(dāng)我們得出結(jié)論時(shí)，我們必須得出上級(jí)能夠快速理解和理解的結(jié)論。在報(bào)告中，冗長(zhǎng)的數(shù)據(jù)分析過程總結(jié)為若干獨(dú)立和實(shí)質(zhì)性的結(jié)論。

6.報(bào)告撰寫

當(dāng)您完成上述階段的數(shù)據(jù)分析后，祝賀最后一步，報(bào)告撰寫。報(bào)告撰寫是展示數(shù)據(jù)分析思路和結(jié)論的唯一方法。

有點(diǎn)像高考中的三段文章，報(bào)告應(yīng)該有以下幾個(gè)部分：

以下是與您分享的更多分析點(diǎn)：

結(jié)論首先。

如果不編寫冗余數(shù)據(jù)，每個(gè)渲染圖標(biāo)都必須給出相應(yīng)的結(jié)論。

可以一眼看出的結(jié)論不需要寫出來(lái)。例如，直方圖的兩列明顯不同，并且不需要添加額外的單詞來(lái)解釋明顯的增長(zhǎng)。

必須到位：對(duì)于產(chǎn)品問題或數(shù)據(jù)缺陷，必須有響應(yīng)式解決方案。

永遠(yuǎn)記住，我們是產(chǎn)品，運(yùn)營(yíng)，我們不是數(shù)據(jù)分析師，我們必須關(guān)注結(jié)論，行動(dòng)和措施。

需要在運(yùn)營(yíng)中注意和理解的業(yè)務(wù)指標(biāo)

基本流量指標(biāo)

流量指標(biāo)是Internet操作中的基本指標(biāo)。流量包含多個(gè)指標(biāo)。以下是最基本的業(yè)務(wù)指標(biāo)：

PV（頁(yè)面視圖）訪問頁(yè)面生成的數(shù)據(jù)。當(dāng)用戶訪問5頁(yè)時(shí)，則生成5個(gè)PV。

UV（用戶視圖）特定頁(yè)面的訪問者數(shù)量。一個(gè)帳戶的頁(yè)面無(wú)論您進(jìn)入多少次，UV都是1，因?yàn)橹挥幸粋€(gè)訪問者。

IP：整個(gè)站的網(wǎng)絡(luò)IP數(shù)。你在家用電腦上登錄這個(gè)網(wǎng)站，然后你的堂兄也用同一臺(tái)電腦登錄了他的帳戶并訪問了同一個(gè)網(wǎng)站，但這次IP仍然只有1，因?yàn)槟愫吞眯质褂玫氖峭慌_(tái)電腦，網(wǎng)絡(luò)IP地址也是一個(gè)。

頁(yè)面時(shí)間：花費(fèi)的時(shí)間是用戶在網(wǎng)站或頁(yè)面上花費(fèi)的時(shí)間。

跳出率：跳出是指用戶在到達(dá)著陸頁(yè)后未離開第二頁(yè)而離開網(wǎng)站的情況。跳出率是指直接跳出目標(biāo)網(wǎng)頁(yè)作為第一個(gè)訪問頁(yè)面的訪問比例。計(jì)算公式為：跳出率=退回訪問/登錄頁(yè)面訪問

每個(gè)流程的轉(zhuǎn)化率：轉(zhuǎn)化率，產(chǎn)品詳情頁(yè)面轉(zhuǎn)化率，購(gòu)物車轉(zhuǎn)化率，付款轉(zhuǎn)化率等欄目

業(yè)務(wù)指標(biāo)

訂單量，訂單金額

每筆訂單金額=訂單金額/訂單數(shù)量

單價(jià)=商品總銷售額/商品銷售量

客戶單位價(jià)格=在該時(shí)間段內(nèi)銷售的商品總數(shù)/在該時(shí)間段內(nèi)下達(dá)的訂單數(shù)量

GMV：平臺(tái)電子商務(wù)業(yè)務(wù)將關(guān)注GMV（Gross Merchandise Volume）。

用戶操作問題

用戶操作的主要程序是用戶生命周期分析，它是用戶在流入，注冊(cè)，保留，轉(zhuǎn)換，激活和丟失的整個(gè)生命周期中的數(shù)據(jù)分析。

當(dāng)用戶注冊(cè)時(shí)，要考慮的主要數(shù)據(jù)是每個(gè)排水渠道的有效性和用戶注冊(cè)的單價(jià)，以及用戶在注冊(cè)過程中的跳出率和頁(yè)面時(shí)間。主要是分析每個(gè)渠道的質(zhì)量，注冊(cè)過程的順暢性和可能出現(xiàn)的問題。注冊(cè)后，您應(yīng)該注意用戶的保留率，注意保留率，用戶回訪次數(shù)以及核心功能所花費(fèi)的時(shí)間。

未轉(zhuǎn)換的用戶不是好用戶。付費(fèi)用戶的數(shù)量，付費(fèi)用戶的比例，增長(zhǎng)率和注冊(cè)到付轉(zhuǎn)換率都是我們可能需要注意的。支付金額，回購(gòu)頻率，客戶單價(jià)等。同時(shí)，我們需要注意始終有效但未轉(zhuǎn)換的用戶行為。

活動(dòng)管理問題指標(biāo)

對(duì)于每個(gè)活動(dòng)，我們都可以將他作為新產(chǎn)品來(lái)運(yùn)營(yíng)。活動(dòng)是短期業(yè)務(wù)手段，促進(jìn)產(chǎn)品各項(xiàng)指標(biāo)的突然增加。要判斷活動(dòng)是否成功，有必要考慮目標(biāo)指標(biāo)的增加。以電子商務(wù)活動(dòng)為例，目標(biāo)指標(biāo)的增加可能是新用戶的轉(zhuǎn)換。 ，新用戶單價(jià)，舊用戶單價(jià)等。我們還需要分析每個(gè)頻道的成本，頻道數(shù)，每個(gè)頻道的轉(zhuǎn)換次數(shù)，最后計(jì)算每個(gè)頻道的ROi，以確定哪個(gè)頻道有對(duì)活動(dòng)排水和轉(zhuǎn)換有更好的效果。

內(nèi)容運(yùn)營(yíng)問題的指標(biāo)

內(nèi)容操作需要考慮內(nèi)容可以帶來(lái)的流量和實(shí)現(xiàn)流量的能力。

內(nèi)容本身能夠吸引一定量的流量，并且當(dāng)用戶傳播內(nèi)容時(shí)，流量將顯示裂變?cè)黾?。最后，我們必須將流量轉(zhuǎn)換為現(xiàn)金。我認(rèn)為內(nèi)容操作需要注意內(nèi)容的點(diǎn)擊次數(shù)，內(nèi)容頁(yè)面的頁(yè)面時(shí)間，內(nèi)容頁(yè)面的丟失率以及喜歡的次數(shù)。上述四個(gè)指標(biāo)可以有效地判斷文章標(biāo)題是否具有吸引力，內(nèi)容是否對(duì)用戶有價(jià)值，以及內(nèi)容是否屬于標(biāo)題方內(nèi)容。有價(jià)值的內(nèi)容不一定是用戶愿意傳播的內(nèi)容，我們還需要注意內(nèi)容轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)量。

當(dāng)我們積累足夠的流量時(shí)，我們還需要考慮內(nèi)容的轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)。內(nèi)容的轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)根據(jù)產(chǎn)品形式而變化，這可以反映為付費(fèi)鏈接的點(diǎn)擊次數(shù)，頁(yè)面廣告的點(diǎn)擊次數(shù)，促銷產(chǎn)品或促銷期間品牌的銷售額增加。

不同的產(chǎn)品將有不同的指標(biāo)系統(tǒng)，這里不能列出。核心思想是關(guān)注用戶在產(chǎn)品中的轉(zhuǎn)換路徑，并擴(kuò)展要從核心轉(zhuǎn)換路徑考慮的數(shù)據(jù)指標(biāo)。

協(xié)助構(gòu)建BI系統(tǒng)

BI系統(tǒng)主要用于操作和產(chǎn)品。并非所有操作都能夠查看數(shù)據(jù)庫(kù)。具有詳細(xì)工作分工的大公司將不允許操作學(xué)生獲得數(shù)據(jù)庫(kù)權(quán)限。運(yùn)營(yíng)商花費(fèi)太多時(shí)間搜索和清理數(shù)據(jù)是不合適的。

因此，我們需要建立一個(gè)數(shù)據(jù)看板和數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)是內(nèi)部產(chǎn)品。用戶主要是產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)。它們主要由數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理領(lǐng)導(dǎo)，由數(shù)據(jù)開發(fā)工程師開發(fā)。主要目的是使操作學(xué)生能夠輕松，輕松地查看他們最關(guān)心的核心數(shù)據(jù)，并及時(shí)做出運(yùn)營(yíng)決策。 BI系統(tǒng)可以由公司團(tuán)隊(duì)在內(nèi)部開發(fā)，也可以使用第三方工具，如God的策略，Tableau等。

如何提高數(shù)據(jù)分析能力

查看數(shù)據(jù)：每天早些時(shí)候去辦公室，查看數(shù)據(jù)報(bào)告，思考數(shù)據(jù)波動(dòng)背后的原因，并隨著時(shí)間的推移成為數(shù)據(jù)主。我曾經(jīng)看到數(shù)據(jù)分析師提高數(shù)據(jù)分析能力的方式實(shí)際上是后端數(shù)據(jù)，雖然它有點(diǎn)極端，但這是有道理的。

熟悉業(yè)務(wù)：數(shù)據(jù)分析基于面向業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析。操作和產(chǎn)品需要非常熟悉業(yè)務(wù)才能發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的問題。這是我們?cè)跀?shù)據(jù)分析過程中優(yōu)于數(shù)據(jù)分析師的地方。

不要理會(huì)Excel并了解其他工具。除Excel常用功能外，您還需要精通各種圖標(biāo)和數(shù)據(jù)可視化工具，數(shù)據(jù)透視表等。數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)言SQL還需要了解，Python更好，與數(shù)據(jù)分析師更快速地通信，您還可以查找和數(shù)據(jù)挖掘一些簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)庫(kù)。

寫在最后

操作是一種管理知識(shí)。管理能力的提高主要在于實(shí)踐。本文只能為您提供一些實(shí)用的想法和方法。這些例子很簡(jiǎn)單。每個(gè)人都需要結(jié)合自己的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品實(shí)施想法和方法，并擴(kuò)展框架，以便更有效地掌握數(shù)據(jù)分析。一千英里的旅程從一步開始，操作員和產(chǎn)品人員都很尷尬。

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