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01 究竟什么是數(shù)據(jù)運(yùn)營？

從廣義來講，數(shù)據(jù)是反映產(chǎn)品和用戶狀態(tài)最真實(shí)的一種方式，通過數(shù)據(jù)指導(dǎo)運(yùn)營決策、驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長。與數(shù)據(jù)分析師的崗位不同，微商城數(shù)據(jù)運(yùn)營更加側(cè)重支持一線業(yè)務(wù)決策

互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營的類別很多，而運(yùn)用在運(yùn)營的整個(gè)生命周期中。微信商城數(shù)據(jù)運(yùn)營屬于一種技能，通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)解決問題，提升效率促進(jìn)增長。

02 數(shù)據(jù)運(yùn)營的具體工作是做什么？

報(bào)告分析了100篇數(shù)據(jù)運(yùn)用招聘JD（職位描述），制作了詞云，從中可以清晰的看出數(shù)據(jù)分析的主要技能要求。

分為數(shù)據(jù)規(guī)劃，數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)分析三方面工作。

一、數(shù)據(jù)規(guī)劃

目的是搞清“要什么”。收集整理業(yè)務(wù)部門數(shù)據(jù)需求，搭建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系

（1）指標(biāo)體系：比如UV/DAU/銷售金額。來自具體的業(yè)務(wù)需求，從需求中歸納事件，從事件中對應(yīng)指標(biāo)

（2）維度體系：對指標(biāo)進(jìn)行細(xì)分的屬性，記錄對指標(biāo)可能產(chǎn)生影響的維度

二、數(shù)據(jù)采集

采集業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，向業(yè)務(wù)部門提供數(shù)據(jù)報(bào)表

（一）數(shù)據(jù)采集

（1）埋點(diǎn)：在網(wǎng)頁、APP中手工添加代碼收集。這種方法工程量大，周期長，是痛點(diǎn)。

（2）可視化埋點(diǎn)：用可視化交互的當(dāng)時(shí)，提高了效率。

上述兩個(gè)數(shù)據(jù)運(yùn)營起收集業(yè)務(wù)部門數(shù)據(jù)需求，撰寫需求文檔，向工程部門提交需求

（3）無埋點(diǎn)：先定義再收集。成本低速度快，是新寵兒。

（二）數(shù)據(jù)報(bào)表

日報(bào)周報(bào)等，微商城數(shù)據(jù)運(yùn)營讓這部分工作盡量自動(dòng)化。

搭建數(shù)據(jù)看板（dashboard）是另一項(xiàng)工作，常常與BI系統(tǒng)連載一起數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)可視化的部分。大企業(yè)常用自己方式搭建數(shù)據(jù)平臺，中小企業(yè)借助第三方數(shù)據(jù)工具。

三、數(shù)據(jù)分析

通過微信商城數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)模型等方式，深入分析業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，提供數(shù)據(jù)分析報(bào)告，定位問題，提出解決方案。

相對數(shù)據(jù)分析師，數(shù)據(jù)運(yùn)營崗位弱化了對變成的要求，強(qiáng)調(diào)在現(xiàn)有工具集成商靈活運(yùn)用分析方法，一定要及時(shí)發(fā)現(xiàn)、定位問題，并提出可行的解決方案。

03 常用的10個(gè)微商城數(shù)據(jù)分析方法

（1）來源管理：對于投放的目標(biāo)鏈接加上監(jiān)測參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對網(wǎng)頁訪問來源，APP下載渠道的監(jiān)測。主流解決方案是UTM機(jī)制。

（2）趨勢分析：通過對業(yè)務(wù)指標(biāo)的監(jiān)測研究用戶行為規(guī)律，尋找增長點(diǎn)

通過數(shù)據(jù)監(jiān)測和趨勢預(yù)測，思考為什么這樣，及時(shí)發(fā)現(xiàn)定位問題

（3）維度拆解：對應(yīng)上面提到的多個(gè)維度，拆解指標(biāo)定位問題

如常見流量指標(biāo)，可從廣告來源、地區(qū)、操作系統(tǒng)等維度出發(fā)，觀察那一類用戶比重更多，價(jià)值更大

（4）轉(zhuǎn)化漏斗：以可視化的方式將轉(zhuǎn)化路徑每一步展示出來，運(yùn)營需要重點(diǎn)關(guān)注流失最大的環(huán)節(jié)，是優(yōu)化工作ROI最高的地方。

（5）留存分析：首次訪問后回訪，探索用戶、產(chǎn)品與回訪之間的關(guān)聯(lián)程度

分析不同用戶群組的留存差異，使用過不同功能用戶的留存差異尋找用戶增長點(diǎn)

（6）魔法數(shù)字

留存分析的延展，與產(chǎn)品的核心功能息息相關(guān)，已得到硅谷企業(yè)的廣泛重視。

（7）用戶分群：維度和指標(biāo)的組合條件是目前常用的篩選方法

如，上海電商舉行iPhone手機(jī)配件促銷，將“上海+兩次購買+iPhone圖用戶”

（8）用戶細(xì)查：觀察用戶行為軌跡，探索用戶與產(chǎn)品的交互過程，從中發(fā)現(xiàn)問題激發(fā)靈感

（9）熱力圖：用高亮顏色展示用戶訪問偏好。優(yōu)化網(wǎng)站或頁面布局，提高轉(zhuǎn)化率

（10）測試：假設(shè)檢驗(yàn)

04 如何選擇正確的微商城數(shù)據(jù)指標(biāo)？

北極星指標(biāo)是什么？

OMTM，one the metric that matters。唯一重要指標(biāo)。一旦確立，指引全公司上下向同一個(gè)方向邁進(jìn)。很關(guān)鍵，可以大幅度提升行動(dòng)力。選擇不正確可能導(dǎo)致錯(cuò)誤估計(jì)形勢

舉個(gè)栗子：

衡量北極星指標(biāo)的6個(gè)標(biāo)準(zhǔn)：

（1）產(chǎn)品的核心價(jià)值是什么？這個(gè)指標(biāo)可以讓你知道用戶體驗(yàn)到了這個(gè)價(jià)值嗎？

（2）這個(gè)指標(biāo)能夠反映用戶的活躍程度嗎？

（3）如果這個(gè)指標(biāo)變好了，是不是說明整個(gè)公司在向好的方向發(fā)展？

（4）是不是容易被你的團(tuán)隊(duì)理解交流？

（5）這是一個(gè)先導(dǎo)指標(biāo)，還是一個(gè)滯后指標(biāo)？

（6）是不是一個(gè)可操作指標(biāo)？

05 用數(shù)據(jù)分析做運(yùn)營增長，需要做好四個(gè)方面

（1）流量運(yùn)營：多維度分析，優(yōu)化渠道。解決用戶從哪里來的問題

多維度判斷流量，進(jìn)行流量分析，制定相應(yīng)策略進(jìn)行渠道優(yōu)化配置

（2）用戶運(yùn)營：精細(xì)化運(yùn)營，提高留存。

根據(jù)不同群體特征，i進(jìn)行精細(xì)化運(yùn)營促進(jìn)回訪，提高留存

（3）產(chǎn)品運(yùn)營：用數(shù)據(jù)分析和監(jiān)控功能

監(jiān)測異常指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)用戶對你產(chǎn)品的“怒點(diǎn)”

用新功能留存曲線檢驗(yàn)新功能的效果

（4）內(nèi)容運(yùn)營：精準(zhǔn)分析每一篇文章的效果

做內(nèi)容運(yùn)營之前先明白你的內(nèi)容是作為一個(gè)產(chǎn)品，還是微商城產(chǎn)品的輔助功能。分析用戶感興趣的內(nèi)容，內(nèi)容閱讀和傳播的比例等。（文/愛運(yùn)營）

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