?運營人的工作中，有不少需要對產品數據、活動數據進行收集分析，并從數據中發現問題點，做出優化策略的部分。那么本文先將眼光聚集到數據分析上，聊聊如何做運營數據分析。

五步驟如下：

• Step1.梳理流程，發生在運營動作開始之前；
• Step2.指標監控；
• Step3.問題診斷；
• Step4.支持建議，這三步發生在運營動作發生過程中，指標監控是一個持續發生的事情，指標監控、問題診斷和支持建議形成閉環；
• Step5.效果評估，發生在運營動作結束之后，更多情況是向老板匯報，根據具體情況，可能有針對整個活動的問題診斷和建議。

第一步：流程梳理

通過拆解和分析，明確運營目標，厘清運營動作，并最終將梳理結果體現在報表中的過程。

具體例子，在推廣活動中有個返券的活動，從數據上看，收入因此活動提升了0.5%，那么問題來了？怎么樣做到的？能不能復制到其他活動？是否可以形成常規？

下面我們通過拆解和分析來看到底是什么促進了收入增長：

1. 目的是什么：提升收入的指標；
2. 動作時什么？買100返20元代金券；
3. 用戶路徑是什么：進入主頁–點擊banner–進入詳情頁–點擊領取優惠券；
4. 監測指標有哪些：總收入、領取券的用戶數、券的消費金額等。

第二步：指標監控

1. 為什么要指標監控？

因為要理解全貌。通過報表中的日常數據，理解運營工作的全貌。1）看到正常業務的運轉情況；2）定位異常，發現問題。

指標監控

理解報表的組成后，還需要看懂運營報表中的指標，才能真正做好監控。

2. 如何做好指標監控？

常態：理解指標的業務含義。異態：及時發現異常并找到引起變化的原因

理解指標業務含義：

• 看懂運營指標含義；
• 看懂對應運算關系；
• 看懂正常波動范圍

第三步：問題診斷

問題診斷框架：①問題界定—②問題拆解—③提出假設—④分析驗證—⑤結論呈現

依舊用案例來理解：問題：為什么近期“內容產量上漲異常問題”？

方法1

①問題拆解：按照內容類別拆解

內容產量分別：A類內容產量、B類內容產量、C類內容產量、D類內容產量……

②如何驗證？各類別內容都在增長，無法進一步提出假設，換另一個拆解方法。

方法2

①問題拆解：按照賬號等級拆解

內容產量：1級賬號內容產量、2級賬號內容產量、3級賬號內容產量、4級賬號內容產量……

②如何驗證？進一步深入挖掘變化異常的原因，排查尋找新增賬號異常增長的原因：

假設1：運營人員近期引進了一批頭部優質賬號，邀請他們注冊并發布內容。

• 實際：從運營那里獲取了具體的頭部賬戶名單，統計得到，新引進賬戶1000個，25日新增賬號30000個。
• 結論：假設1不成立。

假設2：平臺近期上線了新的激勵策略，會給新注冊的發布者提供補貼。

• 實際：新增用戶（去掉引進的頭部賬戶）發布的內容，發現70%的內容被識別為搬運抄襲或是低質量的拼湊捏造。
• 結論：假設2成立。?

第四步：決策支持

決策支持是指分析師為運營人員提供的數據支持和一些建議。支持：用SQL、其他BI工具提供數據支持；建議：為運營動作各個環節提供建議。

相較于產品功能的更新迭代或者經營行為，運營動作更多圍繞著用戶展開。所以針對運營所做的數據支持，也主要圍繞用戶來做。具體分別以下三方面：

用戶分層：用戶分層是實現精細化運營的重要手段

• 一維：僅從一個維度對用戶進行分層，可分為多段，有幾段則用戶分為幾層；
• 二維：從兩個維度對用戶進行分層，若第一個維度為m段，第二個維度為n段，則用戶共分為m*n層
• 三維：從三個維度對用戶進行分層，最常見的是RFM模型

分段越細致后期的運營越復雜。

一維分析案例

按照“交易次數”這個維度來劃分，分層方式1：新客戶與老客戶、分層方式2：成熟客戶（購買3次及以上）、忠實客戶（購買5次及以上）

二維分析案例

免費領取會員活動

為了提高用戶使用單車的頻次，某共享單車運營團隊籌劃了一個發放優惠券的活動。為了更好實現活動的效果，運營負責人找到分析師小灰，希望他能夠將用戶劃分為不同的層級，然后在活動中，針對不同的層級人群發放金額不同的優惠券，讓每個層級的用戶的ROI最大化。

故維度為：使用頻次、用戶層級。

第五步：效果評估

什么是效果評估？首先我們分開來看，效果指客觀的，能夠代表活動效果的指標；評估指將客觀的結果指標與某一個標準對比，最終對運營動作本身進行評估，有多大的能力達成它預想的抽象目標。

1. 評估對象（客觀指標表現）

與核心運營目標相關的指標：用戶活躍、用戶付費；能夠體現此次運營動作為運營目標影響的指標：用戶滲透率。

2. 評估常見方法

①與自身比較：活動前與活動后的比較

before-after：核心指標在活動開始之前與之后的絕對值對比

diff in diff（二重差分）：排除了一些影響因素之后，核心指標在活動開始之前和之后的變化。

②與預定目標比較

預定目標：活動開始之前，預先設定目標，此次活動預計提升收入15%；

實際：活動最終提升收入10%

結果：未達成

③與同期其他活動比較

往期效果：去年同期的年中大促提升收入16%，付費轉化率是7%；

實際：年中大促提升收入12%，新增流量到付費用戶轉化率是4%；

結果：本次活動效果不佳

④與往期同類活動比較

同期其他活動：3天小長假期間，上線多種運營活動：秒殺活動拉升收入7%；

實際：3天小長假期間，上線多種運營活動，直播啊拉升收入14%

結論：直播效果更好

⑤與行業基準數據比較

行業基準：英語學習類APP在信息流媒體上投廣告的ROI，行業平均值是2.5；

實際：某英語學習類的APP在知乎上投放廣告，ROI僅為1.2

結論：投放效果較差

#專欄作家#

高高，微信公眾號：高高的運營手記，人人都是產品經理專欄作家，資深產品運營。

本文原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載

題圖來自Unsplash，基于 CC0 協議