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作為運(yùn)營(yíng)新手，你是否也常常會(huì)問，運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析怎么做？產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析怎么做？等等這樣的問題？本文首先解釋什么是運(yùn)營(yíng)分析，目的是通過先了解運(yùn)營(yíng)的作用，再從三個(gè)方向說怎么做運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析？希望對(duì)你有所幫助。

經(jīng)常有人問我。運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析怎么做？產(chǎn)品運(yùn)數(shù)據(jù)分析怎么做？APP數(shù)據(jù)分析怎么做等等這樣的問題。今天就淺聊一下運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析到底該怎么做。

一、什么是運(yùn)營(yíng)分析？

為什么很多人會(huì)對(duì)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析有疑問呢？很大的原因是因?yàn)樗麄兏揪筒恢肋\(yùn)營(yíng)究竟是干嘛的。

“運(yùn)營(yíng)”這個(gè)詞本身非常模糊。有很多人說運(yùn)營(yíng)是打雜的崗位，因?yàn)檫\(yùn)營(yíng)需要做活動(dòng)、配鏈接、投廣告，還要通過渠道來拉流量，好像什么都跟運(yùn)營(yíng)有點(diǎn)關(guān)系。

如果運(yùn)營(yíng)的定位不確定清楚，那么運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析就更說不清楚了。

那么，運(yùn)營(yíng)究竟是做什么的呢？

在之前的一篇文章中，我提到業(yè)務(wù)究竟是什么？業(yè)務(wù)的定義是給定一個(gè)輸入，經(jīng)過我的業(yè)務(wù)模型運(yùn)轉(zhuǎn)之后，最終輸出一個(gè)有商業(yè)化價(jià)值的輸出。

比如，我輸入一些流量，經(jīng)過我的業(yè)務(wù)模型的梳理，最終輸出精準(zhǔn)的用戶人群。

這塊業(yè)務(wù)在公司內(nèi)可能就被稱作用戶運(yùn)營(yíng)。

運(yùn)營(yíng)就是把公司內(nèi)的各項(xiàng)業(yè)務(wù)模型維持業(yè)務(wù)運(yùn)轉(zhuǎn)的這類人，他們的職責(zé)第一是維持運(yùn)轉(zhuǎn)，第二是最大化輸入的投入產(chǎn)出比，讓供給和需求達(dá)到最佳的匹配狀態(tài)。

按照這個(gè)定義，我們就可以理解運(yùn)營(yíng)究竟是做什么的，舉幾個(gè)例子。

電商中的品類運(yùn)營(yíng)，品類運(yùn)營(yíng)的輸入端是沒有規(guī)則的各類商品，輸出端是有商品分層、有側(cè)重不同運(yùn)營(yíng)策略的商品。品類運(yùn)營(yíng)通過對(duì)商品的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，提升整體的運(yùn)作效率。

再比如渠道運(yùn)營(yíng)，渠道運(yùn)營(yíng)的輸入端是投放的預(yù)算。經(jīng)過渠道運(yùn)營(yíng)的業(yè)務(wù)運(yùn)作輸出端是不同渠道帶來的業(yè)務(wù)流量和成交。

如果我們把運(yùn)營(yíng)這個(gè)概念全部按照輸入輸出這個(gè)模型來理解，那么運(yùn)營(yíng)的數(shù)據(jù)分析也就好做了。

運(yùn)營(yíng)有輸入輸出和業(yè)務(wù)動(dòng)作三個(gè)環(huán)節(jié)構(gòu)成，所以分析的方向有這么幾個(gè)：

• 提升輸入端的質(zhì)量
• 提高業(yè)務(wù)動(dòng)作有效性
• 提升輸出結(jié)果與業(yè)務(wù)目標(biāo)的匹配度

二、提升輸入端質(zhì)量

第一個(gè)方法是提高輸入端的質(zhì)量。

以渠道運(yùn)營(yíng)為例，渠道運(yùn)營(yíng)的輸入是投放的資源，運(yùn)營(yíng)的動(dòng)作是精準(zhǔn)投放，也就是對(duì)不同的渠道做針對(duì)性的投放。最終輸出的結(jié)果是通過投放的動(dòng)作帶來的下載、使用或購買的用戶。

做好渠道運(yùn)營(yíng)的最終目標(biāo)是提高輸出端的用戶數(shù)量。

為了達(dá)到這個(gè)目標(biāo)，我們可以在輸入端提高輸入端的質(zhì)量。比如我們通過分析產(chǎn)品用戶的特性，分析渠道的效率，篩選出最優(yōu)質(zhì)的渠道，使得我們的投放集中在更好的渠道上。

再比如用戶運(yùn)營(yíng)，用戶運(yùn)營(yíng)的輸入端是產(chǎn)品的用戶，輸出端是將這些用戶整理成為不同層次且有針對(duì)性運(yùn)營(yíng)動(dòng)作的人群，從而提升用戶總體的商業(yè)價(jià)值。

用戶運(yùn)營(yíng)想要在輸出端輸出更多的優(yōu)質(zhì)目標(biāo)用戶人群，也可以從源頭抓起，讓最初的用戶群體本身就是高質(zhì)量用戶。

這一點(diǎn)可以和渠道運(yùn)營(yíng)合作，用戶運(yùn)營(yíng)通過分析用戶的特征讓渠道運(yùn)營(yíng)做更精準(zhǔn)的渠道投放，讓產(chǎn)品經(jīng)理做更貼合目標(biāo)人群的功能特性，讓活動(dòng)運(yùn)營(yíng)做更匹配的活動(dòng)文案，這樣就能改善產(chǎn)品用戶的質(zhì)量，提升最終輸出的優(yōu)質(zhì)人群數(shù)。

三、提高業(yè)務(wù)動(dòng)作有效性

第二個(gè)是提高業(yè)務(wù)動(dòng)作的有效性。

以渠道運(yùn)營(yíng)為例，如果原本渠道投放只采用了一種文案，那么我們可以繼續(xù)優(yōu)化針對(duì)不同渠道的特性，設(shè)計(jì)不同的投放文案和素材，提高投放內(nèi)容和渠道的匹配度，提升轉(zhuǎn)化的效率。相同的曝光數(shù)量下，更精準(zhǔn)的投放策略可以產(chǎn)生更多的用戶群體。

用戶運(yùn)營(yíng)也是一樣，為了提升最終用戶的商業(yè)價(jià)值，我們可以在業(yè)務(wù)動(dòng)作的有效性上下功夫。

比如原來我們只將用戶分成了新用戶和老用戶，然后對(duì)新老用戶做不同的運(yùn)營(yíng)動(dòng)作。這個(gè)運(yùn)營(yíng)動(dòng)作的效率不是特別高，因?yàn)樗挠脩舴诸愄至?。最終的商業(yè)化價(jià)值也就受到了限制。為了提升最終的商業(yè)化價(jià)值，我們可以分析不同人群的商業(yè)價(jià)值，最終通過RFM模型將用戶分成五到六個(gè)大類，對(duì)這不同類型的用戶做針對(duì)性的運(yùn)營(yíng)。由于人群的分類更加精準(zhǔn)，匹配的業(yè)務(wù)動(dòng)作也就更加有效，通過運(yùn)營(yíng)動(dòng)作的有效性提升了整體的商業(yè)價(jià)值。

四、提高輸出端匹配度

第三個(gè)方法是提高輸出端與業(yè)務(wù)需求的匹配度。

以渠道運(yùn)營(yíng)為例，渠道運(yùn)營(yíng)的最終輸出是下載、成交、回流的用戶。

如果公司目前追求的是產(chǎn)品的用戶規(guī)模，那么渠道運(yùn)營(yíng)也要圍繞著用戶規(guī)模這個(gè)大的目標(biāo)，找到更容易下載和留存的用戶渠道和投放方式。

如果公司的大策略產(chǎn)生了變化，從原來追求用戶規(guī)模變成了追求商業(yè)化轉(zhuǎn)化。那么渠道運(yùn)營(yíng)如果依然沿用原來的方式輸出用戶，就會(huì)導(dǎo)致渠道運(yùn)營(yíng)的輸出和公司大策略的目標(biāo)不匹配，降低了渠道運(yùn)營(yíng)的價(jià)值。

這個(gè)時(shí)候，渠道運(yùn)營(yíng)要調(diào)整原來的運(yùn)營(yíng)策略，把最終的輸出從“下載用戶數(shù)”改成“成交用戶數(shù)”。輸出的形式修改了，輸入端和業(yè)務(wù)動(dòng)作都要改變。數(shù)據(jù)分析可以針對(duì)新的輸出，分析適合“成交用戶”的渠道和投放方式。

用戶運(yùn)營(yíng)同理，如果公司目前追求的是用戶規(guī)模，那么用戶運(yùn)營(yíng)的輸出結(jié)果應(yīng)該是不同活躍程度的用戶群體或者適合不同促活方法的人群。分類一定是圍繞著提升用戶留存和活躍頻次的方向。

但如果公司的策略從用戶規(guī)模轉(zhuǎn)向了商業(yè)化變現(xiàn)，那么原有的那套輸出實(shí)際上已經(jīng)不匹配整個(gè)公司的大策略。這時(shí)在輸入端或者中間的業(yè)務(wù)執(zhí)行端再怎么努力，效果依然不好。這時(shí)需要改變最終的輸出，轉(zhuǎn)向以商業(yè)變現(xiàn)為目標(biāo)的用戶分類方法。

五、小結(jié)

平時(shí)我們聊運(yùn)營(yíng)分析的時(shí)候，往往浮在表面上。

談?wù)摰氖沁\(yùn)營(yíng)分析有哪些分析方法，比如聊到用戶運(yùn)營(yíng)，就有這些方法：

• 用戶畫像分析
• 行為分析
• 用戶留存分析
• 用戶轉(zhuǎn)化分析
• 用戶活躍度分析
• 用戶價(jià)值評(píng)估
• 用戶流失分析
• ……

這些方法都是正確的，但是不夠貼近實(shí)際，只講方法，不講解決的問題。

如果現(xiàn)在了解運(yùn)營(yíng)的作用，再講運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析該怎么做就會(huì)簡(jiǎn)單得多。

輸入：用戶運(yùn)營(yíng)首先要提升輸入端質(zhì)量，所以要先了解優(yōu)質(zhì)的用戶數(shù)都是誰，于是就有了用戶畫像分析。

業(yè)務(wù)動(dòng)作：運(yùn)營(yíng)的分層一般都是根據(jù)用戶的特定行為進(jìn)行劃分。要區(qū)分出不同粘性的用戶，就要先看留存的分布情況，做用戶留存分析、活躍度分析；然后再分析不同人群的行為特點(diǎn)，做行為分析。這樣就可以劃分出不同的粘性人群，低粘性做召回，高粘性做轉(zhuǎn)化。

要對(duì)低粘性做召回，需要知道流失的情況，做流失分析、行為分析，找出流失的原因。

輸出：經(jīng)過用戶運(yùn)營(yíng)的業(yè)務(wù)動(dòng)作，究竟有沒有給業(yè)務(wù)帶來價(jià)值？這可以做一個(gè)用戶價(jià)值評(píng)估分析，看出不同分層的用戶是否價(jià)值存在明顯差異。還能看分層后整體的商業(yè)價(jià)值是否要比粗放的運(yùn)營(yíng)更有效。

現(xiàn)在你應(yīng)該知道運(yùn)營(yíng)分析究竟該怎么做了吧。分析方法都只是浮云，知道解決了什么問題自然就知道要做什么分析了。