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當(dāng)運(yùn)營(yíng)過程中遇到策劃迷茫時(shí)，可以先分析下現(xiàn)有運(yùn)營(yíng)策略執(zhí)行的數(shù)據(jù)情況，別過早的將現(xiàn)有策略定為無效或者立馬去尋找新的策略

有位做電商的朋友在微信上問：“活動(dòng)時(shí)用戶參與量不錯(cuò)，但在活動(dòng)結(jié)束后用戶留存率低怎么辦？

我：“券發(fā)了嗎？有做到期提醒嗎？有做秒差福利召回嗎？…”

朋友：“都做了”

我：“那可能是產(chǎn)品的問題，電商本質(zhì)還是拼商品質(zhì)量和物流”

朋友：“你說對(duì)了，因?yàn)榱髁康?，?yōu)質(zhì)商戶不肯入駐”

我：“那現(xiàn)在能做的就是去跑下數(shù)據(jù)，看看還有哪個(gè)類目的商戶質(zhì)量不錯(cuò)（點(diǎn)擊量、轉(zhuǎn)化率、復(fù)購(gòu)率相對(duì)較高）可以從這些還有得救的類目開始用戶留存的突破咯。

….

不知道我提的建議是否最終能夠幫助他解決的問題，但至少是指了一條可以馬上著手去運(yùn)營(yíng)優(yōu)化的路。

在我的家鄉(xiāng)沙縣，開小吃的人很多，大部分小吃店老板為掙到更多的錢，會(huì)在打烊的時(shí)候去分析今天賣了多少，采購(gòu)的食材成本多少，蒸餃和餛飩哪個(gè)消量大，客流量大不大，人均客單價(jià)多少，來得都是老客戶還是新客戶，是通過口碑效應(yīng)過來的還是瞎逛過來的..。

在信息化幾乎為零的小吃行業(yè)沒辦法只能靠老板們的經(jīng)驗(yàn)做出分析和判斷，它們蠻難拿出具體的數(shù)據(jù)來分析經(jīng)營(yíng)情況，通常情況下他們也只能按照人流量的大小來決定店鋪的選址。

不過在以數(shù)據(jù)為最大賣點(diǎn)的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，所有的工作和用戶行為都是可以量化的，大的像阿里這樣自稱為數(shù)據(jù)公司做用戶行為大數(shù)據(jù)分析，小的是到網(wǎng)站上的一個(gè)banner點(diǎn)擊統(tǒng)計(jì)，當(dāng)然今天我們只談小的這一方：聊聊如何利用數(shù)據(jù)更好的做運(yùn)營(yíng)。

• 你的圖文分享/收藏率？
• 你的產(chǎn)品ROI如何？
• 你的渠道投放哪個(gè)質(zhì)量高？
• 你的內(nèi)容閱讀量多少？
• 你的內(nèi)容生產(chǎn)用戶有多少？
• …….

數(shù)據(jù)作為一種度量方式，能真實(shí)的反映產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)的狀況，幫助我們進(jìn)一步了解產(chǎn)品、了解用戶、了解渠道進(jìn)而優(yōu)化運(yùn)營(yíng)策略。用數(shù)據(jù)分析的結(jié)果來驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)方式，不同的運(yùn)營(yíng)方向（內(nèi)容運(yùn)營(yíng)、活動(dòng)運(yùn)營(yíng)、渠道運(yùn)營(yíng)、用戶運(yùn)營(yíng)….）需要運(yùn)營(yíng)從業(yè)者有著不一樣數(shù)據(jù)敏感性、邏輯能力。

1、活動(dòng)運(yùn)營(yíng)的數(shù)據(jù)分析

策劃活動(dòng)作為運(yùn)營(yíng)的通用手段，為了不出現(xiàn)“不知道如何預(yù)估活動(dòng)效果”這樣的問題，在活動(dòng)開始前通常都需求確定一個(gè)重點(diǎn)提升的核心數(shù)據(jù)，這樣的核心數(shù)據(jù)包含新用戶注冊(cè)、用戶活躍度、用戶付費(fèi)轉(zhuǎn)化、產(chǎn)品交易額、品牌知名度（百度指數(shù)、新浪指數(shù)、媒體指數(shù)）…。

另外，通常運(yùn)營(yíng)策劃的活動(dòng)可以分為兩類，第一類是非商品交易的互動(dòng)型活動(dòng)，它主要關(guān)注的數(shù)據(jù)是活動(dòng)產(chǎn)生的用戶互動(dòng)量以及產(chǎn)品核心數(shù)據(jù)提升的效果，把這些互動(dòng)量再往深的挖就是分析老用戶與新用戶的互動(dòng)比例，這樣進(jìn)一步的分析可以幫助運(yùn)營(yíng)知道各種類型的互動(dòng)活動(dòng)（互動(dòng)形式+獎(jiǎng)品）對(duì)新老用戶的影響差異在哪。

圖1：某活動(dòng)頁(yè)面的新老用戶點(diǎn)擊轉(zhuǎn)化對(duì)比

第二類活動(dòng)則是商品交易的促銷活動(dòng)，主要是關(guān)注促銷頁(yè)面各關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的點(diǎn)擊情況和各種的轉(zhuǎn)化率是否比日常非活動(dòng)的狀態(tài)下提升不少：活動(dòng)頁(yè)面商品的點(diǎn)擊次數(shù)/進(jìn)入商品的流量的比例、瀏覽/放入購(gòu)入車/下單的轉(zhuǎn)化率、購(gòu)物車/完成付費(fèi)率、優(yōu)惠券核銷量/優(yōu)惠券發(fā)放量”，當(dāng)然還有活動(dòng)為平臺(tái)帶來的總交易額。

促銷類活動(dòng)的數(shù)據(jù)分析顆粒度再做小一點(diǎn)，建議可以按照新用戶和老用戶做區(qū)隔分析/A渠道和B渠道用戶付費(fèi)比例、付費(fèi)客單價(jià)分析、后續(xù)用戶留存情況等。以會(huì)員類增值服務(wù)的銷售為例，除了要分析活動(dòng)帶來的銷售總額，還可以分析各層級(jí)用戶的付費(fèi)情況：老付費(fèi)用戶的購(gòu)買量以及他們購(gòu)買的會(huì)員有效期長(zhǎng)度的分布情況/新增付費(fèi)用戶的人數(shù)/購(gòu)買的會(huì)員月數(shù)分布/流失用戶召回比率/體驗(yàn)會(huì)員的付費(fèi)轉(zhuǎn)化比例。

圖2：分層的會(huì)員數(shù)據(jù)管理

2、內(nèi)容運(yùn)營(yíng)的數(shù)據(jù)分析

對(duì)編輯來說比較關(guān)心的是內(nèi)容展示情況，包含內(nèi)容的更新量、曝光量、點(diǎn)擊量、停留時(shí)長(zhǎng)、轉(zhuǎn)發(fā)、收藏、點(diǎn)贊、評(píng)論以及內(nèi)容瀏覽路徑“曝光-點(diǎn)擊-閱讀-分享”的各項(xiàng)轉(zhuǎn)化率。

圖片3：公眾號(hào)自動(dòng)的圖文轉(zhuǎn)化率分析

出于針對(duì)性提升某項(xiàng)產(chǎn)品指標(biāo)的內(nèi)容運(yùn)營(yíng)來說，則需要更多的關(guān)注內(nèi)容對(duì)該指標(biāo)的推動(dòng)作用。比如通過內(nèi)容召回用戶，那么就是需要關(guān)注的是內(nèi)容送達(dá)人數(shù)和靜默用戶登入產(chǎn)品的比例?，F(xiàn)在越來越多的電商在嘗試用內(nèi)容來做銷售引導(dǎo)，這樣的內(nèi)容運(yùn)營(yíng)除了要關(guān)注基礎(chǔ)的圖文閱讀量，還需要看內(nèi)容里商品鏈接的點(diǎn)擊、商品瀏覽和訂單情況。

3、渠道運(yùn)營(yíng)的數(shù)據(jù)分析

廣告渠道的投放是產(chǎn)品獲取用戶的主要途徑，運(yùn)營(yíng)可以通過下載量和激活量真實(shí)了解渠道獲取用戶的能力。渠道運(yùn)營(yíng)需要分析“渠道點(diǎn)擊—下載—激活—注冊(cè)—更深的行為”用戶獲取的鏈條上每個(gè)環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率，然后優(yōu)化每個(gè)環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化效果，從而降低每個(gè)用戶的獲取成本。

當(dāng)新版本發(fā)布出現(xiàn)明顯的數(shù)據(jù)波動(dòng)時(shí)，單純的看渠道用戶獲取路徑的數(shù)據(jù)不能幫助我們做出運(yùn)營(yíng)判斷，建議可以把不同維度的數(shù)據(jù)做對(duì)比，譬如跟歷史數(shù)據(jù)做比較，或同一時(shí)間點(diǎn)的同類APP進(jìn)行多維度間的對(duì)比這樣有利于運(yùn)營(yíng)找到渠道轉(zhuǎn)化率數(shù)據(jù)變化的根本原因。

舉個(gè)案例來說明如何通過分析渠道留存率找到運(yùn)營(yíng)中的問題：某款社交類APP在發(fā)新版本后，與發(fā)版前相比出現(xiàn)日活比例急劇下降的情況，這種問題該如何分析？

DAU分成新用戶和老用戶，運(yùn)營(yíng)可以讓技術(shù)跑出一組數(shù)據(jù)（如圖2），研究近期使用新版的老用戶留存情況以此來查看是否為產(chǎn)品問題導(dǎo)致的老用戶流失；再觀察各渠道留存率新用戶的沉淀(留存)，看是產(chǎn)品的問題還是渠道推廣的問題。

圖4：某社交產(chǎn)品留存分析

通過這樣一組數(shù)據(jù)對(duì)比分析可以發(fā)現(xiàn)，老用戶對(duì)新版本接受度不錯(cuò)并沒有出現(xiàn)大的不動(dòng)，版本后整體留存率非常低的主要原因是新版本在主推渠道A的推廣上存在用戶質(zhì)量不高的問題。

以上是根據(jù)常見的運(yùn)營(yíng)工種列出的簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)分析思路，你可在公眾號(hào)「產(chǎn)品菜鳥匯」回復(fù)關(guān)鍵詞“數(shù)據(jù)”可看小賢推薦的6款運(yùn)營(yíng)常用的數(shù)據(jù)工具。

4、項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)的數(shù)據(jù)分析

對(duì)于項(xiàng)目或者產(chǎn)品的運(yùn)營(yíng)來說，如果是需要從項(xiàng)目伊始跟進(jìn)數(shù)據(jù)的分析工作的話，應(yīng)該包含以下和數(shù)據(jù)有關(guān)的事情要考慮。

（1）數(shù)據(jù)項(xiàng)與埋點(diǎn)

運(yùn)營(yíng)需要基于對(duì)業(yè)務(wù)流程的了解去盡可能多的列出數(shù)據(jù)項(xiàng)，做此類工作可以根據(jù)用戶行為路徑做數(shù)據(jù)漏斗模型，路徑拆分的越細(xì)這個(gè)模型就越有效。

圖5：理財(cái)產(chǎn)品的用戶行為漏斗

數(shù)據(jù)項(xiàng)作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，需要通過技術(shù)在相應(yīng)的路徑上埋點(diǎn)統(tǒng)計(jì)獲得，運(yùn)營(yíng)需要根據(jù)這些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)做關(guān)鍵路徑轉(zhuǎn)化比例的分析和按照時(shí)間前后的同項(xiàng)數(shù)據(jù)分析，來明晰項(xiàng)目的運(yùn)營(yíng)情況。需要再進(jìn)一步完善數(shù)據(jù)項(xiàng)就是根據(jù)圍繞項(xiàng)目的核心數(shù)據(jù)做向前向后延伸，向后為用戶后續(xù)行為的統(tǒng)計(jì)，向前為用戶來源質(zhì)量分析。

另外，數(shù)據(jù)分析可以分為報(bào)表數(shù)據(jù)和非報(bào)表數(shù)據(jù)。報(bào)表數(shù)據(jù)也就是每天能夠在數(shù)據(jù)后臺(tái)直接看到的數(shù)據(jù)，通常情況下用戶關(guān)鍵路徑數(shù)據(jù)需要做成報(bào)表數(shù)據(jù)。類似新老用戶的路徑行為差異對(duì)比，屬于長(zhǎng)周期且非核心數(shù)據(jù)在項(xiàng)目早期階段不建議做成報(bào)表，只需要在階段性的產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)狀況分析時(shí)讓技術(shù)跑一個(gè)時(shí)間段的數(shù)據(jù)對(duì)比即可。

（2）數(shù)據(jù)分析周期

數(shù)據(jù)分析周期顧名思義，是指運(yùn)營(yíng)間隔多長(zhǎng)時(shí)間將數(shù)據(jù)報(bào)表產(chǎn)生的數(shù)據(jù)扒出來做進(jìn)一步的分析。在項(xiàng)目初期分析周期可以是1天，如果成熟后就是7天一次甚至更久。除了做各個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率數(shù)據(jù)分析外，運(yùn)營(yíng)可將基礎(chǔ)數(shù)據(jù)按時(shí)間軸繪制在Excel表格中，以時(shí)間為橫軸做成折線可看每個(gè)路徑的數(shù)據(jù)趨勢(shì)，以時(shí)間為縱軸可以做成條形圖看看每一個(gè)路徑的轉(zhuǎn)化率。

圖6：某項(xiàng)目的功能用戶量趨勢(shì)分析

（3）數(shù)據(jù)分析結(jié)論

數(shù)據(jù)分析是手段，最有價(jià)值的是分析后的那幾句結(jié)論。閱讀量低、轉(zhuǎn)發(fā)量少、交易額下降…通過數(shù)據(jù)分析找到導(dǎo)致問題產(chǎn)生的原因；交易額提升、閱讀量高、轉(zhuǎn)發(fā)量多，通過數(shù)據(jù)分析提煉出那些有效提升數(shù)據(jù)的運(yùn)營(yíng)手段，可將這些手段固定成產(chǎn)品形態(tài)進(jìn)一步擴(kuò)大數(shù)據(jù)效果。

（4）項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)調(diào)整

其實(shí)，數(shù)據(jù)本身并不能直接幫助改善產(chǎn)品，數(shù)據(jù)歸根到底是一種度量，想讓數(shù)據(jù)真正發(fā)揮作用，一定要基于運(yùn)營(yíng)者對(duì)業(yè)務(wù)非常深的理解。運(yùn)營(yíng)作為最了解產(chǎn)品里的各項(xiàng)數(shù)據(jù)情況的人，將數(shù)據(jù)作為產(chǎn)品改善的依據(jù)，需要用數(shù)據(jù)來證明項(xiàng)目繼續(xù)做的價(jià)值，用數(shù)據(jù)去推動(dòng)產(chǎn)品、技術(shù)、渠道同學(xué)完成做各自的工作優(yōu)化迭代。

（5）項(xiàng)目總體匯報(bào)

大的項(xiàng)目基本上可以分成幾個(gè)不同的時(shí)期，籠統(tǒng)的分可以是“檢驗(yàn)期-進(jìn)入期-成長(zhǎng)期-高成長(zhǎng)期-成熟期-衰退期”，每個(gè)時(shí)期都會(huì)有不同的關(guān)注側(cè)重點(diǎn)的，都需要向上去匯報(bào)項(xiàng)目總體的運(yùn)營(yíng)情況。

如果項(xiàng)目靠譜，數(shù)據(jù)埋的點(diǎn)多，平臺(tái)數(shù)據(jù)分析做的勤，再配上“項(xiàng)目背景、項(xiàng)目目標(biāo)、項(xiàng)目數(shù)據(jù)、運(yùn)營(yíng)分析、經(jīng)驗(yàn)復(fù)用、后續(xù)計(jì)劃”的項(xiàng)目總結(jié)文檔撰寫套路，遇到領(lǐng)導(dǎo)的突擊項(xiàng)目總體匯報(bào)時(shí)問題基本不大。

在這里重點(diǎn)說說匯報(bào)中的項(xiàng)目數(shù)據(jù)部分，項(xiàng)目數(shù)據(jù)作為匯報(bào)的重點(diǎn)，它可分為核心數(shù)據(jù)和周邊數(shù)據(jù)（包含內(nèi)容數(shù)據(jù)、用戶數(shù)據(jù)以及各種維度的對(duì)比數(shù)據(jù)），核心數(shù)據(jù)放匯報(bào)的最前面附上項(xiàng)目現(xiàn)狀概述性的話，這部分討巧的做法用對(duì)標(biāo)某款大家都熟知的產(chǎn)品方式，比如說你是在做一個(gè)小學(xué)生教育商品信息共享項(xiàng)目，那么在匯報(bào)時(shí)就可以用這樣的數(shù)據(jù)開通“教育商品類信息的分享和用戶消費(fèi)量都挺大，產(chǎn)品日活20000+，用戶日均分享200個(gè)優(yōu)質(zhì)商品內(nèi)容、項(xiàng)目整體的人均瀏覽PV為10，人均分享量7PV，它將極有可能成為K12領(lǐng)域的什么值得買”。

核心數(shù)據(jù)闡述完后，開始周邊數(shù)據(jù)的分析，內(nèi)容運(yùn)營(yíng)層面就可以分析什么類型的內(nèi)容是項(xiàng)目的目標(biāo)用戶喜歡的，我們這些內(nèi)容有多少是PGC有多少UGC，它們的分享情況分別如何和瀏覽情況分別如何？如果你真的不怕得罪人的話，可以拿你的內(nèi)容數(shù)據(jù)跟其他項(xiàng)目的內(nèi)容數(shù)據(jù)做對(duì)比，證明你的項(xiàng)目?jī)?nèi)容優(yōu)質(zhì)度高，對(duì)促進(jìn)產(chǎn)品活躍度很有價(jià)值。

用戶運(yùn)營(yíng)層面的數(shù)據(jù)分析，則主要是包含核心業(yè)務(wù)的各個(gè)關(guān)鍵路徑的轉(zhuǎn)化情況，梳理出用戶流失的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和功能優(yōu)化建議，然后可以小篇幅的提一提項(xiàng)目的用戶層級(jí)，有多少核心用戶參與內(nèi)容貢獻(xiàn)，有多少分享了內(nèi)容參與到內(nèi)容傳播，有多少閱讀量超過*次以上屬于忠誠(chéng)用戶，以及還有多少是潛水的用戶。

如果你的項(xiàng)目只是為了提升產(chǎn)品里的某一個(gè)核心數(shù)據(jù)，做完產(chǎn)品日活提升情況的分析之后，就是圍繞項(xiàng)目影響這一核心數(shù)據(jù)的幾個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，看看有哪些優(yōu)化和改進(jìn)的空間。

最后，回到我們的話題核心觀點(diǎn)：當(dāng)運(yùn)營(yíng)過程中遇到策劃迷茫時(shí)，可以先分析下現(xiàn)有運(yùn)營(yíng)策略執(zhí)行的數(shù)據(jù)情況，別過早的將現(xiàn)有策略定為無效或者立馬去尋找新的策略（策略就那幾種，盲目的換只是會(huì)把自己更快的逼上絕境）。就像在開頭我和朋友的對(duì)話那樣，活動(dòng)策略本身沒有錯(cuò)，留存提不上去的核心問題是商城里面的商品不給力甚至是物流也被詬病。

#專欄作家#

陳維賢，雪橙金服運(yùn)營(yíng)經(jīng)理，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。百度前員工，小紅書早期社區(qū)運(yùn)營(yíng)與推廣工人。微信公眾號(hào)“產(chǎn)品菜鳥匯”，分享運(yùn)營(yíng)視角下的互聯(lián)網(wǎng)的有趣好貨。

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