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面對數據波動，運營人員常感到無從下手。本文將深入探討如何從繁雜的數據中抽絲剝繭，找到問題的根源，并提出有效的解決策略。無論你是新手還是老手，掌握這些分析方法都將使你在運營工作中游刃有余。

做運營的同學經常需要看數據，但在看數據的常有困惑：“我看了一堆數據，所以呢？所以我要干什么？”特別是在指標下跌的時候，光看著“同比下跌，環比下跌”，不知道該怎么從數據里找到解決問題的方法，干著急。

今天系統地跟大家分享一下，該如何從數據中找到運營的解題思路。文章比較長，同學們記得點贊關注，回來慢慢看哦。

01 問題解析

太多因素可能影響用戶決策，大廠的分工很細，常由不同小組完成，比如：

• 宣傳文案→內容運營
• 商品組合→商品運營
• 優惠活動→活動運營
• APP操作→產品運營
• 用戶獎勵→用戶運營

當指標下跌了，到底是我這個部門的問題，還是別人的問題，得第一時間搞清楚，才好決定是自己單干還是開會“拉通對齊”。

小廠的流程雖然沒這么繁瑣，但是：找到重點問題，特別是要不要再額外給促銷/投放資源，也是非常重要的。小廠的領導們都對預算卡得很緊，如果只靠不斷投錢上活動，肯定有意見。但不投資源又很有可能沒效果。

所以，找到問題關鍵影響，區分運營發力點，是分析的關鍵。在不同場景中，操作方法略有差異。

02 內容運營場景

內容運營中，一般會將：文章閱讀數/視頻播放量，轉發/點贊數量，帶貨/注冊/加企微數量作為主要考核指標。但是影響這幾個指標的因素，并不都是內容運營可控的。特別是帶貨/注冊轉化類內容，商品質量、優惠活動、注冊獎勵等會直接影響結果。

因此在做內容運營分析時，得區分清楚：

• 發文目標是：漲粉/漲閱讀/帶貨
• 文章本身：選題/長度/創作風格
• 文章的CTA（Call to Action）：獎勵/優惠

如下圖所示：

這樣在分析效果時，先區分類型，漲粉/漲閱讀量的內容往往不需要依賴別的部門配合，自己就可以做，所以單獨看怎樣做效果好，完全可以像娛樂自媒體一樣蹭熱點，博眼球。

但是帶貨/轉化類的，一定會受其他部門的影響，此時可以對比：

• 不同商品受歡迎程度
• 不同獎勵力度吸引力大小
• 不同操作復雜度下用戶參與

分析以后，可以向其他部門輸出建議。不管是商品運營、用戶運營、活動運營，都需要內容作為推廣手段，內容閱讀/轉化效果分析，可以直接提醒他們：你們的選品/活動策劃，似乎沒那么好，注意調整！

03 商品運營場景

商品運營中，一般會將：銷量、毛利、庫存周轉率作為主要考核指標。商品進銷存管理和銷售直接相關，因此很容易受到用戶運營，活動運營的影響，給用戶派什么類型的券，推什么商品，大促做哪些品類，都會影響商品常規銷售走勢。

且很有可能，因為短期內過度用力推某款商品，導致虛假繁榮or過度缺貨，打亂正常的運營節奏。

因此做商品運營分析時，可以：

• 清晰商品本身定位：爆款、走量款、利潤款
• 參照同類型，同價格帶的銷售走勢，繪制銷售預期曲線
• 根據銷售預期曲線，區分上市、熱銷、退市階段
• 記錄商品參與活動情況，觀察不同活動力度下走勢差異

如下圖所示：

這樣在分析效果時，先區分問題發生在上市/熱銷/退市哪個階段，再看是否受到活動/促銷/推廣的干擾，常見的問題組合：

• 上市期沒有安排活動支持，增長未達預期
• 上市期參與活動過多，強拉銷量導致過度補貨
• 為了吸引用戶，把利潤款過度打折，毛利失控
• 只拿爆款吸引用戶，不做交叉銷售，其他款賣不動
• 選款不行，商品吸引力差，導致其他運營小組只能猛發券

這些問題才是真正適合各部門坐下來一起談的，避免無腦打折/派券，能極大提升各部門業績。

04 用戶運營場景

用戶運營中，一般會將：拉新數量，活躍用戶數量，轉化率，VIP新增數量等作為主要考核指標。用戶運營是最復雜的場景，因為和廣告投放、宣傳內容、促銷活動等多個因素有關系，最容易各種糾纏不清。

因此，分析用戶情況，一定要先把用戶情況分清楚

• 新用戶/老用戶
• 新用戶來自哪些推廣渠道
• 新用戶活動轉化/自然轉化
• 老用戶自然登錄/推送拉回
• 老用戶區分高中低消費層級
• 老用戶是否使用VIP權益

如下圖所示：

梳理清楚后，當用戶轉化出現問題，先看用戶問題來自新用戶/老用戶，如果是新用戶問題更大，則排查廣告推廣效率。如果是老用戶問題大，先看是否活躍率就有問題，判斷是否需要做大面積召回，再看是高中低哪個層級的問題，結合消費需求思考對策。

這里有一些隱藏問題要注意：

1. 老用戶轉化差，是因為某批次新用戶質量差導致的遺留問題
2. 新用戶補貼太多，導致其中“薅羊毛”比例高，成為老用戶后繼續薅
3. 過度依賴活動，新老用戶中補貼比例都很大，離了補貼都過不了
4. 過度依賴投放，老用戶自然登錄低，推廣費居高不下

本質上看，這些都是過度依賴打折發券的后遺癥，對運營來說，短期燒錢做增長 VS 提升產品力做長線留存，是個很經典的話題，當然需要先對內容、商品、用戶情況打好標簽，做好基礎的分析和歸因，才好處理更負責的問題。