运营案例解析如何进行运营的数据分析Word文档格式.docx
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外部数据主要包括宏观经济、新闻舆情、社会人口、和市场调研数据;
内部数据包括用户行为数据、服务端日志数据、CRM与交易数据。
不同数据的获取途径、分析方法、分析目的都不经相同，不同行业、不同企业在实际分析中也都各有偏好。
2.什么是数据分析？
数据分析是指从数据中提取有用的信息，并指导实践。
但需要注意的是：
这些信息需要用来指导实践，而不是流于形式;
需要提取的是有用的信息，而不是自嗨。
思路：
方法论与方法
很多人刚接触数据分析的时候，都深感无从下手。
所以我们需要宏观的方法论和微观的方法来指导。
那么方法论和方法有什么区别？
方法论是从宏观角度出发，从管理和业务的角度提出的分析框架，指导我们接下来具体分析的方向。
方法是微观的概念，是指我们在具体分析过程中使用的方法。
1.方法论
数据分析的方法论很多，这里我给大家介绍一些常见的框架。
AARRR：
增长黑客的海盗法则，精益创业的重要框架，从获取（Acquisition）、激活（Activation）、留存（Retention）、变现（Revenue）和推荐（Referral）5个环节增长。
4P理论：
经典营销理论，认为产品（Product）、价格（Price）、渠道（Place）和促销（Promote）是影响市场的重要因素。
5W2H分析法：
从Why、When、Where、What、Who、How、Howmuch7个常见的维度分析问题。
PEST分析法：
从政治（Politics）、经济（Economy）、社会（Society）、技术（Technology）四个方面分析内外环境，适用于宏观分析。
SWOT分析法：
从优势（Strength）、劣势（Weakness）、机遇（Opportunity）、威胁（Threat）四个方面分析内外环境，适用于宏观分析。
数据分析的方法论很多，没有最好的方法论，只有最合适的。
详细介绍一下AARRR方法论，对于精益化运营、业务增长的问题，这个方法论非常契合。
对于互联网产品而言，用户具有明显的生命周期特征，下面我以一个O2O行业的APP为例阐述一下。
通过各种线上、线下的渠道获取新用户，下载安装APP。
安装完APP后，通过运营手段激活用户；
比如说首单免费、代金券、红包等方式。
通过一系列的运营使部分用户留存下来，给企业带营收。
如果用户觉得这个产品不错，可能推荐给身边的人;
或者通过红包等激励手段鼓励分享到朋友圈等等。
需要注意的是以上环节并非完全按照上面顺序来的;
运营可以根据业务需要灵活应用。
AARRR的五个环节都可以通过数据指标来衡量与分析，从而实现精益化运营的目的;
每个环节的提升都可以有效增长业务。
2.方法
借助常见的网站/APP数据分析产品，我们非常快速的完成这7种分析。
趋势分析
趋势分析是最简单、最基础，也是最常见的数据监测与数据分析方法。
通常我们在数据分析产品中建立一张数据指标的线图或者柱状图，然后持续观察，重点关注异常值。
在这个过程中，我们要选定第一关键指标（OMTM，OneMetricThatMatter），而不要被虚荣指标（vanitymetrics）所迷惑。
以社交类APP为例，如果我们将下载量作为第一关键指标，可能就会走偏;
因为用户下载APP并不代表他使用了你的产品。
在这种情况下，建议将DAU（DailyActiveUsers，日活跃用户）作为第一关键指标，而且是启动并且执行了某个操作的用户才能算上去;
这样的指标才有实际意义，运营人员要核心关注这类指标。
多维分解
多维分解是指从业务需求出发，将指标从多个维度进行拆分;
这里的维度包括但不限于浏览器、访问来源、操作系统、广告内容等等。
有时候一个非常笼统或者最终的指标你是看不出什么问题来的，但是进行拆分之后，很多细节问题就会浮现出来。
举个例子，某网站的跳出率是0.47、平均访问深度是4.39、平均访问时长是0.55分钟。
如果你要提升用户的参与度，显然这样的数据会让你无从下手;
但是你对这些指标进行拆解之后就会发现很多思路。
下面展示的是一个产品在不同操作系统下的用户参与度指标数据。
仔细观察的话，你会发现移动端平台（Android、WindowsPhone、IOS）的用户参与度极差，表现在跳出率极高、访问深度和平均访问时长很低。
这样的话你就会发现问题，是不是我们的产品在移动端上没有做优化导致用户体验不好?
在这样一个移动互联网时代，这是非常重要的一个问题。
用户分群
用户分群主要有两种分法：
维度和行为组合。
第一种根据用户的维度进行分群，比如从地区维度分，有北京、上海、广州、杭州等地的用户;
从用户登录平台进行分群，有PC端、平板端和手机移动端用户。
第二种根据用户行为组合进行分群，比如说每周在社区签到3次的用户与每周在社区签到少于3次的用户的区别，这个具体的我会在后面的留存分析中介绍。
用户细查
正如前面所说的，用户行为数据也是数据的一种，观察用户在你产品内的行为路径是一种非常直观的分析方法。
在用户分群的基础上，一般抽取3-5个用户进行细查，即可覆盖分群用户大部分行为规律。
我们以一个产品的注册流程为例：
用户经历了如下的操作流程：
【访问官网】-【点击注册】-【输入号码】-【获取验证码】。
本来是非常流畅的一个环节，但是却发现一个用户连续点击了3次【获取验证码】然后放弃提交。
这就奇怪了，用户为什么会多次点击验证码呢?
这个时候我建议您去亲自体验一下您的产品，走一遍注册流程。
你会发现，点击【获取验证码】后，经常迟迟收不到验证码;
然后你又会不断点击【获取验证码】，所以就出现了上面的情况。
绝大多数产品都或多或少存在一些反人类的设计或者BUG，通过用户细查可以很好地发现产品中存在的问题并且及时解决。
漏斗分析
漏斗是用于衡量转化效率的工具，因为从开始到结束的模型类似一个漏斗，因而得名。
漏斗分析要注意的两个要点：
第一，不但要看总体的转化率，还要关注转化过程每一步的转化率;
第二，漏斗分析也需要进行多维度拆解，拆解之后可能会发现不同维度下的转化率也有很大差异。
某企业的注册流程采用邮箱方式，注册转化率一直很低，才27%;
通过漏斗分析发现，主要流失在【提交验证码】的环节。
经过了解发现，邮箱验证非常容易出现注册邮箱收不到邮件的情况，原因包括邮件代理商被屏蔽、邮件含有敏感字被归入垃圾邮箱、邮件送达时间过长等等。
既然这么多不可控因素影响注册转化率，那就换一种验证方式。
换成短信验证后，总体转化率提升到了43%，这是非常大的一个增长。
留存分析
留存，顾名思义就是新用户留下来持续使用产品的含义。
衡量留存的常见指标有：
次日留存率、7日留存率、30日留存率等等。
我们可以从两个方面去分析留存，一个是新用户的留存率，另一个是产品功能的留存。
以社区网站为例，“每周签到3次”的用户留存率明显高于“每周签到少于3次”的用户。
签到这一功能在无形中提升了社区的用户的粘性和留存率，这也是很多社群或者社区主推这个功能的原因。
首次注册微博，微博会向你推荐关注10个大V;
首次注册LinkedIn，LinkedIn会向你推荐5个同事;
申请信用卡时，发卡方会说信用卡消费满4笔即可抽取【无人机】大奖;
很多社交产品规定，每周签到5次，用户可以获得双重积分或者虚拟货币。
在这里面“关注10个大V”、“关注5个同事”、“消费4笔”、“签到5次”就是我想说的MagicNumber，这些数字都是通过长期的数据分析或者机器学习的方式发现的。
实践证明，符合这些特征的用户留存度是最高的;
运营人员需要不断去push，激励用户达到这个标准，从而提升留存率。
A/B测试与A/A测试
A/B测试是为了达到一个目标，采取了两套方案，一组用户采用A方案，一组用户采用B方案。
通过实验观察两组方案的数据效果，判断两组方案的好坏。
在A/B测试方面，谷歌是不遗余力地尝试;
对于搜索结果的显示，谷歌会制定多种不同的方案（包括文案标题，字体大小，颜色等等），不断来优化搜索结果中广告的点击率。
流程：
宏观、中观和微观
有了具体的分析方法还不够，运营要做好数据分析还需要一个清晰的流程。
在这里从宏观、中观和微观三个层次给大家介绍一下。
1.宏观
风靡硅谷的精益创业，它推崇MVP（最简化可行产品）的理念，通过小步快跑的方式来不断优化产品、增长用户。
在运营工作中，我们要大胆尝试，将想法转化成产品和运营方法。
然后分析其中的数据，衡量产品或者运营的效果。
如果好的话保持并大力推广，如果不好的话总结问题及时改进。
在“构建-“衡量”-“学习”的不断循环中逐渐优化，这个流程是非常适合运营工作的。
2.中观
我们可以试着树立整体的流程：
1.明确分析目的和思路→2.数据收集→3.数据处理→4.数据分析→5.数据展现→6.报告撰写。
这个流程只是从“数据”的角度阐述了前后的流程，并未结合业务实际;
但值得注意的是数据分析的最终目的是为了指导实践，而不是写一份报告。
3.微观
下面介绍的是一个非常详细的分析流程，借助于一定的分析工具，我们可以按照这个思路对网站/APP进行细致入微的分析。
但这个流程是具有前提的，前提是用数据分析工具做好数据采集和监控工作，把精力集中在业务分析上。
这个流程的核心是“MVP”的理念，“发现问题”-“设计实验”-“分析结果”，通过数据来不断优化产品和运营。
应用：
体系与分析
1.案例：
搭建数据分析体系
你们喜爱的彩蛋君在公司从事新媒体工作，负责微信的日常运营，阅读量时高时低，总体一般。
彩蛋君想办法改进一下微信运营，提高微信的粉丝数和阅读数;
我们从数据分析的角度对这个很多运营人都面对的问题进行了讨论：
不清楚自己需要关注哪些核心指标;
不清楚目标用户的特征（用户属性、用户画像等）;
对自己过往工作缺乏系统分析（数据采集、监测和分析）。
从业务增长的角度出发，为配合其内容工作的开展，定制一份分析体系至关重要。
第一点，内容定位。
运营需要明确知道自己的目标或者KPI，然后选择一个核心关键指标（OMTM）进行监测。
如果是创业公司，初期可能需要拉新，那么核心指标是注册用户数或者新访问用户数。
如果是资讯媒体，注重影响力和覆盖面，那么核心指标应该是微信阅读数或者网页PV。
第二点，用户画像。
无论是哪一种运营岗位，都需要明确知道自己的（目标）用户是那些人?
这些人都有哪些特征，他们的关注点和痛点是什么?
如果你的用户是产品经理，那么可以尝试爬虫抓取产品经理网站上有关的问题，然后做文本分析：
这是定量层面的分析。
同时，通过调查访问和问卷调研，获取更加深入的用户特征信息：
这是从定性层面的分析。
第三点，持续监测。
借助数据分析工具，对核心关键指标（OMTM）进行持续监测。
对于指标异常情况，我们需要及时分析和改进。
第四点，数据分析。
统计和分析过往内容的数据，找出哪些内容、哪些标题、哪些形式、哪些渠道的效果更好，然后朝这方面不断优化。
2.案例：
分析业务核心指标
电子邮件营销是现在很多企业仍在采用的营销和运营方式，某互联网金融企业通过EDM给新用户（有邮件地址但是未注册用户）发送激活邮件。
一直以来注册转化率维持在20%-30%之间，8月18日注册转化率暴跌，之后一直维持在10%左右。
这是一个非常严重的衰退，需要立即排查原因。
EDM渠道注册转化率涉及到太多的因素，需要一个一个排查，我们列举可能的原因：
技术原因：
ETL（数据抽取、转化、载入）出现问题，导致后端数据没有及时呈现在BI报表中;
宏观原因：
季节性因素（节假日等），其余邮件冲击（其余部门也给用户发邮件稀释了用户的注意力）;
微观原因：
邮件的标题、文案、排版设计，注册流程设计。
一个简单的业务指标，会影响到它的因素可能是多种多样的，所以我们需要对可能涉及到的因素进行精细化衡量才能不断优化。
最后发现，产品经理在注册环节添加了『绑定信用卡』，导致注册转化率大幅度下降。
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