一文拯救数据运营白痴

一文拯救数据运营白痴

运营小白在没有编程和技术基础的情况下，该怎么分析并用好数据呢？本文作者从一些常见的数据问题出发，带你快速入门数据分析。

在这个数据驱动运营的时代，数据不仅是数据工程师和分析师的事情，在工作中也要求运营从业者有一定的数据分析能力，更有人说“数据分析能力是未来运营的分水岭”。从我自身角度出发，真心觉得数据能更好推动运营策略和工作的开展。

但运营童鞋多是数据小白，没有编程和技术基础，那我们该怎么分析并用好数据呢？今天从运营常见的数据问题出发，希望让大家能快速地入门数据分析，让数据更好地为工作服务，别白白浪费数据的价值。

一、不知该分析哪些数据？从哪些角度入手？

这是运营小伙伴们最头痛的问题，不知道该关注、分析哪些数据，就算拿到数据后，也不知道到底从哪些方面去分析这些运营数据。给小伙伴们整理一些运营常见的数据指标，也总结了一些比较适用的分析角度，希望有用~

1.互联网运营关注的常见数据指标

（比较多，请耐心看完或收藏）

（1）流量

（2）用户

活跃/登录：DAU、WAU、MAU、活跃率、登录人数等；留存：次日留存率、周留存率、月留存率等，还有按渠道去分析留存率；流失：流失数据容易被遗忘，包括流失率，流失人数、每日平均流失人数等；付费：付费人数、付费转化率、单笔订单平均金额等，更多看订单数据；其他：每日评论人数、收藏人数、分享人数等；头像：一方面分析用户属性：关注年龄、性别、学历、职业、地域、婚否、收入、兴趣等；另一方面分析用户行为：登录次数、活跃率、累计消费金额、最近一次购买、购买次数、复购率等。

（3）订单

付费人数、新增付费人数；总金额、每日订单数、平均每日成交额、客单价；付费金额、付费毛利、付费利润、复购率、ARPU、付费各个路径转化等。

（4）内容

PV、UV；UGC、PGC、文章数、关注数、阅读数、互动数（评论、点赞等）、传播数（转发、分享等）；

（5）活动

活动页PV、UV、新增人数、参与人数、登录人数、转化人数、转化成交金额、ARPU、优惠券发放/使用人数、营销成本、营销转化率、ROI、分享人数、分享次数等，数据要根据活动类型而定；

（6）服务

电商、O2O等行业易涉及，包括咨询人数、咨询转化率、退货率、退款率、好评率、差评率、投诉率等 ；

（7）APP

各渠道下载量、激活数、新增注册数、获客成本；启动次数、启动人数、停留时长；push到达率、打开率等，其他参考以上数据。

2.适用的分析角度、方法

数据分析有各种高大上的分析原则，比如AARRR模型、5W2H等，但是运营毕竟不是专业的数据分析师，主要能用好这些原则就够了~

对比：分成横向和纵向对比，比如纵向的同环比分析，横向的不同产品、不同渠道的对比等；走势（变化）：指标随时间的变动，表现为增幅（同比、环比等）；分布：这个好理解，比如说用户不同年龄段的分类、不同职业的分布、不同地域分布等；细分：从多层级去了解数据，比如分析全国不同省份不同城市的具体订单数据，从全国—省份—城市一一下钻深入分析；转化：主要体现在结果的最终转化、各个路径的转化，比如通过整个注册流程的转化分析来优化细节；预测：根据现有情况，估计下个分析时段的指标值。

举个实际例子吧:

某水果O2O平台想确认未来一周各品类应准备的数量，若没有数据的支撑，那只能由人工结合经验得到一个大致结论，一般误差比较大导致水果浪费较多。该怎么解决这个问题呢？当有了往常数据，数据走势有了一定的规律，可通过数据预测来得到一个比较合理、比较准确的数值，再通过不断预测—验证得到一个最佳方案，保证水果备货刚刚好，减少浪费，节约成本，这就是数据的价值。

（绿色：日常数据走势；黄色：未来10天数据预测）

二、等待分析师漫长的排期？能否自己搞定分析？

分析师身负多个部门的数据分析工作，有时从提需求到最终拿到数据，2、3天都过去了，且不说分析结果是否是你想要的，就时效性而言，这份数据结果的意义也减弱了，如何变身自己的“专属分析师”呢~

数据分析的整个过程：

确定指标——数据收集——数据整合、数据处理/建模、数据分析、数据呈现、报表汇报。

如何不依赖分析师，自己搞定数据分析呢？

学习一些数据分析理论。（数据思维）了解、熟悉业务，这点很重要。（业务思路）学习一些数据分析工具。（工具辅助）

以我的个人经验来看，真正把握这些真真是够了~毕竟我们不是专业的数据分析师，能做好业务分析足以！

三、运营童鞋如何制作让老板满意的好看图表？

没有哪个老板喜欢杂乱的表格数据，颜值才是王道啊。简单地说，就是数据如何可视化，让数据直观、明了。

1.分析数据占比

分析单维度的数据占比可用饼/环图、分析多维度的数据占比，可用旭日图和矩形树图。

比如，用户性别的占比分析只有“性别”一个维度，用饼/环图展示，男女比例非常直观，比如下图明显是男性用户偏多，若用户群体符合初衷和产品特征，那运营方式不妨可以尝试一些“可爱风”，也许这样更能吸引男性用户。

营销活动也可以考虑选择一些科技类产品作为奖品，也许更能促进男性用户的购买力，达到活动目的。

（单维度：用户性别分析）

（多维度：不同地区不同渠道的订单分析）

2.分析数据同环比趋势：

分析单维度的同环比可用指标卡、分析多维度的同环比可用双轴图。

同环比太常见了，几乎什么数据都要跟之前有个对比，这样才能更体现目前数据的“运营价值”。

最常见就是PV、UV的同环比了，比如UV环比下降了，是正常还是不正常。正常是因为UV可能存在一定规律，可能周五的UV就比周四低，那数据属于正常。若没有固定规律，那有异常波动一定要寻找背后的原因，尽快处理问题，以防再犯。

（单维度：PV环比和UV环比分开）

（双维度：PV环比和UV环比放一起）

3.分析数据走势：

最常用的是折线图，柱状图也可以表达，直观度略低于折线图。

（折线图）

（柱状图）

4.分析地区分布：

全国、省份分布可用行政地图，更详细的地域分布可用经纬度地图。

用户地域分析也是非常重要的，这可能决定了公司业务会在哪些区域重点投入、重点销售。这也是公司广告需重点投放哪些区域的数据指导，对于每年竞价投入几百万、几千万的公司，正确的用户地域分析可节省很多不必要的投入，给公司省钱老板可乐意了。

（行政地图）

（沈阳地区轨迹动态地图）

5.分析任务完成进度：

可用计量图，进度完成情况一目了然~

（KPI完成进度）

6.分析用户活跃频次变动：

可用桑基图。

（用户活跃情况变化）

7.分析词频：

比如用户的职位分布，可用词云，有3D效果哦~

（用户职位分布）

8.分析转化效果：

那肯定用漏斗图最最合适。

（用户咨询转化率）

关于转化，分享一个自己身边的真实故事。

案例：

之前在一家电商公司工作，每天网站流量都不低，但最终的支付转化率始终不高，从流量—注册转化还可以，从注册—浏览转化也还可以，但就是浏览—支付转化不高。通过不断找原因，通过用户调研和数据分析（埋点）发现大部分用户都到了支付页，但支付入口在移动端不太明显导致很多用户弃买，这当然要改，优化后整体转化率确实提高了。通过数据发现问题—找原因—优化—通过数据验证可行性，这真的是一个良性循环。

每个图表都有适合的使用场景，用好各种图表很重要，直接影响到数据的直观和美观程度。

四、如何快速找到数据背后的问题？

做了那么多的数据工作，最终无非是为了从数据中去发现问题，不断优化运营策略。不论数据是上升了还是下降了，肯定有其变化的原因，这里以用户数据变化为例了解一下快速找到问题的思路~

（Ps：这只是个人结合工作得到一些经验，不一定非常准备，大家可结合自己的网站和产品去分析~）

节假日波动：大部分产品都会受到节假日、周末的影响，办公软件节假日/周末数据一般都会下降，电商产品节假日/周末数据一般都会上升。上线、改版：上线不一定单指功能上线，比如营销活动上线、广告渠道新上都算是上线，网站任何变动都可以理解成“上线”。异常、故障：服务器故障、渠道被迫下线、网站访问不了、链接异常等，链接访问不了是比较常见的情况。以上3种都不是，那就下钻从渠道入手，看哪个渠道数据有异常，再结合具体问题进行分析。（Ps：有时候从渠道发现异常的，所以这个流程的顺序不是绝对的）以上几种都不是，实在找不到原因，只能跟老板说：“原因未明，将持续观察趋势，以确认其偶然性”。

有些问题显而易见，有些问题排查需要一些时间，看数据最终的意义还是要结合实践。

看数据—发现问题—解决问题—再看数据—问题解决，或者看数据—发现增长—找到原因—继续应用。

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