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从零入门数据分析(运营入门从0到1搭建数据分析知识体系)

数据分析在运营工作中无处不在,无论是活动复盘、专题报告、项目优化,还是求职面试,数据分析都有一席之地。

对于数据分析,我发现很多运营都有这样一些困惑:

不知道从哪里获取数据;不知道用什么样的工具;不清楚分析的方法论和框架;大部分的数据分析流于形式;……

其实,数据分析并没有大家想象的那么难!接触了很多数据从业者,总结了这篇文章,希望对有志于学习数据分析的运营同学有所帮助。

一、概念:数据和数据分析

其实大家一直都在接触数据和数据分析,但是对于两者具体的定义又很难说清楚。我曾经做过一个调查,问一些运营同学,下面5个选项哪些属于“数据”概念的范围。

从零入门数据分析(运营入门从0到1搭建数据分析知识体系)  第1张

对于互联网产品而言,用户具有明显的生命周期特征,我以一个O2O行业的APP为例阐述一下。

首先通过各种线上、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,并且给企业带营收。在这个过程中,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,这5个环节并不是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。我们下面的分析也是围绕这个方法论展开的。

(二)方法

根据运营工作的实际需要,在参考了 GrowingIO 陈明的文章《一名优秀的数据分析师是怎样炼成的》基础上,我整理了7种分析方法。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。

1.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,One Metric That Metter),而不要被虚荣指标(Vanity Metrics )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(Daily Active Users,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。

2.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。

为什么需要进行多维拆解?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。

从零入门数据分析(运营入门从0到1搭建数据分析知识体系)  第2张

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。

6.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。

从零入门数据分析(运营入门从0到1搭建数据分析知识体系)  第3张

第一个案例: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。

从零入门数据分析(运营入门从0到1搭建数据分析知识体系)  第4张

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。

(二)中观

《谁说菜鸟不会数据分析》书中介绍了更为具体的分析流程: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;而且它将数据分析的落脚点定位于“报告撰写”是具有误导性的,因为数据分析的最终目的是为了指导实践,而不是写一份报告。

但是这个流程仍具有参考价值,尤其是 “明确分析目的和思路” 对于新手入门具有一定的指导意义。

(三)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您的网站/APP进行细致入微的分析。

从零入门数据分析(运营入门从0到1搭建数据分析知识体系)  第5张

这是GrowingIO商务分析师檀润洋在《提高用户留存,产品、市场和运营都有哪些方法》中介绍的流程,我认为适用于大部分的运营数据分析。

它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。

四、应用:体系和分析

(一)案例1:搭建数据分析体系

小张今年刚毕业,在某公司从事新媒体工作,负责微信的日常运营。小张并不清楚微信运营的核心目的,尝试了很多方法,原创、翻译、改写了很多文章发布在微信上,但是阅读量时高时低,总体一般。

经理让小张想办法改进一下微信运营,提高微信的粉丝数和阅读数;但是张三毫无头绪,无从下手。

这是很多运营真实的写照,琐碎的工作容易让人忘记思考,这很可能就发生在你我的身边。

我们从数据分析的角度对这个案例进行了诊断,总结了小张存在的这些问题:

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,我给小张量身定做了一套数据分析体系,配合其内容工作的开展。

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。

案例2: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。

从零入门数据分析(运营入门从0到1搭建数据分析知识体系)  第6张

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,数据分析师帮运营罗列了可能的原因:

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,CTA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。

五、学习:业务、工具和资源

(一)业务层面

数据分析并没有想象中的高不可及,掌握好相应的概念、思路、流程,运营都可以做好数据分析。这里要着重强调一点,数据分析的目的是指导业务实践;脱离实践的数据分析、为分析而分析的数据分析都是在耍流氓。

不同于职业的数据分析师和数据科学家,运营人员做好数据分析的前提是娴熟的业务理解。从业务的角度来说,数据不是数字,它是用户的心声。运营人员要从数据中发现问题,不断优化,提升用户体验、为用户创造更多的价值。

(二)工具层面

磨刀不误砍柴工,做好数据分析工具必不可少。我汇总了下面几种工具,运营可以结合自己的实际需要采用。

Excel 是最常见、最基础的数据分析工具,Excel 里面的图表、函数、透视表能满足大家基本的需求。Access 是微软 office 系列套装的一部分,是一种小型的关系数据库;当excel数据量很大、表格之间各种关联、查询、更新频繁的时候,Access就是一种非常不错的选择。

Python是一种高级的编程语言,近年来发展很快,它可以用来做数据分析、编程或爬虫;R语言是一种数据分析工具,在统计学中广泛使用。目前,Python被广泛用来编写爬虫程序,获取网上的信息,这是对运营人员非常有帮助的。

Google Analytics、百度统计、友盟是常见的网站流量分析工具,Mixpanel、Heap、GrowingIO属于用户行为数据分析工具,较前者功能更加丰富、分析更细致。

(三)资源层面

运营入门数据分析,并不需要学习多么复杂的数学知识理论,更多的是将业务操作和数据分析结合起来。我这里推荐两个网站和两本书,希望有帮助。

数据分析网:覆盖统计理论、数据分析方法、业务分析等内容。GrowingIO博客:GrowingIO数据分析、增长实践等内容。《谁说菜鸟不会数据分析》:数据分析入门知识汇总。《精益数据分析》:从精益创业的角度,诠释业务增长的分析方法和前言案例。
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