数据运营

基础数据运营都在做什么

1. 不同拉新渠道，效果好坏不清楚？
2. 活跃下降的原因是什么？
3. 活动结束后效果如何？
4. 版本迭代后，用户是否买账？
5. 内容规划完后怎么知道效果？

数据运营分成四个环节：数据收集、数据加工、运营策略、数据反馈。这是一整体完成的数据运营闭环。

基于业务框架如何做数据分析

按运营业务工作进行数据框架梳理。脑图中是我们需要关注的数据指标，一般在第三方数据平台都能查询。只要制定好可衡量的业务目标，再通过数据去分析，基本就算是“入门”了，入门之前，请先确认自己对所负责的业务足够熟悉！

用户运营重点数据指标：留存

1. 次留在40%～50%+就很高了，主要影响因素是“产品体验好、刚需（马斯洛）”
2. 7留在25%～30%+很高，主要影响因素是“关系黏性、场景”
3. 14留在20%+很高，主要影响因素是“场景、刚需”
4. 30留在15%～20%+很高，主要影响因素是“场景、刚需”

留存基于业务的分析：用户留存的情况一般用留存率来衡量。所谓留存率，就是指一组用户在初始时间（比如首次打开应用）之后第N天，还在使用产品的用户比例（即留存下来的用户比例），一般称之为N天留存率

1. 新增用户留存（通过渠道进行对比）
2. 内容对用户的留存
3. 活跃用户的留存：活跃用户留存与新增用户留存很相似，只不过不再以用户首次使用作为初始条件，而是只要用户在某一天使用过应用，就从这天开始计算他的留存

用户运营重点数据指标：活跃

1. 按小时纬度的活跃：用户都在哪些时间段活跃
2. 按月、周、日纬度的活跃：用户对产品使用情况如何
3. 按用户分层的活跃：用户分群的活跃情况如何
4. 按渠道、版本、区分的活跃：用户画像、产品改版的活跃情况如何

内容运营重点数据指标：内容转化互动，指标体系有业务数据、页面数据CTR、行为数据（滑动/切换）、用户数据（新老用户）

活动运营重点数据指标：行为路径转化，指标体系有业务数据、页面数据（曝光、CTR）、分层数据、用户数据（新老用户）

如何运用第三方数据分析平台

市面上经常用的第三方统计平台：可视化、简单、实时

数据分析运用在拉新业务中

当我们需要为产品拉新，我们如何操作：（数据分析三步走）
策略前分析：周期推广、基于产品调性我需要什么用户
策略中分析：周期推广、日常数据监控哪些指标（实时新增、留存、活跃、用户忠诚度、黏性)
策略后分析：数据指标对比

⭐️数据分析和运用是贯穿在运营策略中的，脱离了业务本身的数据分析并没有什么用。

数据分析的常用四种方法：

数据分析在运营中的基本原则：策略+方法+数据分析

如何提数据需求

1. 需求表达要有逻辑
2. 清楚需求本身的意义
3. 提数据需求之前应该基于业务分析、提数据需求最好站在业务之上全局考虑

利用excel做原生数据时简单分析：

1. 柱形图反映一段时间内数据的变化，或者不同项目之间的对比。
2. 条形图是显示各项目之间的对比，其分类轴设置在横轴上。
3. 饼图显示组成数据系列和项目在项目总和中所占的比例。
4. 圆环图也显示部分和整体之间的关系，但是可包含多个数据系列。

如何根据业务写数据分析报告

1. 日常数据通报（日报、周报）：以定期数据分析报表为依据，反映计划的执行情况，并分析其影响和形成原因的一种数据分析报告（进度性、规范性、时效性）
2. 专题分析报告：对项目的某一方面或某一问题进行专门研究的一种数据分析报告，为决策者制定某项政策，解决某个问题提供决策参考和依据