运营数据分析步骤与方法解读

文 | 商业智能研究院 2022-05-17

现如今对于数据的利用越来越频繁,有用的数据往往是通过对于原始数据的整合分析之后得出的。运营数据分析就是对于数据分析的整体过程进行宏观的把控,那么,究竟什么是运营数据分析呢,运营数据分析的步骤和方法又是什么?

运营数据分析

数据分析运营是指数据的拥有者对数据进行挖掘分析,把隐藏在海量数据中的有用信息作为商品,按照固定的形式发布出来,供使用数据的消费者消费。数据充斥在运营的各个环节,所以成功的运营一定是基于数据的。在运营的各个环节,都需要以数据为基础。当我们养成以数据为导向的习惯之后,做运营就有了依据,不再是凭经验盲目运作,而是有的放矢。

运营数据分析步骤

一、明确数据分析目的

在运营数据分析时,首先要做的便是明确数据分析的目的,根据数据分析目的做出相应的措施,这也是做运营数据分析的开端。

二、数据采集整合

运营数据分析时围绕数据开展的工作,在分析开始之前,必须拥有大量的数据支持,这样得出的分析结果所占的权重会更大,得到的结论也更加的准确。

三、数据统计描述

采集数据的过程是一个整体的集合,统计数据则是对数据进行分类汇总,按照数据的特征,做出相应的调整描述,便于开展分析工作。

四、总结与归纳

产品的数据分析得出的结果,需要针对数据结果进行总结与归纳,汇总而来的最终结果为决策的制定提供借鉴途径。

运营数据分析方法

1.转化漏斗

转化漏斗最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现,最典型的就是实现销售,所以大家很多时候把转化和销售是混为一谈。漏斗帮助我们解决两方面的问题,第一、在一个过程中是否发生泄漏。第二、在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程。

2.细分整合

细分有两类,一类是一定条件下的区隔、另一类是维度之间的交叉。细分几乎帮助我们解决所有问题。比如,构建转化漏斗,实际上就是把转化过程按照步骤进行细分。流量渠道的分析和评估也需要大量用到细分的方法。

3.归因类比

归因的目的究其原因便是寻找数据的根源,通过数据源头的对比,将多组数据进行对比,找寻其中存在的差异点,并以此展开数据分析。

4.热点追踪

对于运营数据分析而言,对于热点的把控也是十分重要的,及时把握住热点信息,有利于更好的对数据的采集,汇总。所收到的关注面也会更加广泛。

试错的过程也是学习的过程,一个好的运营数据分析者不仅要有良好的心态,同时也要有试错的勇气与毅力。在数据分析越来越重要的今天,对于企业而言,良好的数据分析体系有利于更好的制定决策方案。在目前市场上数据分析的软件中,企业级的BI工具Finebi在数据分析的应用上面更加的全面,在国内拥有绝对的市场占有率,深受相关行业的青睐,相信未来数据分析的发展会更加的迅速。

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