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数据问题一直是很多运营人员头疼的问题。之前的回答说了一些,但都没有展开说,我也不知道本文能说到啥程度,但先说着吧。

1数据的定义

数据,其实就是一堆数值。

但这些数值,是从用户的行为统计而来。用来便于需要使用数据的

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同学进行研究和分析之用的基础素材。

2有哪些数据

我们在入门篇的最后,列出了一些核心数据,我用一张脑图来简单的归纳一下,并进入我们这一节的内容:

这张脑图,仅仅简单的展示了可能是通用的部分运营数据,但如果我们仔细去看,会发现三个数据类型,是所有运营都需要具备的:

渠道、成本、收益。

如果要我简化上面这张脑图,我会告诉你,做运营,需要获取的数据,就是这三大类数据:

渠道数据、成本数据、收益数据。

渠道数据,是用来衡量渠道质量、渠道作用的,它由产品本身的定位的客群和产品的特性所决定。我们其实很容易可以推倒,一个理财产品如果投放游戏社区这种渠道,其运营效果可能并不会太好,可如果换成彩票、博彩,可能效果就很好;同理,传奇这一类的游戏的宣传与活动如果投放到女性社区平台,其效果几乎也可以无视,而如果换成一款Q版小游戏,或许效果就很好。

成本数据和收益数据,则会从不同层面反映出运营的效果。

在这里插一句,千万不要相信网上流传的各种《XX高管教你不花钱做运营》这种鸡汤文,运营一定有成本,必然有成本,如果认为运营高手可以不花钱办成事儿,那不如去相信男人可以怀孕生孩子。运营的效率可以通过经验、熟练度、创意等各种手段来提升,但运营的成本是必然存在的,并且和运营效果一般来说是成正比关系的。很简单的一个道理:

两个活动,一个活动送100台iPhone6,一个活动送1台iPhone6,哪个效果会好?

做运营的同学,请一定要认真的去评估每一个运营动作背后的成本。

而所谓“收益”,并不等价于“收入”,获得金钱是收益,获得用户也是

收益,获得口碑同样是收益。

如果我们了解了渠道、成本、收益这三类数据,是指导运营的核心数据,我们就可以根据自身的产品特性去设定需要获取哪些数据。

我们拿那个App——足记来举个例子吧。

“足记”因为一个非核心功能火了,但作为这样的应用,它会关注哪些数据呢?

从产品的层面,它会去关注:

1)App每日的打开数2)各种功能的使用次数和使用频次3)各种Tab的点击次数和对应页面的打开频次

从运营的层面,它可能会去关注:

1)App每日的活跃用户数2)每日产生的UGC数量3)每日分享到社会化媒体的UGC数量4)分享出去的UGC带来的回流新装机、新激活用户数等等。

而我们需要注意的是,这些关注的数据点,并不是一成不变的,它会因为产品的不同阶段而调整,如果我们假设未来足记有盈利模式,那么它关注的核心数据,就会从内容转向收入,这时候,转化率相关数据就会变的重要了。

同样,我们曾经举过这样一个例子:

某个旅游网站,发起了老用户邀请新用户加入,老用户和新用户都可以获得100元的代金券,如果活动期间,新用户完成了一笔旅游订单,不论金额大小,作为邀请人的老用户还可以获得100元的代金券。

我们当时分析了活动流程,并针对活动流程做了关键点梳理,这些关键点就是需要获取的数据:

我们需要的数据,根据实际的需求来进行设计,并没有一个完全通用的标准,当然,如果你做的越多,你会发现,你的数据感觉在不知不觉中获得了提升,这一点,非常重要。

3如何获取数据

获取数据的渠道有很多,而方式基本就是自己做和使用外部工具两种方式。

自己做的话,App可以选择“埋点”、log等方式,而Web可以通过log、日志与按钮埋点等方式去做记录。

外部工具,则有很多第三方会提供服务。

获取数据的方式其实各种各样,而关键在于,作为运营人员要了解什么样的数据是重要的,对于这些数据的前后关联,是怎样的,这是一个联动的过程,不是一个单一的行为。

4如何分析数据

对于数据的解读,每个人都有不同的方式。如果我们要简单的总结,数据分析的方法,无非是:

1)确定数据的准确性

这里包含了选择数据维度的合理性、数据统计的准确性。如果数据维度选择不合理、数据统计结果不精确,我们可能是无法得出正确的分析结果的。这是基础。

2)明确影响数据的因素

一个数据,会收到多种因素的影响,这些因素有内部的,有外部的,运营人员应当尽可能多的了解所有层面的影响因素,以利于我们对于数据的解读是在一个相对正确的范围内。

3)重视长期的数据监测

在运营数据分析中,经常会使用环比和同比方式来对比数据。简单的说,环比是本日与前一日的对比、本月与上月的对比、本季度与上季度的对比;同比是今年当日与去年当日的对比、今年当月与去年当月的对比、今年当季度与去年当季度的对比。环比帮我们看短期的数据波动,而同比帮我们了解大环境下的数据波动。

4)保持客观的视角

数据分析的过程中,客观非常重要,不以物喜不以己悲,做了错误的操作,带来了不利的影响要承认,获得了超出意料的成果要心平气和,切忌挑选有利于自身的结论。这是职业道德的问题,也是职业发展中非常常见的问题。

5)注意剔除干扰项

实际的工作中,我们会碰到很多问题,这些问题是干扰项,例如,在一个相对平稳的曲线中,突然出现了一个点上的强烈波动,这时候我们需要全面的了解个波动产生的原因,如果无法确认原因,就剔除这个波动,否则我们很难去获得一个正确的结论。关于数据的内容,我个人其实说不出更多有价值的东西,抱着负责任的态度,写到这里,希望对此感兴趣的同学通过专业渠道去认真学习,并在实操中提高水准。

本文节选于张亮的《从零开始做运营》,知乎首席回答官李楚文负责整理。

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