运营数据分析方法
运营必备的 15 个数据分析方法
一、数据分析的战略思维
无论是产品、市场、运营还是管理者,你必须反思:数据本质的价值,究竟在哪里?从这些数据中,你和你的团队都可以学习到什么?
1. 数据分析的目标
对于企业来讲,数据分析的可以辅助企业优化流程,降低成本,提高营业额,往往我们把这类数据分析定义为商业数据分析。商业数据分析的目标是利用大数据为所有职场人员做出迅捷、高质、高效的决策,提供可规模化的解决方案。商业数据分析的本质在于创造商业价值 ,驱动企业业务增长。
2. 数据分析的作用
我们常常讲的企业增长模式中,往往以某个业务平台为核心。在这其中,数据和数据分析,是不可或缺的环节。
通过企业或者平台为目标用户提供产品或服务,而用户在使用产品或服务过程中产生的交互、交易,都可以作为数据采集下来。根据这些数据洞察,通过分析的手段反推客户的需求,创造更多符合需求的增值产品和服务,重新投入用户的使用,从而形成形成一个完整的业务闭环。这样的完整业务逻辑,可以真正意义上驱动业务的增长。如何做数据分析
3. 数据分析进化论
我们常常以商业回报比来定位数据分析的不同阶段,因此我们将其分为四个阶段:
阶段 1:观察数据当前发生了什么?
首先基本的数据展示,可以告诉我们发生了什么。例如:公司上周投放了新的搜索引擎 A 的广告,想要比对一周内新渠道 A 比现有渠道 B 情况如何,A、B 各自带来了多少流量,转化效果如何? 又比如,新上线的产品有多少用户喜欢,新注册流中注册的人数有多少。这些都需要通过数据来展示结果,都是基于数据本身提供的“发生了什么”。
阶段 2:理解为什么发生?
如果看到了渠道 A 为什么比渠道 B 带来更多的流量,这时候我们就要结合商业来进一步判断这种现象的原因。这时候我们可以进一步通过数据信息进行深度拆分, 也许某个关键字带来的流量,也许是该渠道更多地获取了移动端的用户。这种数据深度分析判断,成为了商业分析第二个进阶,也同时能够提供更多商业价值上的体现。

版权声明:本站内容均来自互联网,仅供演示用,请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198,我们将在24小时内删除。