精細(xì)化運營以及變得尤為重要，數(shù)據(jù)驅(qū)動決策是我們運營人必須要面對的挑戰(zhàn)也是我們要下意識學(xué)的一門技能。

　　數(shù)據(jù)驅(qū)動運營是未來運營的趨勢，也是我們運營人的一個分水嶺，在運營的刀耕火種時代已經(jīng)趨于沒落的時候，精細(xì)化運營以及變得尤為重要，數(shù)據(jù)驅(qū)動決策是我們運營人必須要面對的挑戰(zhàn)也是我們要下意識學(xué)的一門技能。

　　但也是很多剛進入運營領(lǐng)域的新人一個頭疼問題，因為他所涉及到的數(shù)據(jù)分析方法、方法論、邏輯分析能力以及一些工具的使用，而且一堆數(shù)據(jù)也是很多運營人員不愿面對的。本章節(jié)我們就從如何獲取數(shù)據(jù)、如何分析數(shù)據(jù)以及一款產(chǎn)品都關(guān)注哪些數(shù)據(jù)維度。

　　一、數(shù)據(jù)從哪里獲取

　　在我們分析數(shù)據(jù)之前，就必須得有數(shù)據(jù)供我們分析，所以我們就得拿到數(shù)據(jù)，怎么拿到呢?

　　數(shù)據(jù)的來源渠道主要有兩種：

　　自有數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)——公司自有的數(shù)據(jù)是最源質(zhì)化的數(shù)據(jù)，也是最可靠、最全面的。一般而言，有條件的情況下都是以內(nèi)部數(shù)據(jù)為準(zhǔn);

　　第三方數(shù)據(jù)分析工具，這個是借助外部工具獲得數(shù)據(jù)。

　　下面給大家介紹主要5款的數(shù)據(jù)分析工具：

　　1.友盟

　　支持iOS、Android應(yīng)用數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析

　　2.growingio

　　growingio強大的地方在于無需埋點，就可以獲取并分析全面、實時的用戶行為數(shù)據(jù)，以優(yōu)化產(chǎn)品體驗，實現(xiàn)精益化運營。

　　3.應(yīng)用雷達

　　僅針對iOS，查看App Store總榜和分類排名。查看產(chǎn)品在App Store 里的搜索度得分，評判ASO效果的標(biāo)準(zhǔn)之一。

　　4.百度移動統(tǒng)計

　　支持ios和android平臺。另外，開發(fā)者在嵌入統(tǒng)計SDK后，可以對自家產(chǎn)品進行較為全面的監(jiān)控，包括用戶行為、用戶屬性、地域分布、終端分析等。

　　5.酷傳

　　僅支持android平臺應(yīng)用監(jiān)控。開發(fā)者可以查看應(yīng)用在主流市場下載量、排名、評分評論、關(guān)鍵詞排名等數(shù)據(jù)，還能系統(tǒng)地與同類競品進行數(shù)據(jù)對比。

　　當(dāng)然了，數(shù)據(jù)分析工具不止這5款，如果你們正在使用其他的，也是可以的。使用分析工具我們可以得到以下內(nèi)容：

　　記錄那些點擊信息，包括沒有與網(wǎng)站產(chǎn)生交互的信息;可直接生成鏈接的百分比，點擊分布圖和熱力圖;可統(tǒng)計用戶的懸停，將用戶潛在行為可視化

　　獲取數(shù)據(jù)的方式其實多種多樣，關(guān)鍵在于，作為運營人員要了解什么樣的數(shù)據(jù)是重要的，對于這些數(shù)據(jù)的前后關(guān)聯(lián)，是怎樣的，這是一個聯(lián)動的過程，不是一個單一的行為。

　　有了這些數(shù)據(jù)之后，我們該怎么去分析這些數(shù)據(jù)呢?哪些是可以為我們所用的額，又有哪些是可以剔除掉的。

　　二、如何分析現(xiàn)有的數(shù)據(jù)

　　從第三方數(shù)據(jù)分析工具或者自家的分析后臺拿到這些數(shù)據(jù)后 ，該怎么去分析呢?我相信很多運營人在拿到數(shù)據(jù)時，都是沒多少思路的。要么胡子眉毛一把抓，要么無從下手。這都是缺少分析思路的表現(xiàn)，需要宏觀的方法論和微觀的方法來指導(dǎo)。

　　在我們進行數(shù)據(jù)分析時經(jīng)常會使用到方法論，這些方法論在我們進行數(shù)據(jù)分析時扮演宏觀指導(dǎo)的角色。所以說在我們進行數(shù)據(jù)分析時，應(yīng)該先找到適合自己的方法論進行指導(dǎo)。主要會用到的方法論：

　　1.PEST分析法：用于對宏觀環(huán)境的分析，包括政治(political)、經(jīng)濟(economic)、社會(social)和技術(shù)(technological)四方面。

　　2.5W2H分析法：何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何時(When)、何地(Where)、如何就(How)、何價(How much)。

　　3.邏輯樹分析法：把問題的所有子問題分層羅列。

　　4.4P營銷理論：分析公司的整體營運情況，包括產(chǎn)品(product)、價格(price)、渠道(place)、促銷(promotion)四大要素。

　　5.用戶行為理論：主要用于網(wǎng)站流量分析，如回訪者、新訪者、流失率等，在眾多指標(biāo)中選擇一些適用的。

　　6.AARRR(增長黑客的海盜法則)：精益創(chuàng)業(yè)的重要框架，從獲取(Acquisition)、激活(Activition)、留存(Retention)、變現(xiàn)(Revenue)和推薦(Referral)5個環(huán)節(jié)增長。

　　數(shù)據(jù)分析的方法論很多，這里不能一一列舉;沒有最好的方法論，只有最合適的。下面我詳細(xì)介紹一下 AARRR 方法論，對于精益化運營、業(yè)務(wù)增長的問題，這個方法論非常契合。

　　對于互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品而言，用戶具有明顯的生命周期特征，我以一個APP為例闡述一下。

　　首先通過各種線上、線下的渠道獲取新用戶，下載安裝APP。安裝完APP后，通過運營手段激活用戶;比如說首單免費、代金券、紅包等方式。通過一系列的運營使部分用戶留存下來，并且給企業(yè)帶營收。在這個過程中，如果用戶覺得這個產(chǎn)品不錯，可能推薦給身邊的人;或者通過紅包等激勵手段鼓勵分享到朋友圈等等。需要注意的是，這5個環(huán)節(jié)并不是完全按照上面順序來的;運營可以根據(jù)業(yè)務(wù)需要靈活應(yīng)用。AARRR的五個環(huán)節(jié)都可以通過數(shù)據(jù)指標(biāo)來衡量與分析，從而實現(xiàn)精益化運營的目的;每個環(huán)節(jié)的提升都可以有效增長業(yè)務(wù)。

　　在使用這些數(shù)據(jù)分析方法論要明確他們的作用：

　　●理順分析思路，確保數(shù)據(jù)分析結(jié)構(gòu)體系化。

　　●把問題分解成相關(guān)聯(lián)的部分，并顯示它們之間的關(guān)系。

　　●為后續(xù)數(shù)據(jù)分析的開展指引方向。

　　●確保分析結(jié)果的有效性及正確性。

　　再比如，我們在分析APP的數(shù)據(jù)維度時，會使用到趨勢分析法，因為趨勢分析是最簡單、最基礎(chǔ)，也是最常見的數(shù)據(jù)監(jiān)測與數(shù)據(jù)分析方法。通常我們在數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品中建立一張數(shù)據(jù)指標(biāo)的線圖或者柱狀圖，然后持續(xù)觀察，重點關(guān)注異常值。在這個過程中，我們要選定第一關(guān)鍵指標(biāo)，而不要被虛榮指標(biāo)所迷惑。

　　如果我們將我們分析的APP的下載量作為第一關(guān)鍵指標(biāo)，可能就會走偏;因為用戶下載APP并不代表他使用了你的產(chǎn)品。在這種情況下，建議將日活躍用戶作為第一關(guān)鍵指標(biāo)，而且是啟動并且執(zhí)行了某個操作的用戶才能算上去;這樣的指標(biāo)才有實際意義，運營人員要核心關(guān)注這類指標(biāo)。

　　三、一款產(chǎn)品都關(guān)注哪些數(shù)據(jù)維度

　　我們都知道，運營人每天都會跟各種各樣的數(shù)據(jù)打交道，那一款產(chǎn)品都有那些數(shù)據(jù)維度是我們經(jīng)常會分析到的呢?

　　一款產(chǎn)品(特指APP)的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系一般都可以分為：用戶規(guī)模與質(zhì)量、渠道分析、參與度分析、功能分析以用戶屬性分析。

　　1.用戶規(guī)模和質(zhì)量的分析包括總用戶數(shù)、新用戶數(shù)、留存用戶、轉(zhuǎn)化率。用戶規(guī)模和質(zhì)量是APP分析最重要的維度，其指標(biāo)也是相對其他維度最多，產(chǎn)品負(fù)責(zé)人要重點關(guān)注這個維度的指標(biāo)。

　　2.渠道分析主要是分析各渠道在相關(guān)的渠道質(zhì)量的變化和趨勢，以科學(xué)評估渠道質(zhì)量，優(yōu)化渠道推廣策略。渠道分析尤其要重視，因為現(xiàn)在移動應(yīng)用市場刷量作弊是以及業(yè)內(nèi)公開的秘密。渠道分析可以從多個維度的數(shù)據(jù)來對比不同渠道的效果，比如從新增用戶、活躍用戶、次日留存率、單次使用時長等角度對比不同來源的用戶，這樣就可以根據(jù)數(shù)據(jù)找到最適合自身的渠道，從而獲得最好的推廣效果。

　　3.參與度分析主要是分析用戶的活躍度，分析的維度主要是包括啟動次數(shù)分析、使用時長分析、訪問頁面分析和使用時間間隔分析。

　　4.功能分析主要包括：

　　功能活躍指標(biāo)：某個功能的活躍用戶，使用量情況;功能驗證;對產(chǎn)品功能的數(shù)據(jù)分析，確保功能的取舍的合理性。

　　頁面訪問路徑：用戶從打開到離開應(yīng)用整個過程中每一步驟的頁面訪問、跳轉(zhuǎn)情況。頁面訪問路徑是全量統(tǒng)計。通過路徑分析得出用戶類型的多樣、用戶使用產(chǎn)品目的的多樣性，還原用戶目的;通過路徑分析，做用戶細(xì)分;再通過用戶細(xì)分，返回到產(chǎn)品的迭代

　　漏斗模型是用于分析產(chǎn)品中關(guān)鍵路徑的轉(zhuǎn)化率，以確定產(chǎn)品流程的設(shè)計是否合理，分析用戶體驗問題。用戶轉(zhuǎn)化率的分析，核心考察漏斗每一層的流失原因的分析。通過設(shè)置自定義事件以及漏斗來關(guān)注應(yīng)用內(nèi)每一步的轉(zhuǎn)化率，以及轉(zhuǎn)化率對收入水平的影響。通過分析事件和漏斗數(shù)據(jù)，可以針對性的優(yōu)化轉(zhuǎn)化率低的步驟，切實提高整體轉(zhuǎn)化水平。

　　5.用戶屬性分析不管在我們的產(chǎn)品啟動初期，還是戰(zhàn)略的調(diào)整，分析用戶畫像都有著重要的意義。比如我們在產(chǎn)品設(shè)計前需要構(gòu)建用戶畫像，指導(dǎo)設(shè)計、開發(fā)、運營;產(chǎn)品迭代過程需要收集用戶數(shù)據(jù)，便于進行用戶行為分析，與商業(yè)模式掛鉤等等。

　　用戶屬性一般包括性別、年齡、職業(yè)、所在地、手機型號、使用網(wǎng)絡(luò)情況。如果對用戶的其他屬性感興趣的，可以到自的微信呢公眾號后臺或者其他諸如頭條、uc等后臺看用戶屬性都包含哪些維度。

　　以流量為中心、野蠻的運營時代已經(jīng)結(jié)束，接下來的時代是以科學(xué)的數(shù)據(jù)作為依據(jù)，圍繞著用戶緊緊做精細(xì)化的運營時代。

　　作者：藝林小宇

　　來源：藝林小宇(cs-jy8)