做運營必須掌握的數據分析思維,還想說數據分析不重要?

       面對異常數據經常出現“好像做了什么?好像發生了什么?所以可能造成了影響”的主觀臆測?


       面對數據報表,不知道該怎么分析?數據分析作為運營最基礎的一項技能,你是否真正的將其價值發揮出來,合格的運營一定是數據驅動運營,而非運營驅動數據!


       1、從單一維度到體系化的思考,是做數據分析必須做出的轉變!對于數據分析你需要有體系化的數據框架!我們在考慮問題的時候都會遵循一個思路,即從宏觀到微觀,從全局到局部,數據分析也不例外。數據分析在產品運營中的地位在這里也無需多說,做數據分析一定要建立在對產品數據體系詳細了解的基礎上的,在做數據分析時候需要在心中建立起數據體系,產品數據維度體系由大到小可分為宏觀數據、中觀數據、微觀數據三大層面。


       2、做數據分析需要以目標為導向,學會做數據維度的逐級拆分,以結構化思維來做運營數據全面的,系統性的分析。在做產品運營的數據分析時,我們可以按照以下思路來進行:


(1)確定數據分析目標

(2)明確數據目標的關鍵影響維度拆解

(3)找出不同數據維度之間的關聯關系從而建立起數據關系模型

(4)發現問題數據及出現原因

(5)針對問題數據影響維度做相應的優化


       3、數據分析更多的是要關注多個數據維度之間的相關關系,而不是單個數據產生的因果關系!通過影響關鍵指標的數據維度的關聯關系建立數據分析模型。


       在做公眾號運管的時候,可以嘗試著把你影響文章閱讀量的所有數據全部梳理出來,然后去篩選出相對有用的一些數據維度,然后建立起他們的相關關系。在實際運營過程中,很多運營的小伙伴每周只關注推送了多少篇文章,增長了多少個粉絲,其實還應該關注一些細節數據,比如文章標題、內容長度、內容類型跟閱讀量、轉發量的關系、推送時間和頻次對閱讀量和粉絲增減的影響,另外就是有圖文、純文字、文章圖片數量、公眾號單圖文推送、多圖文推送、頭條推送和非頭條推送對閱讀量的影響等,這些都是需要在運管過程中需要考慮的,并且要養成對這些數據進行記錄的習慣。

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