运营数据分析，怎么办才有深度

发布时间：2021-12-18 10:31 所属栏目：125 来源：互联网

导读：做分析不能光罗列数字，要有有深度的结论! 这是很多公司对数据分析师的要求。然而到底怎么做才有深度?除了罗列购买人数、购买率等数据，到底还能分析啥?今天结合运营的例子，具体讲解下。单纯地打折，导致的结果就是经营盘子越做越小，销量可能维持在一定水

“做分析不能光罗列数字，要有有深度的结论!”

这是很多公司对数据分析师的要求。然而到底怎么做才有深度?除了罗列购买人数、购买率等数据，到底还能分析啥?今天结合运营的例子，具体讲解下。

单纯地打折，导致的结果就是经营盘子越做越小，销量可能维持在一定水平，但总利润是越来越低的。

如果数据分析师不懂得背后的运营逻辑，只是单纯陈列数据的话，那么就会啰嗦一堆：“购买客户数XX人，购买金额XX万，较上月下跌x%……”

但这些都仅仅是现象陈述，这里的深度问题是：手段粗暴，缺少引流。如果一个企业的运营只会这么干，那历次打折叠加的效果更明显(如下图)。

但注意，当策略有了组合的时候，就会有叠加效应，因此引出三个更深层的话题：

1.单个策略执行是否有效
2.两个策略之间，是否有衔接
3.整个策略组合，成本是否失控
这三个问题是由小到大，逐层解决的。

03单个策略优化
以获取新用户举例，设想一种最简单粗暴的方式：新用户首单1元买商品。优惠力度大，简单粗暴，作为顾客的话我们人人喜欢。

但是站在运营角度，这么简单的活动，都至少有五个部分组成(如下图)。

这里能反映出很多更深层的问题：

1.单一活动，没有做过优化

2.做优化毫无章法，无法有效积累经验

3.做优化仅仅优化某个部分，放弃其他动作

简单来说：运营自己没有本事做，瞎胡乱改，东抄抄西抄抄。如果这种状态也能出业绩，那就只能证明：大环境真的很好。如果没有出也是理所当然的。

还有另一种情况，就是优化了若干版本以后，发现：一个渠道的新用户数/转化率是有上限的，至少在目前的文案创作能力+商品+优惠政策下，是有最大限额的。

如果能证明这一点，也能得出一个更深层结论：需要新开渠道，支持更大的业务目标。这样的结论，也能避免数据分析师被人揪着不停地问：“为啥就分析不出更多优化点了”——它可能真的就只有这么多。

04两个策略衔接
还拿上边的例子，当新用户完成首单以后，已经有了注册信息和首次交易数据，就能做更多分析，也能导出更多策略。

注意，在运营角度，这里的很多策略是固定可做的，根本不需要做分析也知道能做，数据分析支持的，仅仅具体的做法以及数量(如下图)。

各部门各自为战，拉新、复购、高价会员一个小组一套策略，营销费用疯狂燃烧。

最简单的例子：负责拉新的部门为了自己的考核数据好看，在拉新的时候多塞了几张优惠券，优惠券又有3个月有效期。结果等第三个月负责复购的部门来做活动的时候，用户莫名其妙又多拿了几张券。

最后的结果，要么是羊毛党把券都用掉，薅个痛快。要么就是用户挑了优惠最大的券用，总之，得有个部门郁闷：“为啥我的券没人用??”

这些问题，在单一的活动复盘里很难讲清楚，但把所有活动围绕活动编织成策略组，就看得很清楚。能及时发现活动间堆叠，能基于每个用户计算清楚到底投放成本去到多少(如下图)。

要在哪里接触到他?
要投什么商品吸引他?
要几点几分推信息?
推送了他不点击咋办?
你确定推的文案他看得懂?
对手搞了更大力度优惠，又怎么办?

这些一系列的问题，都不是靠着一个数据模型预测出来的，而是先要把运营策略梳理清楚，编制分组，理清内部逻辑，才能结合数据，发现盲点，从而找到更深层的原因。

（编辑：ASP站长网）