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數(shù)據(jù)分析對于運營來說非常重要，它就像航海中的指南針，越精確的數(shù)據(jù)細度能反映不同運營手段對應(yīng)的不同效果。

那么，到底該如何利用數(shù)據(jù)分析顯著提升運營效果呢?本文將從4個維度給你一些建議

隨著運營種類的增多，針對不同的運營模塊，對應(yīng)的數(shù)據(jù)分析方法也不相同。那么，怎么通過精細化的數(shù)據(jù)分析使流量運營、用戶運營、產(chǎn)品運營、內(nèi)容運營的運營效果實現(xiàn)指數(shù)級增長呢?

流量運營

流量運營更多的解決的是用戶從哪來的問題。

在目前硅谷流行的增長框架中，拉新是最重要的一個環(huán)節(jié)，和過去粗放式的流量運營中，關(guān)注PV、UV等數(shù)據(jù)指標(biāo)相比。在如今流量紅利逐漸退去的市場環(huán)境下，競爭更加激烈，僅僅從PV、UV等方面作為流量的KPI是遠遠不夠的，還應(yīng)當(dāng)從更多的方面進行評價，才能更有效率地進行流量的管理。

1、流量概覽

通過多維指標(biāo)判斷基本的流量情況。

在判斷流量的基本情況時，除了訪問量、UV、PV等這樣的量級指標(biāo)。我們同時還應(yīng)該多維地關(guān)注平均訪問時長，平均一次會話瀏覽頁數(shù)，也就是我們講的訪問深度，跳出率等基本質(zhì)量的指標(biāo)。通過幾個指標(biāo)的基礎(chǔ)組合，我們能了解用戶使用產(chǎn)品的最基本概況。

例如平均一個訪客，一天內(nèi)訪問幾次產(chǎn)品。其中百分之多少，僅瀏覽一頁，就直接跳出，喪失了轉(zhuǎn)化機會。用戶一次使用大概使用多長時間等等。

產(chǎn)品生命周期的概念，過去最多地應(yīng)用在商業(yè)模型中，而目前也有很多的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品在使用相關(guān)的概念。

產(chǎn)品生命周期中，最直觀的指標(biāo)就是訪客的構(gòu)成。訪問用戶中，包括新訪的用戶和訪問用戶。登陸用戶，包括新登陸用戶和登陸用戶。新訪客比上全體訪客，登陸用戶比上訪問用戶，新登陸比上登陸用戶的比例，等等，也可以判斷流量的基本質(zhì)量。

舉例來說，一個處在成長期的產(chǎn)品，來訪的流量中，新用戶的比例很低，說明增長的空間就相對較低。這個時候，我們就應(yīng)當(dāng)及時調(diào)整運營方向。

2、流量分析

在了解流量的基本情況之后，我們需要對流量進行細分分析，一旦探索和暴露流量方面的問題，制定下一步可執(zhí)行的策略。

按訪問來源分析流量表現(xiàn)

那么在網(wǎng)站的流量分析中，一般分析維度包括訪問來源、落地頁、搜索詞、廣告等等。我們主要講一下訪問來源以及流量具體從哪里來。

從訪問來源來講，那么基本的訪問來源，我們也可以叫一級訪問來源，包括有直接訪問、外鏈、搜索引擎和社交媒體。在每一類訪問來源下，又存在多種形式和多種渠道。比如說社交平臺和搜索引擎，就會有多個不同的平臺。在這個框架下，我們需要去一層一層地進行拆解，從大類到具體的類別，再到具體的渠道來查看流量的表現(xiàn)。

舉例子來講GrowingIO的博客是一個以運營干貨為主的網(wǎng)站，有部分用戶會直接訪問來查看我們博客內(nèi)容更新。很多文章會進行外部的推廣，在媒體進行轉(zhuǎn)載引用。我們自己也會分享在不同的社交媒體中。就如圖所示，我們拿社交媒體推廣為例，其中訪問量、訪問用戶、平均訪問時長、跳出率等指標(biāo)，我們可以直觀地發(fā)現(xiàn)，相比較于微信和知乎、微博推廣平臺的流量質(zhì)量是相對來說比較低的。

這個時候，當(dāng)運營資源有限的情況下，我們的運營人員，就需要針對流量的基本表現(xiàn)，來進一步規(guī)劃社交媒體推廣的策略。

從流量入口分析流量表現(xiàn)

我們剛才講的訪問來源的分析中，討論的更多是流量的來源。但僅僅考慮來源，我們就忽略了流量的另外的一個方面，也就是流量的入口。

所以對一般的網(wǎng)站來說，流量的入口，就是第一個到達我們網(wǎng)站的頁面，也就是我們一般所講的落地頁。因此落地頁的分析，對于流量質(zhì)量的判斷來說，也是十分重要的。用戶到達網(wǎng)站的第一個網(wǎng)頁，大部分是哪一個網(wǎng)頁，是不是大部分流量被導(dǎo)入或者引流到了無效或者是不重要的頁面，從而使用戶喪失了進一步了解的興趣，直接跳出了我們的網(wǎng)站。

通過訪問量、跳出率等這些指標(biāo)我們就可以對我們導(dǎo)流的落地頁，有一個基本的判斷。

 

分發(fā)渠道和版本

對于APP來講，流量分析中主要的維度，應(yīng)該包括的是分發(fā)渠道，還有APP的版本等。那么對于分發(fā)渠道來講，我們需要監(jiān)測用戶下載的主要分發(fā)渠道。比如說小米應(yīng)用市場、騰訊應(yīng)用寶等等。

各個渠道中，除了活躍用戶數(shù)，也就是我們講的DAU或者訪問用戶量這樣的指標(biāo)外，新訪問用戶量也是一個很重要的指標(biāo)。對于下載量較大的分發(fā)渠道，我們需要進一步去做分發(fā)渠道的這種ASO的優(yōu)化。爭取較好的推薦位等。

當(dāng)然同時，如果當(dāng)某個分發(fā)包出現(xiàn)問題，導(dǎo)致不能下載的時候，我們也可以及時地去發(fā)現(xiàn)問題。

在APP產(chǎn)品中，產(chǎn)品會經(jīng)常去進行一些功能的優(yōu)化調(diào)整，來進行新版本的發(fā)布。所以一段時間之內(nèi)，會存在新版本和老版本APP被同時使用的情況。這個時候我們就需要在時間維度下，去監(jiān)測不同版本的APP使用用戶量占比的一個情況。也就是圖中的這種APP版本更迭情況圖，進一步地去了解我們的APP版本的更迭速度，以及目前大部分用戶使用的是否是我們進行新版本優(yōu)化的這樣的一些情況等等。

在正常分發(fā)渠道之外，一般我們還會做一些比如說外部的推廣活動，利用H5或者是外部鏈接等等，去進行APP的推廣。對于這些外部鏈接，以及相應(yīng)活動推廣的這些渠道包，我們也要進一步甚至去重點關(guān)注他們的流量的基本表現(xiàn)。

3、流量激活及轉(zhuǎn)化分析

流量的基本的分析，除了訪問量、跳出率等指標(biāo)以外，我們還應(yīng)該和產(chǎn)品的具體目標(biāo)結(jié)合起來。做流量或者渠道運營的童鞋，在拉新的基礎(chǔ)上，更重要的是要找到對產(chǎn)品目標(biāo)具有正向促進作用的渠道。所以還需要進一步激活。

在下圖中，我們以激活來舉例，當(dāng)然激活在每個產(chǎn)品中的定義也是不一樣的，有的和注冊有關(guān)，有的會更深一步。比如說像做支付類產(chǎn)品，可能是做到實名認(rèn)證等等。不管是什么樣子的定義，激活一般是需要一定的流程和步驟的。我們可以按照激活的流程和步驟做一個漏斗分析，得到激活流程的整體轉(zhuǎn)化率，以及每一步的流失情況。

4、綜合流量大小、激活、轉(zhuǎn)化等進行渠道的優(yōu)化配置

接下來，我們就可以按照訪問來源來分析每個渠道的激活轉(zhuǎn)化率了。在上圖的這個例子中，我們可以看到，對于不同渠道引流的用戶，注冊激活轉(zhuǎn)化率有較大的差異。

通過這樣的分析，我們就能夠進一步深入了解不同渠道的差距。比如下圖，這幾個渠道中，除了好123以外，在轉(zhuǎn)化的第二步之后的轉(zhuǎn)化率的量級，其實是相差不多的。在第一步和第二步之間的這個轉(zhuǎn)化率，有較大的差異。

轉(zhuǎn)化的第一步，一般來講是一個轉(zhuǎn)化開始的意愿判斷。所以我們可以大概地去定位客群特征，并去做推廣話術(shù)和方法的差異化。對于比如說像好123這個渠道，是一個訪問量很大，但是基本上沒有轉(zhuǎn)化的渠道。這個時候，我們就需要進一步去對比投放的目標(biāo)，是想去增加大部分的曝光，還是希望能夠精準(zhǔn)觸達目標(biāo)的客群，來進一步進行渠道投放的評估。

除此之外，有時候不同渠道整體轉(zhuǎn)化率的差異并不是很大，但是在每一步的轉(zhuǎn)化率上面存在一些差異。尤其是一些垂直行業(yè)，特定的推廣渠道，目標(biāo)客群的需求和特征是不一樣的。在一定程度上，這些目標(biāo)客群的區(qū)別，就會影響這個核心的轉(zhuǎn)化行為。

所以對轉(zhuǎn)化漏斗分渠道進行分析，我們也可以進一步看到，不同的導(dǎo)流渠道來訪的用戶，中間的行為是否存在差異，甚至以此來推斷客群的特征，并判斷是否可以去做一些差異化的運營。

用戶運營

用戶運營，就是建立和維護用戶的關(guān)系。建立和維護用戶的關(guān)系，手段有很多。但是衡量的指標(biāo)，對于互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品來講，大部分都會關(guān)注用戶的留存，只有用戶留存在產(chǎn)品上，才能進一步去推廣用戶進行變現(xiàn)甚至轉(zhuǎn)化，以及甚至多次的變現(xiàn)轉(zhuǎn)化。

同時我們也才可以進一步建立用戶和產(chǎn)品長期的關(guān)系，方便用戶進一步進行推薦和傳播。我們也會從留存和用戶運營這兩個方面，來給大家分享，我們進行用戶運營的一些分析的方法。

1、用戶留存分析

留存分析，一般采用的分析方法叫組群分析法，即對擁有相同特征的人群，在一定時間范圍內(nèi)的行為去進行分析。

不同時間來的客戶，由于所在產(chǎn)品的不同生命周期，或者運營周期中，以及產(chǎn)品使用的時間也不盡相同。所以需要從時間上對用戶進行組群的初步劃分。如下圖，是一個基本的時間劃分組群的新用戶周留存圖。

 

從橫向比較來說，我們可以看出，每周新增用戶，在后續(xù)各周的留存情況。

從縱向比較，我們可以看到不同周新增用戶，分別在當(dāng)周下周再下周等的留存表現(xiàn)。

接下來我們可以對每一個時間周期的數(shù)據(jù)進行加權(quán)平均，就能夠得到一個時期內(nèi)，大致新用戶的留存曲線。得到留存曲線后，我們就可以對產(chǎn)品一段時間內(nèi)整體留存情況，有一個大概的認(rèn)知了。那么接下來就要去通過精細化的運營和策略，來提升留存曲線。

留存時間以及周期，和產(chǎn)品體驗的完整周期有關(guān)，不同的業(yè)務(wù)和產(chǎn)品一般有著不同時間組群的劃分。比如說高頻類的產(chǎn)品、社交類產(chǎn)品等等。日留存會更好地反映用戶和產(chǎn)品的關(guān)系，但是對于工具類產(chǎn)品，比如說支付類的這種產(chǎn)品，我們使用周留存，甚至月留存就要比日留存，更貼合實際的業(yè)務(wù)周期。

2、用戶行為精細化運營

為了提高留存曲線，我們需要對用戶的行為去進行一些精細化的運營。

在這個圖中，我們拿一個論壇類的產(chǎn)品來舉例。用戶在論壇上的行為，基本上包括了訪問、瀏覽帖子、回復(fù)、評論、發(fā)帖、轉(zhuǎn)載、分享等行為。我們對用戶的每一類行為，都要建立具體的行為指數(shù)。比如傳播類行為指數(shù)，就包括用戶轉(zhuǎn)發(fā)、分享、申請轉(zhuǎn)載等等這些行為，我們對這些行為的點擊量進行加和，即為每個用戶傳播類的行為指數(shù)。

在得到每一個用戶的這種各類別的指數(shù)值之后，我們可以查看指數(shù)值的分布，根據(jù)分布和統(tǒng)計值，比如說傳播行為指數(shù)的平均數(shù)、中位數(shù)等等。去給每個用戶進行歸類。

論壇的用戶行為有四個維度，我們可以分為瀏覽類、評論類、傳播類、內(nèi)容生產(chǎn)類。根據(jù)指數(shù)，用戶可能僅有一個標(biāo)簽指數(shù)，也有可能橫跨多個標(biāo)簽指數(shù)，用戶運營就可以根據(jù)這些標(biāo)簽分類來進行。

比如如果以一個UGC，也就是用戶分享內(nèi)容為主的論壇。我們其實更應(yīng)該去保證D類，也就是內(nèi)容生產(chǎn)類用戶的活躍和占比的增長。

如果說論壇在做推廣的時候，我們除了對外渠道建設(shè)，還應(yīng)當(dāng)著重對C類用戶進行刺激，比如說可以去進行這種優(yōu)惠的分享，或者是說去提供一些這種運營活動，以便C類用戶方便進行傳播。

那么除了做運營之外，社區(qū)論壇用戶的構(gòu)成，需要能夠平衡多個類型的用戶需求。如果一段時間內(nèi)，瀏覽類的用戶大增，但是內(nèi)容生產(chǎn)類的用戶較少，那么論壇有可能就會逐漸走向低活躍。所以保持各類用戶的平衡結(jié)構(gòu)是較為重要的。

產(chǎn)品運營

產(chǎn)品運營是一個很大的話題，因為目前大部分的運營，都其實是圍繞產(chǎn)品來進行的。

1、產(chǎn)品關(guān)鍵路徑的監(jiān)控

一個產(chǎn)品一般會存在一個關(guān)鍵路徑。比如說支付產(chǎn)品的綁卡認(rèn)證路徑，電商產(chǎn)品的瀏覽購買支付路徑等等。我們需要針對這些路徑，去構(gòu)建我們的轉(zhuǎn)化漏斗，來監(jiān)控產(chǎn)品的核心流程。但是在除了關(guān)注轉(zhuǎn)化率以外，以及訪問來源等等。我們在產(chǎn)品運營的層面，就需要去分析轉(zhuǎn)化中存在的各種問題。同時也還要去監(jiān)控轉(zhuǎn)化率的這種變化趨勢。

2、產(chǎn)品體驗

在產(chǎn)品大的流程中，可能會存在很多小的功能點，用戶的體驗，以及甚至說用戶的轉(zhuǎn)化，就建立在這些小的功能點上，而這些功能點的使用情況，是影響我們每一步轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵。所以我們需要對每個小功能點的使用情況建立指標(biāo)，監(jiān)測異常情況的發(fā)生，深入查看用戶的交互行為，從細節(jié)中找到產(chǎn)品的問題。

舉例來說，我們從上一步的這種流程轉(zhuǎn)化率中可能得到某一步的轉(zhuǎn)化率相對偏低。

這個環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率，有可能就是在去進行手機驗證這個時候發(fā)生的。那么目前對于大部分產(chǎn)品的注冊流程中，其實都是需要去進行手機驗證的。而其中發(fā)送驗證碼就是其中的一個。當(dāng)這種驗證碼會有一些重新發(fā)送等等這樣的功能，重新發(fā)送的點擊率激增，或者是說用戶去通過語音獲取驗證，等等這樣的行為進行激增。我們就知道這個功能點的環(huán)節(jié)，可能是存在一定的問題的。

這個時候，就需要去通過具體的一些用戶行為。比如說用戶點擊了多次這種重新發(fā)送，多次的語音驗證等等。去定位或者是說去驗證我們的猜想，是不是發(fā)送驗證碼出現(xiàn)了問題。那么當(dāng)我們確認(rèn)發(fā)送驗證碼出現(xiàn)問題的時候，就需要和相應(yīng)的服務(wù)商去進行溝通，減少問題，提升用戶的體驗。那么接下來我們還要再針對同一個指標(biāo)，進行時間趨勢上的監(jiān)控，來了解問題的解決的程度。

3、新功能使用情況

對于上線一段時間的產(chǎn)品，我們會加入一些新的功能，來滿足用戶的需求，提升用戶的產(chǎn)品體驗，甚至增加用戶的活躍程度。

新功能在上線以后，最簡單和最直接的問題，就是用戶是不是會持續(xù)使用一個新上的功能。一個新的功能，用戶在體驗后會持續(xù)使用，就說明產(chǎn)品功能滿足了用戶的需求，并且增加了用戶的留存和活躍。但是如果新上的功能，用戶體驗一次后就不做使用了，說明這個新的功能并沒有解決用戶的問題。

圖上的示例使用的是留存分析的方法，分析了某個產(chǎn)品在過去30天內(nèi)，用戶回訪使用的曲線。具體的含義就是，過去30天內(nèi)的用戶，按天分群組，計算使用過產(chǎn)品功能后的用戶，在第二天，第三天以及到第三十天，再次回訪并使用這個功能的占比。

4、新功能對核心轉(zhuǎn)化流程的影響

根據(jù)曲線，我們可以看到某個功能的用戶在第一天使用后，第二天到第三十天，再次回訪使用的比例很低，大概只有2%左右。說明新的功能，對大部分的用戶沒有持續(xù)的吸引力。我們需要對新上的功能去進行思考，是不是功能本身的設(shè)計出了問題。

5、產(chǎn)品內(nèi)活動

在產(chǎn)品的運營過程中，運營人員有的時候會設(shè)立一些小的活動，來吸引用戶進行參與。

一般在產(chǎn)品內(nèi)的活動的類型，包括優(yōu)惠活動、評比活動、投票活動，以及配合品牌宣傳進行的活動等。這些活動一般都會設(shè)定某一個具體的目標(biāo)，比如說邀請好友的活動，我們不僅要監(jiān)控最終分享的參與用戶數(shù)，還要通過漏斗了解參與活動的用戶，都流失在了哪一步，從而更好地了解用戶的行為，為之后的活動積累更多的經(jīng)驗。

目前很多產(chǎn)品中，會同時推出多個活動，通過不同的話術(shù)、活動方式來引導(dǎo)用戶進行參與。這個時候，我們不僅要分析整體活動的效果，也還要比較活動之間的情況。通過對比分析不同用戶的點擊瀏覽時長等行為，我們可以了解用戶整體對哪一類活動更感興趣，更加吸引用戶的活躍等等。這樣，在不斷實驗分析的過程中，我們也才能設(shè)計好更多的活動形式和內(nèi)容。

內(nèi)容運營

最后再分享一些內(nèi)容運營的方法。

1、內(nèi)容運營不僅僅是發(fā)帖、編輯文字

很多人認(rèn)為，內(nèi)容運營就是編輯編輯帖子發(fā)發(fā)文章，讓用戶看著爽，用戶就會使用產(chǎn)品，會增加活躍。其實真正的編輯帖子發(fā)文章之前，我們還需要考慮幾個重要的問題。第一內(nèi)容運營的定位是什么，是作為產(chǎn)品的主形態(tài)出現(xiàn)，還是產(chǎn)品的一個輔助功能?在明確運營的定位后，我們才能清晰知道我們做內(nèi)容運營的目標(biāo)，是為了提升產(chǎn)品整體的表現(xiàn)，還是為了輔助產(chǎn)品的使用和轉(zhuǎn)化。

在明確定位之后，我們要以什么樣的形式去做內(nèi)容運營，是以用戶自己生產(chǎn)內(nèi)容為主，還是以產(chǎn)品作為專業(yè)方來發(fā)表專業(yè)的內(nèi)容為主，還是來采用混合的形式。因為這些內(nèi)容的形式，會影響我們怎么去引導(dǎo)用戶。

當(dāng)一個用戶獲取信息的成本較高，不論是時間成本，還是費用成本，用戶的參與度和活躍度都會相對偏低。為了使用戶獲取信息的效率增加，我們就需要了解用戶到底對什么內(nèi)容感興趣。

從整體來說，我們可以制作更多大部分用戶感興趣的內(nèi)容，從用戶個體來說，如果得到更感興趣的相關(guān)的推薦，內(nèi)容的閱讀和傳播比例，也會有較大的提升。最后當(dāng)我們做了內(nèi)容運營之后，我們需要再返回思考，是否達成了這次運營或者整體內(nèi)容運營的策略的目標(biāo)。大部分我們都可以根據(jù)用戶行為和數(shù)據(jù)分析來找到答案。

2、怎么對內(nèi)容進行合理分類?

我們還是拿GrowingIO的博客來給大家舉例，GrowingIO的客戶全部是企業(yè)用戶。技術(shù)博客中的文章，主要目標(biāo)是為了幫助我們進行市場的推廣，同時幫助我們的客戶了解相應(yīng)的分析方法。所以內(nèi)容運營平臺主要選用了PGC的模式，內(nèi)容很多存在不同的分類。

為了降低用戶的獲取信息的成本，我們在博客首頁設(shè)計了不同的幾個版塊入口，包括左側(cè)分類導(dǎo)航、中部文章推薦和右側(cè)熱點推薦，來進行用戶的引導(dǎo)。

在這個交互和引導(dǎo)框架下，我們分析了左邊導(dǎo)航，中部文章，右側(cè)導(dǎo)航的點擊用戶量。我們可以看到用戶主要的通過分類導(dǎo)航和中部的推薦文章，選擇自己感興趣的內(nèi)容。其中點擊分類導(dǎo)航的用戶，到底對哪個類別更感興趣呢?

3、如何做好內(nèi)容的個性化推薦?

根據(jù)文章的目的，以及瀏覽、點擊、轉(zhuǎn)化等來進行綜合評價

如下圖，我們分析了每個類別頁面的PV、UV等指標(biāo)進行綜合判斷，發(fā)現(xiàn)大部分客戶對案例是饒有興趣的。當(dāng)然在分析交互框架的時候，除了找到分析的類別和指標(biāo)，對自己分析產(chǎn)品的了解，也很重要。

我們雖然看到右部熱門點擊的用戶較少，但實際上GrowingIO的博客頁面是自適應(yīng)屏幕大小的。當(dāng)用手機等小屏進行瀏覽的時候，右邊的列表就會被隱藏，減少了點擊的情況。所以在分析的時候，就需要過濾出來訪問設(shè)備僅用電腦訪問的用戶。所以只有在了解了產(chǎn)品的特性的情況下，才不至于做出有偏差的判斷。

當(dāng)然到了每個類別下面，可能還是有很多內(nèi)容，那么這個時候我們怎么知道哪篇內(nèi)容更好呢?具體到哪篇內(nèi)容基礎(chǔ)評價標(biāo)準(zhǔn)，有UV、PV、點擊率、訪問時長等。同時我們也提到了，我們還需要進一步分析每一篇文章目標(biāo)的達成情況。比如說某些內(nèi)容的運營中，哪篇文章設(shè)置了相應(yīng)的點擊鏈接，希望用戶進行點擊。那么就應(yīng)當(dāng)關(guān)注相應(yīng)的點擊情況，有一些內(nèi)容運營的內(nèi)容是為了協(xié)助網(wǎng)站和產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化，就應(yīng)當(dāng)關(guān)注相應(yīng)轉(zhuǎn)化貢獻情況。

當(dāng)然內(nèi)容運營中的推薦，有很多時候也和用戶的精細化運營是息息相關(guān)的。每一個用戶，都有自己更喜歡的內(nèi)容和類別。應(yīng)當(dāng)根據(jù)用戶的興趣和傾向來進行推送，效率肯定會更高一些。一般的推薦會基于用戶的目的，用戶喜歡的內(nèi)容，去推薦同類內(nèi)容，相關(guān)非同類內(nèi)容，以及用戶主動進行搜索的內(nèi)容等等。

這里還是拿我們自己的博客頁進行舉例，這是我們訪問過我們博客子站的一些用戶，對他們在不同文章的點擊率進行了分析之后，我們得到了一些結(jié)果。用戶8明顯對增長密集類的文章，有自己的偏好，用戶6、7、9，更多喜歡案例分享類的內(nèi)容。而其他的用戶，目前還沒有明顯的參與和偏好。那么在運營內(nèi)容推送時，就可以多向8推送增長密集類的文章，向6、7、9推送案例類的文章，而對于其他用戶，進行一些無差別的推送。