运营数据分析体系最全搭建攻略来了！

  运营部门一向是数据分析需求大户，而做过运营分析的同学，经常会觉得细节多，琐碎，很多问题相互纠缠在一起很难理清。那运营分析到底该怎么做才系统，高效？今天详细地分享一下。

  运营工作，和销售、供应有明显区别。比如销售工作，核心关注收入、利润、转化率，能赚钱就行。比如供应，核心关注商品供应、库存周转、成本控制，不缺货，少积压就行。这些工作的目标聚焦，流程清晰。

  而运营工作目标多，形式灵活。比如做活动运营，可能是直接促进销售转化，也有一定的可能是拉拉用户活跃，保持平台人气。比如做社群运营，可能是纯粹为了把公域用户先捞回来，也能基于社群做服务或者销售转化。

  更有可能，比如做1次大型活动，要先做引流推广，再转化，再做售后支持，一场活动下来，各个类型工作都有关联。这种工作特点，使得做运营数据分析的时候，得格外的注意以下四点：

  运营工作目标多，因此事前清晰目标很重要。清晰目标才能选择正真适合的方案，配置恰当的资源，事后分析也才有方向。

  2、达成比例/比例类目标，比如：5月份全月，交易转化率从10%提升到15%

  这里目标1、2都可以直接用数据观察，但目标3涉及“自然增长”的定义，必须事前谈清楚。不然事后很可能没办法分析。常见的自然增长定义有3种（如下图所示）每一种都各有利弊，并没有一个完美方案，因此事前一定要和老板、各部门达成共识。

  这里经常有人偷懒，在事前不设量化目标，只是笼统说一句：“为提升业绩”、“为拉升用户活跃”……企图在事后，通过数据分析的手段来区分哪些是自然增长，哪些是活动效果。结果经常区分不出来，搬石头砸自己的脚，大家要引以为戒。

  运营工作形式灵活，因此经常应该要依据实际工作流程，来设定数据指标。一来方便监控执行进度，二来在复盘的时候，好观察哪个环节出了问题，便于追查原因，寻找机会。

  比如，运营部上一个“签到领福利”的活动，每月打卡7/14/21次可以得奖励，奖励包含优惠券，希望同时刺激用户活跃+转化。此时要把下面这些过程指标都梳理出来，方便后续追踪数据，复盘效果（如下图所示）：

  注意，如果有连续开展的运营活动，需要持续追踪用户参与情况。比如上边说的打卡签到，在持续n个月以后，会有相当数据积累，可以观察：

  不同的数据走势，能得出不同结论（如下图），结合数据走势，能更好地判断：一个运营手段应持续做下去，还是做出调整。

  影响运营效果的因素很多，推广渠道、推广文案、活动形式、操作步骤、转化商品、优惠力度等等，都会影响到效果好坏。因此就需要在开始干活之前，先对推广文案、推荐商品、操作流程等重要的条件，打好标签，才好在事后做多元化的分析（如下图）

  除了单个标签外，还可以对运营措施整体打标签，对整体情况做判断。比如提升用户活跃，领红包、签到、大转盘、积分榜等等好几种手段都可以用，每种手段都可以配置奖励，此时就可通过标签，把各种手段分组对比，从而了解每一种手段的效果范围，为后续运营提供经验积累（如下图）。

  1、对比目标，看完成了多少，看投入是否超支，先下个判断：本次做得好/不好

  综上可见，想要做好运营分析，要掌握数据指标体系梳理、标签制作、分析思路等综合能力，才能适应任何场景的要求。