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运营小白想要进阶成为运营高手,有一条原则一定要记住:优秀的运营一定是数据驱动运营,而非运营驱动数据!那么在运营中如何做好数据分析呢?大致有以下三点:构建体系化的数据框架;以目标为导向做好数据维度的逐级拆分;注意数据之间的关系分析。下面我们来具体看看这几点,帮助大家实现从运营小白到运营高手的进阶。
首先我们要改变自己的思维方式。具体来讲,就是从单一维度到体系化的思考!运营小白常常会犯这个样的错误,对于数据分析没有体系化的数据框架!我们在考虑问题的时候都会遵循一个思路,即从宏观到微观,从全局到局部,数据分析也不例外。做数据分析一定要建立在对产品数据体系详细了解的基础上的,在做数据分析时候需要在心中建立起数据体系,产品数据维度体系由大到小可以分为宏观数据、中观数据、微观数据三大层面。而宏观数据又可以分为行业数据和总体数据,行业数据又包括了市场容量和市场占有。市场占有再细分下去,可以分为行业竞品数量、竞品市场价值量占比和竞品市场用户量占比等等。以此类推,每个维度都可以详细地展开分析。当然了,在大家做数据分析的时候,需要结合自己的产品情况来做有用数据筛选,判断需要深入分析的数据维度。
另外,运营小白做数据分析的时候,还要以目标为导向,学会做数据维度的逐级拆分,以结构化思维来做运营数据的全面的,系统性的分析。在做产品运营的数据分析时,我们可以按照以下思路来进行:确定数据分析目标;明确数据目标的关键影响维度拆解;找出不同数据纬度之间的关联关系从而建立起数据关系模型;发现问题数据及出现原因;针对问题数据影响维度做相应的优化。
最后,数据分析更多的是要关注多个数据维度之间的相关关系,而不是单个数据产生的因果关系!这也是运营小白常常会忽略的一点。通过影响关键指标的数据维度的关联关系建立数据分析模型。比如我们以公众号运营为例,公众号运营的关键指标是粉丝数和文章阅读量,而粉丝数和文章阅读量的影响纬度肯有很多个,这些纬度之间也存在相应的影响关系。
在做公众号运营的时候,可以尝试着把你影响文章阅读量的所有数据全部梳理出来,然后去筛选出相对有用的一些数据维度,然后建立起他们的相关关系。在实际运营过程中,很多运营的小伙伴每周只关注推送了多少篇文章,增长了多少个粉丝,其实还应该关注一些细节数据,比如文章标题、内容长度、内容类型跟阅读量、转发量的关系,推送时间和频次对阅读量和粉丝增减的影响,另外就是有图文、纯文字、文章图片数量、公众号单图文推送、多图文推送、头条推送和非头条推送对阅读量的影响等,这些都是需要在运营过程中需要考虑的,并且要养成对这些数据进行记录的习惯。
总而言之,做运营绝对不是许多运营小白想的那样,一拍脑袋就开展工作。而是通过科学理性的数据分析,指导运营的相关工作。至于数据分析思维的构建,就是区别运营者能力的分水岭。因此大家在运营中,一定要有意识地培养自己的数据分析能力,切勿没有逻辑地盲目工作。
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