運營數據分析方法

Ⅰ 如何做營運數據分析

關於如何做營運數據分析？上海獻峰網路指出： 網站運營過程中針對網站的數據分析，已經成了每個網站策劃和網站運營人員，每天的必備功課，通過這些數據指標可以幫助我們准確的抓住用戶動向和網站的實際狀況。其實根據網站類型的不同則分析所採用指標項也各有不同，可以有許多不同的指標來衡量。但是如何衡量網站運營的數據指標，哪些是網站運營的關鍵指標，是每個新人感到困惑。其實通常來說網站分析指標有內容指標和商業指標，內容指標指的是衡量訪問者的活動的指標，商業指標是指衡量訪問者活動轉化為商業利潤的指標。為了獲得這些數據，我們可以使用51啦，GOOGLE分析工具來得到部分信息，但是為了更加精準的獲得某些網站運營時的關鍵數據，則在網站策劃和網站規劃階段時，需要充分將這部分內容考慮進去，對網站做些指標參數的設定，這樣就可以降低網站的重復開發工作。
一、網站運營數據分析之內容指標 網站轉換率 Take Rates （Conversions Rates）
計算公式：網站轉換率＝進行了相應的動作的訪問量／總訪問量 指標意義：衡量網站內容對訪問者的吸引程度以及網站的宣傳效果
指標用法：當你在不同的地方測試新聞訂閱、下載鏈接或注冊會員，你可以使用不同的鏈接的名稱、訂閱的方式、廣告的放置、付費搜索鏈接、付費廣告（PPC）等等，看看那種方式是能夠保持轉換率在上升？如何增強來訪者和網站內容的相關性？如果這個值上升，說明相關性增強了，反之，則是減弱。
回訪者比率 Repeat Visitor Share 計算公式：回訪者比率＝回訪者數／獨立訪問者數 指標意義：衡量網站內容對訪問者的吸引程度和網站的實用性，你的網站是否有令人感興趣的內容使訪問者再次回到你的網站。
指標用法：基於訪問時長的設定和產生報告的時間段，這個指標可能會有很大的不同。絕大多數的網站都希望訪問者回訪，因此都希望這個值在不斷提高，如果這個值在下降，說明網站的內容或產品的質量沒有加強。需要注意的是，一旦你選定了一個時長和時間段，就要使用相同的參數來產生你的報告，否則就失去比較的意義。
積極訪問者比率 Heavy User Share
計算公式：積極用戶比率＝訪問超過N頁的用戶／總的訪問數 指標意義：衡量有多少訪問者是對網站的內容高度的興趣

Ⅱ 運營er常用的數據分析方法有哪些

小編常說，不會數據分析的小編不是好運營。想小編區區一介小編，是運營環節最不起眼的人了，編文章是應該最主要工作，可是現在除了寫文章，小編還要策劃活動，對接社群，平時還得自己修修圖啥的，讓小編心煩的就是每周、月底、年底的數據統計和分析，往往要熬好幾個通宵。這不最近領導找小編談話了，說小編在工作是無用功，應該用科學的數據分析的方法去運營。我.......
為了避免重蹈的覆轍，小編決定奮發圖強，去看看到底什麼是數據分析，有哪些好用的數據方法。
下面就是小編整理了幾種搜集到的運營er常用的數據分析方法，大家可以先了解一下。
01細分分析
細分分析是分析的基礎，單一維度下的指標數據的信息價值很低。
細分方法可以分為兩類， 一類逐步分析， 根據分析要求由粗到細、由淺入深，逐步進行細分的過程。另一類是維度交叉，立體分析方法，從交叉、立體的角度出發，由低級到高級的一種分析方法。
02對比分析
對比分析主要是指將兩個相互聯系的指標數據進行比較，從數量上展示和說明研究對象的規模大小，水平高低，速度快慢等相對數值， 通過對相同維度下指標的對比，能夠發現並找出業務不同階段存在的問題。
常見的對比方法包括： 時間對比，空間對比，標准對比。
03漏斗分析
轉化漏斗分析是業務分析的基本模型， 就是抽象產品中的某一流程,觀察流程中每一步的轉化與流失。最常見的是把最終的轉化設置為某種目的的實現，最典型的就是完成交易。
漏斗幫助我們解決兩方面的問題：
過程中是否發生泄漏，如果有泄漏，我們能在漏斗中看到，並且能夠通過進一步的分析堵住這個泄漏點。
過程中是否出現了其他不應該出現的過程，造成轉化主進程收到損害。
04用戶分析
用戶分析是互聯網運營的核心，常用的包括：活躍分析，留存分析，用戶分群，用戶畫像，用戶細查等。
05AB測試
簡單來說，就是為同一個目標制定兩個方案(比如兩個頁面)，讓一部分用戶使用A方案，另一部分用戶使用B方案，記錄下用戶的使用情況，看哪個方案更符合設計目標。
06埋點分析
運營中經常用到的數據採集方法，只有採集了足夠的基礎數據，才能通過各種分析方法得到需要的分析結果。埋點採集方法一般分為兩種，可視化埋點和代碼埋點。
07聚類分析
在用戶行為分析上，大量用戶都有相同或相近的行為屬性，我們可以通過行為對用戶進行聚類，提取行為特徵，對不同行為屬性的用戶針對性精準運營。
以上就是小編搜集整理的7種運營中可能會用到的數據分析方法，只是一些理論性東西，運營er需要結合自己的工作實際選擇合適的數據分析方法。

Ⅲ 產品運營中什麼樣的數據分析方法才是合適的

數據分析方法無非就是進行用戶分析、圖文分析、流量分析、菜單分析、活動分析等等，最主要的還是圍繞自己的產品，想要達到什麼樣的效果。其次還要選擇對分析工具，我也是做運營的童鞋，以前做數據分析的時候用的是excel，但是每周都要做，就比較煩，後來同事推薦了BDP個人版，只需要拖入數據就可以完成數據分析，而且它自帶了很多場景的模板，我個人不覺得很不錯，希望樓主能夠採納

Ⅳ 運營數據如何進行分析

1、明確分析的目的和思路

運營是靠目標驅動，做事情帶有很強的目的性，同樣地，在數據分析方面也同樣遵循這個原則。對數據進行分析，最終的目的是什麼?我想要解決什麼樣的問題。

2、數據收集

運營數據收集，越詳細越好，所以在要求前期進行數據統計的時候就需要有關大局觀，將後期數據分析可能會用到的數據盡可能多地收集起來，以方便後期進行數據分析。

3、數據處理

對收集到的數據進行加工整理，形成適合數據分析的樣式，從大量的，雜亂無章、難以理解的數據中，抽取並推導出對於解決問題有價值，有意義的數據。包括數據清洗，數據轉化、數據提取以及數據計算等處理方法。

4、數據分析

運用適當的數據分析的方法和工具，對處理過的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論。

5、數據展現

對數據進行可視化地展現，盡可能地多用圖標、趨勢圖、餅圖等形式進行說明和解釋，能夠直觀地傳達出數據分析的結果和觀點。如果是最終數據是供自己參考，那麼在數據展現時，能夠清楚地了解到自己想要的數據，能夠從數據中得到一定的啟發即可。

如果是需要供領導作決策和參考，則需要表現數據的可視化，在數據圖標中做進一步的分析和說明。

6、撰寫報告，提出解決方案

如果是自己進行數據分析，則對數據進行分析處理後，發現數據變化的原因，並提出解決出現這個數據的解決辦法，投入優化和使用中。在多次測試中，找到解決問題的最優解。

Ⅳ 運營數據分析主要分析哪些方面

1、引流

通過分析PV、UV、訪問次數、平均訪問深度、跳出率等數據來衡量流量質量優劣。

目的是保證流量的穩定性，並通過調整，嘗試提高流量。

2、轉化

完成引流工作後，下一步需要考慮轉化，這中間需要經歷瀏覽頁面—注冊成為用戶—登陸—添加購物車—下單—付款—完成交易。

每一個環節中都會有用戶流失，提高各個環節的轉化率是這一塊工作的最核心——轉化率的提升，意味著更低的成本，更高的利潤。

3、留存

通過各個渠道或者活動把用戶吸引過來，但是過一段時間就會有用戶流失走掉，當然也會有一部分用戶留下來，留下來這部分用戶就叫做留存用戶。

4、復購

有調查數據顯示：一個滿意的用戶會帶來8筆潛在生意，不滿意的用戶可能會影響25個人的購買意願，可見回頭客多麼重要。

復購率可以分為“用戶復購率”和“訂單復購率”，此外，“用戶回購率”意義與復購率相似，也在此范圍內。

Ⅵ 運營數據分析能力包含哪些

1、流量運營：多維度分析，優化渠道

流量運營主要解決的是用戶從哪裡來的問題。過去粗放式的流量運營，僅僅關注PV、UV等虛榮指標，這是遠遠不夠的。

在網站流量分析中，主要包括訪問來源、流量入口(落地頁)、廣告(搜索詞)等角度。

2、用戶運營：精細化運營，提高留存

如果說流量運營解決的是用戶從哪裡來的問題，那麼用戶運營就是建立和維護與用戶的關系。

3、產品運營：用數據來分析和監控功能

產品運營是一個非常大的話題，很多運營和產品都是圍繞產品來做的;監測異常指標，發現用戶對你產品的“怒點”;通過留存曲線檢驗新功能的效果。

4、內容運營：精準分析每一篇文章的效果

在做內容運營之前，需要明白你的內容是作為一個產品(如知乎日報)出來，還是產品的一個輔助功能。只有明白自己的定位，才能清晰目標。為了擴大內容運營的效果，我們需要對用戶的需求進行分析，例如用戶感興趣的內容、內容閱讀和傳播的比例等。

Ⅶ 運營數據分析方法有哪些

1、數字和趨勢

看數字、看趨勢是最基礎展示數據信息的方式。在數據分析中，我們可以通過直觀的數字或趨勢圖表，迅速了解例如市場的走勢、訂單的數量、業績完成的情況等等，從而直觀地吸收數據信息，有助於決策的准確性和實時性。

2、維度分解

當單一的數字或趨勢過於宏觀時，我們需要通過不同的維度對於數據進行分解，以獲取更加精細的數據洞察。在選擇維度時，需要仔細思考其對於分析結果的影響。

3、用戶分群

針對符合某種特定行為或背景信息的用戶，進行歸類處理，是我們常常講到的用戶分群(segmentation )的手段。我們也可以通過提煉某一群用戶的特定信息，創建該群體用戶的畫像。

4、轉化漏斗

絕大部分商業變現的流程，都可以歸納為漏斗。漏斗分析是我們最常見的數據分析手段之一，無論是注冊轉化漏斗，還是電商下單的漏斗。通過漏斗分析可以從先到後還原用戶轉化的路徑，分析每一個轉化節點的效率。

Ⅷ 互聯網運營人需要掌握哪些數據分析方法

互聯網運營需要掌握的數據分析方法有：細分分析、對比分析、漏斗分析、同期群分析、聚類分析、AB測試、埋點分析、來源分析、用戶分析、表單分析等。

Ⅸ 產品運營要用哪些數據分析方法

在產品運營優化方面，數據分析是其核心，一般常用如下數據分析方法：

1 細分分析

細分分析是分析的基礎，單一維度下的指標數據的信息價值很低。細分方法可以分為兩類，一類逐步分析，比如：來北京市的訪客可分為朝陽，海淀等區;另一類是維度交叉，如：來自付費SEM的新訪客。

2 對比分析

對比分析主要是指將兩個相互聯系的指標數據進行比較，從數量上展示和說明研究對象的規模大小，水平高低，速度快慢等相對數值，通過相同維度下的指標對比，可以發現，找出業務在不同階段的問題。

常見的對比方法包括：時間對比，空間對比，標准對比。

3 漏斗分析

轉化漏斗分析是業務分析的基本模型，最常見的是把最終的轉化設置為某種目的的實現，最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的實現，比如一次使用app的時間超過10分鍾。

漏斗幫助我們解決兩方面的問題：在一個過程中是否發生泄漏，如果有泄漏，我們能在漏斗中看到，並且能夠通過進一步的分析堵住這個泄漏點；在一個過程中是否出現了其他不應該出現的過程，造成轉化主進程收到損害。

4用戶分析

用戶分析是互聯網運營的核心，常用的分析方法包括：活躍分析，留存分析，用戶分群，用戶畫像，用戶細查等。用戶畫像基於自動標簽系統將用戶完整的畫像描繪清晰，更有力的支撐運營決策。

5 表單分析

填寫表單是每個平台與用戶交互的必備環節，優秀的表單設計，對轉化率的提升起到重要作用。

用戶從進入表單頁面之時起，就產生了微漏斗，從進入總人數到最終完成並成功提交表單人數，這個過程之中，有多少人開始填寫表單，填寫表單時，遇到了什麼困難導致無法完成表單，都影響最終的轉化效果。

以上是常見的數據分析方法，更多應用方法需要根據業務場景靈活應用。

Ⅹ 電商運營如何做數據分析

一. 電商數據分析架構
首先需要承認的是，數據分析架構模型的前置是需要對業務的日常工作場景及需求有充足的理解，並能提出具有建議的數據分析方法，以釋放業務人員在數據分析環節的時效。

二. 線上店鋪管理分析
對於一家店鋪的用戶而言，一個完整的購買流程：看到廣告-進入店鋪-瀏覽商品-咨詢購買-下單支付。對於店鋪運營人員應該如何對各個環節的用戶進行流量分析和管理呢？針對此，下面將分別從流量分析、銷售分析、商品分析、活動分析四方面進行詳細解析。
三. 線下門店管理分析
對於電商企業而言，過去是以線上店鋪為主，隨著業務的擴張，現在這些企業通過不斷拓展線下門店，彌補線上用戶體驗的缺失，融合線上線下，從而擴大用戶規模。為此，永洪咨詢專家設計出線下門店管理分析體系，通過線下門店拓展分析、店鋪選址分析，幫助電商企業選擇最合適的店鋪以及對店鋪實現高效管理。