探索运营数据分析的关键步骤及方法,助力业务增长
5、除了内容运营之外,其实还有很多运营工作也都是需要去做的,比如活动运营、产品运营、用户运营等等,要找到这些岗位的核心指标,数据的监控与分析。运营数据分析需要学习的工具有很多,比如麦肯锡的数据可视化分析工具,比较适合用户分析、运营监控等等。
二、数据分析的一些基础流程
1、数据分析工作开始之前,首先要想清楚我们该做什么,需要什么数据。
如果只是运营数据的采集,不涉及太多数据分析工作,我们要做的工作有很多,比如我们要做的运营数据分析有这么几种:
行业分析是有数据指导性的,包括:大数据、大数据筛选、用户画像、竞争对手分析、与用户的关系分析等等。如果你是做数据分析的,就要懂行业。如果你是做运营的,就要懂用户。
数据分析是一个高级的数据分析工具,需要每天的工作量,比如说数据分析和物料的设计、内容建设、页面设计等等。
数据分析是一种非常有价值的工作,它可以帮助我们更好地监控运营数据,特别是在具体的业务场景中,比如说ROI、KPI、用户的增长、排名等等。
反馈是检验我们工作有没有进步的重要标准,比如说,我们做了一个运营数据分析,反馈了三个月,各个环节的转化率下降了,是哪些地方我们优化了,我们是否需要做新的内容、渠道、还是人群等。
数据分析也是做数据分析的一个过程,我们在日常做数据分析的时候要注意的是我们应该如何在日常工作中,在哪些方面做的更好。那么我们在日常做数据分析的时候需要注意哪些东西呢?
数据分析在整个的工作过程中,影响因素是非常多的,其中比较重要的是数据分析的流程和关键节点,这一点在运营过程中是非常关键的。我们在做数据分析的时候,一定要注意这一点。
做数据分析的工作必须明确
数据分析是做什么的,我们的目标用户是谁?他们会有什么习惯?用户对什么感兴趣?这是我们做数据分析的最终目的。所以做数据分析的时候,一定要明确数据的来源,以及相应的数据标准。
3、数据分析的目的
数据分析的目的是为了达到什么样的目的,这一点在做数据分析的过程中,是非常关键的,因为有了目的之后,我们就要知道我们要去优化哪些方面。
