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为什么有的运营辛辛苦苦干了几年

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高级运营区别于初级运营的王牌技能

是都有着出色的运营数据分析能力

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一

什么是数据分析

数据分析作为运营最基础也是最核心的一项技能，合格的运营一定是数据驱动运营，考验其能否真正的将内在价值发挥出来。

数据分析是根据分析目的，用适当的分析方法及工具，对收集来的大量资料进行分析，提取有价值的信息，对数据加以详细研究和概括总结，进而形成有效的结论和解决方案。

数据分析的本质是让业务更加清晰，让决策更加高效。用来解决企业的难题，识别机会，规避风险，问题诊断。

二

数据分析的六大步骤

明确分析的目的和思路

运营是靠目标驱动，做事情带着强目的性，同样地，在数据分析方面也同样遵循该原则。对数据进行分析，应考虑最终的目的是什么？我想要解决什么样的问题？

数据收集

运营数据收集，越详细越好，所以要求运营者在前期进行数据统计的时候就需要具备大局观，将后期数据分析可能会用到的数据尽可能多地收集起来，以方便后期进行数据分析。

其次，也需要了解市场上同类产品的情况，了解竞争品的情况以便进行对比分析，更好地了解自己的实际情况，清楚目前处于行业的哪个水平，未来还有多大的发展空间。

数据处理

对收集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，从大量的，杂乱无章、难以理解的数据中，抽取并推导出对于解决问题有价值，有意义的数据。包括数据清洗，数据转化、数据提取以及数据计算等处理方法。

数据分析

运用适当的数据分析的方法和工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论。

数据展现

对数据进行可视化地展现，尽可能地多用图标、趋势图、饼图等形式进行说明和解释，能够直观地传达出数据分析的结果和观点。

撰写报告，提出解决方案

对数据进行分析处理后，从中发现数据变化的原因，并提出解决出现这个数据的解决办法，投入优化和使用中。在多次测试中，找到解决问题的最优解。

数据分析的最终结果，是为了解决某个问题提供数据基础，或者从数据中找到之前的未来动作的优点和不足，为未来进一步加强或者改善提供支撑。从数据出发，找到解决办法。

什么是运营数据分析？

如何通过掌握数据分析技能快速进阶高级运营？

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课程预览

课程框架

1、认识运营数据分析

2、学做运营数据分析

3、运用运营数据分析

观看方式

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三

运营数据必备分析模型

RFM模型

RFM分析是客户关系分析中一种简单实用客户分析方法，他将最近一次消费、消费频率、消费金额这三个要素构成了数据分析最好的指标，衡量客户价值和客户创利能力。

RFM分析也就是通过这个三个指标对客户进行观察和分类，针对不同的特征的客户进行相应的营销策略。

R——最后交易距离当前天数（Recency）
F——累计交易次数（Frequency）
M——累计交易金额（Monetary）

CLV用户生命模型

CLV用户生命模型又名LTV （life time value)。并不是所有的顾客都具备相同的价值，如果企业能够专注于那些可以带来最大未来利益的客户，就可以实现更好的运营。所以企业必须识别出这些客户，CLV是对客户未来利润的有效预测。

需要特别说明的是，CLV考虑了完整的客户生命周期，包含客户获取和客户流失，也就是它计算的不只是眼前顾客已经产生的价值，还预测了未来价值。

波士顿模型

波士顿模型最初是一个时间管理模型，按照紧急、不紧急、重要、不重要排列组合分成四个象限，以此便于对时间进行有效的管理。

运用在客户分析中，也就是利用销售额和利润这两个重要指标分为四个象限，对我们的客户进行分组。我们将这两个维度作为横纵坐标轴分为四个象限，将产品或者服务分为下面四种类型：

明星类：增长率高、占有率高，代表着十分成功的产品，是主打的明星产品；

金牛类：增长率低、占有率高，已经占据了市场但是没有发展空间的产品，属于现金牛产品；

问题类：增长率高、占有率低，说明用户需求高，但是本身产品有问题，需要改进优化；

瘦狗类：增长率低、占有率低，市场不认可的失败产品，需要尽快去除。

漏斗模型

漏斗模型本质是分解和量化。

以营销漏斗模型为例：营销的环节指的是从获取用户到最终转化成购买这整个流程中的一个个子环节，相邻环节的转化率则就是指用数据指标来量化每一个步骤的表现。

所以整个漏斗模型就是先将一个完整的购买流程拆分成一个个步骤，然后用转化率来衡量每一个步骤的表现，最后通过异常的数据指标找出有问题的环节，然后解决该环节的问题，最终达到提升整体购买转化率的目的，所以漏斗模型的核心思想可以归为分解和量化。