试听90秒08.5分钟搞定运营数据分析，简单易学4步走

喜马拉雅的朋友你好

在你的日常工作中，是不是会经常听到：转化率、复购率、客单价、售罄率、用户留存率等运营词汇？

每当你面对一大堆数字要展开运营分析时，脑子里却一团乱麻，不知道该从何下手？

其实，运营数据分析并没有这么难。

今天靴子就教你简单4步搞定运营数据分析！

首先，我们要搞清楚运营数据分析的目的是什么？作为营销人员为什么要学会运营数据分析呢？

运营数据分析，就是为了了解企业运营状况是否良好，方向是否正确，并提供有用信息帮助商业决策。

就好比我们去体检，血压、血脂、心率、脉搏……等数据能反映我们身体健康状况。同样，运营数据就是反映企业健康状况的各项指标。

但光有数据还不够，还要有会读懂数据并对症下药的医生，而营销人员就是企业的家庭医生！

营销人员透过运营数据分析为企业找出病因，然后策划对症的营销活动帮助企业恢复健康。

现在，你是不是觉得学会运营数据分析真的很重要，很有意义呢？

那如何展开运营数据分析呢？记住以下四步，就能轻松搞定！

第一， 明确分析目的

第二， 拆解核心指标，建立数据模型

第三， 数据采集及表达

第四， 分析及建议

举个例子，我们要做天猫双11促销活动的复盘分析，这时候的分析目的就是比较活动前后的销售变化，以及找出影响销售变化的原因。

根据销售额=流量X 最终转化率X 客单价的思维模型，我们把影响销售的核心指标进行细分拆解。

比如：流量可以细分站外流量和站内流量，而最终转化率可以细分为访店率、点单率、购买率……等等，然后分别把这些指标数据进行活动前后的对比。（你可以滑动屏幕下方查看销售指标数据模型图）

数据模型建立后，就可以着手收集相关数据了，你拿到的基础数据可能是密密麻麻的EXCEL 表格

这时候不能把数据表格直接粘贴在报告上，而是要用可视化的图表呈现出来，比起表格，图像更清晰易懂！

Andrew Abela整理的《图表选择指南》，可以帮助你快速选择合适的图表进行表达，滑动屏幕下方就可以看到。

数据图表完成后，就可以对核心指标进行分析及建议了。教大家一个分析的逻辑，就是从结果找原因，从大方向深入小问题。

拿刚才那个例子来说吧，先要对比活动前后整体销售额是上升了还是下降了，就是活动最重要的结果。

比如，活动前销售额是2万元，活动期间销售额是6万元，环比上升了2倍。

而从这个结果再逐步往下分析上涨的核心原因是什么呢？

哦……原来是活动期间站外流量增加了3倍，证明在站外投放的广告凑效了。

再看最终转化率比活动前上升了1倍，主要归功于访店率增长了1倍

继续往下分析，激发访店率提升的原因又是什么呢？

从提升访店率的两档活动的参与度来看，返店优惠券的使用率高达50%，有效增加访店率的提升，

另外访店限量赠礼也大幅吸引新顾客的访店。

最后，我们来分析一下客单价：

从两档提升客单价活动的参与度来看，用户对买一送一明显高于AB 商品组合价。原因是A、B 两款商品的外形和功能比较接近，用户缺乏购买两件的动力。

数据分析不仅可以帮助企业发现业务的增长点，还可以通过数据还原用户的需求场景，继而进行场景再造，健康的将业绩目标进行稳定增长。就以淘宝亲情账号的一组数据分析为例：

淘宝亲情账号，用户可以通过添加亲情账号，连接家中长辈、子女、配偶情侣，实现全家人的流畅沟通和便捷支付。其中对用户的配送地址分析发现，有不少比例的购买用户是跨省份购买。某个会员可以订单地址既有上海市，也出现寄往其他省份的，例如：安徽省。在某段时间内，出现过跨省购买的会员数占比超过8%，接着通过这一切入口，对跨省购买用户进行年龄分布的用户刻画，其中以26-35岁年龄占比较大，这类型人群特征一般是属于“新都市人群”，从其他城市来到大城市工作，老家不是本城市，年龄在26-40岁为主。这类型顾客潜在的需求场景，可以得到几种常规的场景：

场景一：给家人送关怀，定期购买生活类用品，例如：洗发水、床上用品等；

场景二：给长辈相关节日购买酒类，保健，进口商品；

场景三：过年回家购买年货；

场景四：在不同的季节给长辈购买相应类型的生活电器。

营销人员通过数据分析挖掘到用户的需求和使用场景后，就可以有针对性的策划和组合满足用户需求的活动和商品，从而推动业绩的持续增长。

我们常说，不能度量，就无法增长，数据分析对企业商业价值的提升有着至关重要的作用。当然，仅仅掌握单纯的理论还远远不够，实践出真知，数据分析的方法大家不妨在自己日常工作中尝试使用，相信可以事半功倍，创造更多商业价值。