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数据分析,如何支持运营迭代?

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对运营来说,掌握数据分析能力能为运营提供大量支持,不过大多数人仍处于认知阶段。那为了支持运营迭代升级,到底还需要哪些?这就得从运营迭代升级到底在干啥说起。

01 运营迭代升级怎么做

运营之所以喜欢说迭代,首先是因为运营有大量的基础套路、模板、案例可以参照完全不需要从头做起。所以不需要用“创新、设计、创造”这种词。

男生们可以回忆一下你们玩的游戏,是不是首充送XX,七日登录送XX,竞技比赛有勋章,套路非常相似。女生们可以回顾一下购物网站的各种满减、优惠、抽奖,是不是看起来很相似。就是这个感觉!

比如运营最喜欢说的AARRR,其实每个方面,都有大堆套路(如下图):

其次是因为随着环境变化、企业规模扩大,套路总不能一杆子捅到底,总会随着时间变化有些变化。这种变化可以分为五个等级(如下图):

这个五个等级变化,会按一个流程开展:

看完以上内容,是不是一下觉得数据能做好多事情!且慢,具体做多少,还得看运营的具体工种,如果没选对服务对象,有可能起到画蛇添足的作用。

02 不同运营对数据的需求

虽然都叫运营,但是运营实际包含的工作内容非常多。不同运营工作,具体痛点位置不一样。对于这些痛点,数据分析能治疗的程度也有区别:

从本质上看,数据分析方法代表着理性、逻辑、计算。可这不是工作的全部,工作中还有很多感性、情绪、创意。因此有的工作天生就不咋需要数据帮忙,看个现状结果就行了,有的则需要缜密的计算和分析。综合以上要素,可以归纳如下:

这就是为啥大家能见到的细致分析都和用户有关。因为用户运营本身是个非常有策略性工作。然而用户运营本身也非常重要。很多互联网公司为了上市圈钱,需要把用户量、用户增长率、付费转化率做到一定水平,在渠道运营(拉新),用户运营(育旧)上非常舍得砸钱。

03 数据能支持哪些问题

数据分析适合解决理性问题,因此看了上边分类大家大概知道数据分析适合哪些问题。但别忘了,运营最大的问题是没钱。所以还得把每类工作对费用需求程度加上,先解决那些缺钱部门的费用问题(如下图)。

因此,理论上,数据支持运营的第一步,应该从“分钱”开始。先回答和钱有关的,非常理性的,战略方向性的问题,比如:

  1. 公司发现目标是(行业第一?营收破100亿?)
  2. 基于此目标,需要新用户XX万,老活跃用户维持在XX水平
  3. 基于新用户数,按目前市场价,渠道成本为XXX亿
  4. 基于目前措施,老用户维护成本为XXX亿
  5. 以上目标,通过阶段性大促完成x%,日常渠道/用户投入X%

有了这些分析(其实就是经营分析),分清楚钱、时间、责任,后续运营干活非常清爽!从来不怕目标高,就怕费用没给到。有了资金支持和适当的时间安排,后续也好选择具体的落地方法(如下图):

至于具体的落地层面,细分类型太多,一篇文章很难讲清楚。有机会我们慢慢更新。

04 怎么把数据落实到位

然而,仅仅有这些分析思路和方法是没有用的!更重要的环节是——落地。道理讲出来,大家都懂,真到落地的时候就蛋疼了。

1. 分析和决策脱离

这是最大、最大、最大的问题。往往做决策是拍脑袋、凭经验、抄对手、听安排,缺少真正的分析,作分析的实际上仅仅在更新数据,没有意见,没有解读,没有洞察。

2. 决策与执行脱离

这是第二大的问题。往往方向、费用、策略,是上层领导决定的,基层同学们每天忙着:做方案-请示-改方案-请示-改方案-请示。对于为什么这么干,干到哪里才算完全晕头晕脑。啥分析都没用。

3. 理论与实际脱离

这是第三大问题,讲起AARRR如数家珍,可具体到一个行业,一个业务,一个活动,一次文案,到底数据形态是啥样,到底该做到多少合适,完全没有头绪。

4. 缺少历史经验积累

对过往数据没有采集,没有积累,甚至很多做数据的同学连业务目前在干什么都不知道,更别提以前干过的,这能分析就见鬼了。

5. 缺少活动、策划案、文案标签体系

就如同没有打用户标签很难理解用户一样,没有打这些业务标签,也没法具体分类对比业务,更没法总结套路。

以上种种,归纳起来就是:好的数据支撑体系,从来都是业务数据一体运营,集体作战的结果,从来都没有一个神仙级数据分析师能振臂一呼“啊啦啦啦”就摆平所有问题。包括案例分享也是,很多同学喜欢说:来两个牛逼案例。最后发现牛逼的案例,从来都是牛逼的公司催化出来的。想要复现,还是得练好基本功,比如如何贴业务标签。

#专栏作家#

接地气的陈老师,微信公众号:接地气学堂,人人都是产品经理专栏作家。资深咨询顾问,在互联网,金融,快消,零售,耐用,美容等15个行业有丰富数据相关经验。

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题图来自Unsplash,基于CC0协议

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  1. 怎么把数据落实到位,内容似乎有点乏力!

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  2. 数据分析得出的总结的背后往往是接下来运营规划的方向和依据

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  3. 老师,图片看不清楚

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  4. 我觉得数据分析的价值在于把项目运行背后的业务逻辑通过数据逻辑体现出来,从而帮助人的判断以及自动化的反应。数据的分析要贯穿项目的头和尾,不是某个环节也不是独立的领域,它是大而全的项目本身情况的数字化体现,增强逻辑性,提高项目的可视度和可控性。

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