数据分析的目的在于驱动业务增长！

在如今信息越来越庞杂的年代，企业迫切需要通过“数据分析”来实现精细化运营，达到降低成本的同时提高效率。

简单来说，就是对症下药。

具体怎么做呢？我们拿小红书来举个例子。

针对性激活：不同渠道来的用户，采取不同的激活策略

之前，小红书与几个安卓手机厂商进行了预装合作，作为新的获客渠道。但通过对预装渠道的用户留存分析发现，这些渠道的用户流失率非常高。

这就意味着，花钱买的用户，只来了一次就再也不来了。

为了提升这些渠道的激活转化和留存，小红书增长运营团队对用户注册旅程中几个页面进行了数据分析。他们发现，大多数用户在打开小红书后，还没看到首页的内容，就被这些前置页面劝退了。

小红书注册过程的前置页面

图源：小红书成长笔记

因此，运营人员针对预装渠道用户进行了登录流程的改动，经过 3 组试验来确定什么样的注册引导方式能够提升留存。

图源：小红书成长笔记

通过实验对比，采取了第三种方式，并通过获取用户标签 可以对用户做更精准的推送，让用户更快的找到与自己兴趣相投的社区，避免用户在刚进入app时被海量的内容淹没，找不到“组织”而流失。

精细化运营：用户分层分析，对不同用户采用不同内容策略

小红书刚把重心从“电商”调整到“社区”那会，社区的总体留存率和预期相差甚远。

在这种情况下，如果是不会做数据分析运营人，可能会打算直接优化内容或甚至做全站活动了。

而小红书是怎么做的呢？他们根据用户年龄进行用户分层，然后发现是“低龄人群（10-16岁）的用户留存太差，拉低了整体留存率。

接着，他们对“渠道曝光-点击下载-打开App-话题选择-点击-搜索-互动”的业务流程进行梳理，发现影响留存率的几个关键用户行为是：

打开 App-点击 Feeds 流内容-点击搜索结果-内容点赞/内容评论。所以，他们针对这几种行为进行了 3 种假设分析：

最终，他们发现：低龄人群的留存率偏低，是因为他们找不到自己感兴趣的内容。低龄人群的兴趣点并不在美妆、美食、健身等，更多集中在二次元和明星八卦。

想要留住这波低龄人群，运营团队需要做的并非是活动，也不是盲目地填充内容，而是加大二次元和明星八卦的内容比重，同时提高这部分的内容质量。

相信通过小红书的案例，大家能感受到，掌握数据分析能力的背后，体现的是发现问题-分析问题-解决问题的思维能力。

如今，越来越多的小伙伴都知道要用数据驱动增长，然而要锻炼这种能力并非易事，很多人在与数据打交道的过程中，容易面临以下几种情况：

1. 有数据不知道怎么分析，有记录数据但并不能从中分析出具有指导性的结论，来指导我们的工作改进；
2. 在建立数据分析体系的时候，不知道如何选取指标维度
3. 由于对异常数据的敏感性不足，导致数据分析得出的结论与真实情况大相径庭

为了帮助产品、运营新人攻克这3大数据分析难题，起点学院联合滴滴策略运营经理、前京东高级数据分析师@Mani，发起《15天入门互联网数据分析》学习计划。带你系统掌握一套数据分析流程和方法。

此前已有3400余名同学经过15天的学习写出了这样的数据报告：

（学员作业-数据分析报告）

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