6000字跟你讲清数据运营到底是做什么的?


从广义来讲,数据是反映产品和用户状态最真实的一种方式,通过数据指导运营决策、驱动业务增长。与数据分析师的岗位不同,数据运营更加侧重支持一线业务决策。而运用在产品运营的整个生命周期中,数据运营就是属于一种技能,通过数据分析发现解决问题,提升效率促进增长。

一、数据运营都需要学习些什么知识?

1. 明确数据分析的目的

做数据分析,必须要有一个明确的目的,知道自己为什么要做数据分析,想要达到什么效果。比如:为了评估产品改版后的效果比之前有所提升;或通过数据分析,找到产品迭代的方向等。

明确了数据分析的目的,接下来需要确定应该收集的数据都有哪些。

2. 收集数据的方法

说到收集数据,首先要做好数据埋点。

所谓“埋点”,就是在正常的功能逻辑中添加统计代码,将自己需要的数据统计出来。

目前主流的数据埋点方式有两种:

第一种:自己开发。开发时加入统计代码,并搭建自己的数据查询系统。

第二种:利用第三方统计工具。

常见的第三方统计工具有:

网站分析工具:Alexa、Google Analytics、百度统计

移动应用分析工具:Google Analytics、友盟、TalkingData、Crashlytics

不同产品,不同目的,需要的支持数据不同,确定好数据指标后,选择适合自己公司的方式来收集相应数据。

3. 产品的基本数据指标

新增:新用户增加的数量和速度。如:日新增、月新增等。

活跃:有多少人正在使用产品。如日活跃(DAU)、月活跃(MAU)等。用户的活跃数越多,越有可能为产品带来价值。

留存率:用户会在多长时间内使用产品。如:次日留存率、周留存率等。

传播:平均每位老用户会带来几位新用户。

流失率:一段时间内流失的用户,占这段时间内活跃用户数的比例。

4. 常见的数据分析法和模型

这里讲下漏斗分析法和AARRR分析模型

漏斗分析法

用来分析从潜在用户到最终用户这个过程中用户数量的变化趋势,从而寻找到最佳的优化空间,这个方法被普遍用于产品各个关键流程的分析中。

比如,这个例子是分析从用户进入网站到最终购买商品的变化趋势。

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