如何做好运营中的数据分析?操作小白高级大法

90自媒体 自媒体运营 2020-12-10 14:50:50 35 0

“小白行动”想成为一名高级行动大师。必须记住一个原则:优秀的操作必须是数据驱动的操作,而不是操作驱动的数据!那么如何做好运营中的数据分析呢?大致有以下三点:构建系统的数据框架;以目标为导向,分步做好数据维度拆分;注意分析数据之间的关系。下面具体看一下这几点,帮助你实现从白操作到操作大师的提升

如何做好运营中的数据分析?操作小白高级大法

首先要转变思维方式。具体来说就是从单一维度到系统思维!小白行动经常犯这样的错误,没有系统的数据分析的数据框架!我们在考虑问题的时候,会遵循一个思路,就是从宏观到微观,从全局到局部,数据分析也不例外。数据分析必须基于对产品数据系统的详细理解。在做数据分析时,有必要在脑海中建立一个数据系统。从大到小,产品数据维度体系可分为宏观数据、中观数据和微观数据三个层次。宏观数据可以分为行业数据和整体数据,行业数据包括市场容量和市场份额。市场份额可以细分为行业内竞争产品的数量、竞争产品的市场价值比例和竞争产品市场的用户比例。以此类推,每个维度都可以详细分析。当然,在做数据分析的时候,需要根据自己的产品情况筛选有用的数据,判断需要深入分析的数据维度。

另外,在做数据分析的时候,小白运营要以目标为导向,学会按部就班的拆分数据维度,用结构化思维对运营数据做全面系统的分析。在做产品运营的数据分析时,可以遵循以下思路:确定数据分析目标;明确数据目标关键影响维度的分解;找出不同数据纬度之间的关系,建立数据关系模型;查找问题数据和原因;相应地优化问题数据的影响维度。

最后,数据分析更应该关注多个数据维度之间的相关性,而不是单个数据产生的因果关系!这也是运营商经常忽略的一点。通过对影响关键指标的数据维度进行关联,建立数据分析模型。比如我们以微信官方账号中的操作为例。微信官方账号中运营的关键指标是粉丝数量和文章阅读量,两者之间有很多影响纬度。

在做微信官方账号操作时,可以尝试将所有影响文章阅读量的数据进行整理,然后筛选出一些相对有用的数据维度,再建立它们的相关性。在实际操作过程中,很多运营伙伴只关注每周推送了多少文章,增加了多少粉丝。其实他们也要注意一些详细的数据,比如文章标题、内容长度、内容类型、阅读量、转发量等。推送时间和频率对阅读量和粉丝增减的关系,以及图文、纯文字、文章图片号、微信官方账号单图推送、多图推送、头条推送和非头条推送对阅读量的影响。

综上所述,做运营肯定不是很多运营商想的那样,一拍脑袋就干。而是通过科学合理的数据分析,指导相关工作的操作。至于数据分析思维的构建,则是区分操作者能力的分水岭。所以在操作上,大家一定要有意识的培养自己的数据分析能力,千万不要没有逻辑的盲目工作。

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