数据化运营7大经典思路_怎么看待数据化运营

通过数据分析科学而快速的找到核心问题、将很好的提升运营的效率并保证十分可观的结果

1、分解思路

做互联网运营的数据分析、首先就是学会“分解”、将数据分解、将问题分解、所有的数据都可以层层向下分解、找出更多的“子数据”、通过对子数据的挖掘和优化、往往能逐个击破、找到方向、提升最后的“关键指标”

很多时候我们找不到努力的方向、往往是分解的能力还不够、只盯着最后大的成交额指标不放、不去挖掘这个指标下面的相关因素、而这些因素就是所谓的细节、做好了、就成为“极致”

分解思路还有一个好处是可以帮助运营更好的分工、进行组织架构的优化调整、使员工更专业、更聚焦到某一块业务上、从而培养出一个细分职能的专家、当每个细分职能都有专家时、又会反应在运营细节的完美上

2、追踪思路

运营的问题、是追踪出来的、不是一次就看出来的、所有的数据都是靠积累和沉淀才能发现问题、单一的数字没有任何意义、只能称为 “数值”、比如一个店铺今天的流量是2000、转化率1.5%、成交额3000 、好还是不好、进步还是退步了、不知道、只有放到近1周、近1个月、甚至是近1年的数据中、组成线性的趋势去研究、才能找到“问题”、这个时候的数据才是有意义的

所以、无论到哪一个阶段的店铺、都要养成一个每日积累数据的习惯、我们知道淘宝后台会有成熟的数据产品、会给你看一个趋势和历史数据、但这个远远不够、需要把所有数据都摘录到自己的数据库中、结合不同数据维度去综合分析问题、建立追踪机制、也就是下面讲的“结合思路”、中型以上的电商都会有一套自己的数据管理模式、对重点指标进行监控、以保证及时定位到问题作出相应决策

3、结合思路

单独追踪一个数据的会比较“片面”、得出结论甚至是错误的、因为所有电商的核心数据在一段时间内、具备偶然性和关联性的

偶然性是指、可能某一天、转化率突然降低、比日常要低很多、这个是非常可能发生的、于是、所有人都惊慌失措、找到转化率相关的因素、看产品详情页的设计、产品的价格、找客服聊天记录、“优化了”整整1天详情页的设计、使产品价格更低了、售前客服被整顿了、最后发现一切照旧、还浪费了1天时间做了很多无用的工作

关联性是指、大部分指标都是具有关联性、正相关或者负相关、转化率突然的降低、最后发现是在昨天流量突然暴涨、再看看流量来源、大部分来自于推广流量、不精准、但人多

所以、追踪数据一定是多个维度一起看的、一般来说、转化率和流量是负相关的、流量暴涨、转化率就会下降;转化率上升、客单价就会下降、(大型促销活动除外)

但是、追踪了数据、多个维度结合了来分析数据、结论依然可能会不准确、原因在于、这2个思路都是在和“自己比”、我们还需要进行“与其他人对比”、这就是下面介绍的“对比思路”

4、对比思路

对比就是和其他人比、这个其他人一定要选择“合适的”、可以是与自己品牌定位相似的店铺数据、也可以是同行业中做的比较好的店铺数据、最具有可比性的还是跟自己“同层级”店铺、通过对比、才能发现自己差距到底在哪、找到优化的正确方向

实际案例、之前做微波炉产品、销售量一直不如竞争品牌—格兰仕、然后去分析数据发现流量差很多、于是加大了展示类(钻石展位、CPM)和竞价类(直通车、CPC)广告的投入、却发现收效甚微、甚至牺牲了大部分利润、最后我们拿着同类型的一个产品、做了深度对比分析、发现流量来源中、自然搜索相差比较大、才发现是品牌认知的问题、于是推动品牌商着重于对产品品牌的打造

5、节点思路

节点思路就是将大的营销事件作为节点单独标记、数据剔除出来单独进行分析、在日常运营中、营销活动对数据影响还是非常大的、尤其是突然参加了淘宝官方的活动、比如聚划算等、会让某几天的流量、转化率、成交额飙升、这个时候我们再将这些数据插入到日常运营数据分析中、就会引起“失真”、影响对店铺日常运营优化方向的判断

6、锚点思路

锚点思路有2层含义、第一个含义是在做业务数据分析中、当存在多个因子影响一个数据指标时、只留一个因子做变量、其他因子保持不变、然后测试这个因子对于最终指标影响的程度、比如、下面会讲到的转化率、有6个因子与之有关、但每个因子对于转化率的影响又不相同、这个时候、需要进行一个小测试、保持1个因子变动、其他5个不变、放到市场中实际销售、最终得出这个因子与转化率的具体影响关系、以便后续做更多优化

第二层含义是产品竞争力层面、通过锚点策略可以让用户更快速的做决策、使产品销售的更好、比如、A和B两个店铺经营同一个品牌、这个品牌下面有1号和2号产品、这个时候、A店铺与B店铺沟通、A主力卖1号、B主力卖2号、这时、A可以把2号产品价格标高、以便帮助B店铺做价格“锚点”、让用户知道B店铺2号产品确实有价格优势、这样用户决策将加快、A店铺也同理

7、行为标记思路

行为标记法、就是将大动作的优化、大的项目上线及时标注在数据报表中、以便在后面通过数据检验是否是有效、因为大部分的优化导致的结果、都是“滞后”的、也就是说、一个大的优化动作、可能在1个月后才能体现出来效果、甚至是半年后才会有效果、当然、也有些优化动作是即时的、比如宝贝标题对于搜索结果的影响、无论怎样、在运营过程中我们要明确的知道、哪些事情是花费了大量时间有效的、哪些是无效的

之前我们做产品包装优化、用了1个月与品牌商沟通、品牌商再通过各种测试、实验、采购新的包装材料、2个月后我们给用户发出的货就都是新包装的产品了、但是、在采用新包装产品1个月后、退货率只是缓慢下降、到第2个月后才明确的在财务表中提现、因破损造成的退货下降了很多、用户体验好了、再1个月后回购率也提升了、进而提升了整个店铺销量和好评率

以上7种思路是数据分析基础、有了这样的分析思路、无论做哪一块内容、都将快速的找到核心问题、进而再找到解决问题的方法、