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    • 运营人必看:如何获取数据、如何分析数据

        精细化运营以及变得尤为重要,数据驱动决策是我们运营人必须要面对的挑战也是我们要下意识学的一门技能。


      运营人必看:如何获取数据、如何分析数据

        数据驱动运营是未来运营的趋势,也是我们运营人的一个分水岭,在运营的刀耕火种时代已经趋于没落的时候,精细化运营以及变得尤为重要,数据驱动决策是我们运营人必须要面对的挑战也是我们要下意识学的一门技能。

        但也是很多刚进入运营领域的新人一个头疼问题,因为他所涉及到的数据分析方法、方法论、逻辑分析能力以及一些工具的使用,而且一堆数据也是很多运营人员不愿面对的。本章节我们就从如何获取数据、如何分析数据以及一款产品都关注哪些数据维度。

        一、数据从哪里获取

        在我们分析数据之前,就必须得有数据供我们分析,所以我们就得拿到数据,怎么拿到呢?

        数据的来源渠道主要有两种:

        自有数据分析系统——公司自有的数据是最源质化的数据,也是最可靠、最全面的。一般而言,有条件的情况下都是以内部数据为准;

        第三方数据分析工具,这个是借助外部工具获得数据。

        下面给大家介绍主要5款的数据分析工具:

        1.友盟

        支持iOS、Android应用数据统计分析

        2.growingio

        growingio强大的地方在于无需埋点,就可以获取并分析全面、实时的用户行为数据,以优化产品体验,实现精益化运营。

        3.应用雷达

        仅针对iOS,查看App Store总榜和分类排名。查看产品在App Store 里的搜索度得分,评判ASO效果的标准之一。

        4.百度移动统计

        支持ios和android平台。另外,开发者在嵌入统计SDK后,可以对自家产品进行较为全面的监控,包括用户行为、用户属性、地域分布、终端分析等。

        5.酷传

        仅支持android平台应用监控。开发者可以查看应用在主流市场下载量、排名、评分评论、关键词排名等数据,还能系统地与同类竞品进行数据对比。

        当然了,数据分析工具不止这5款,如果你们正在使用其他的,也是可以的。使用分析工具我们可以得到以下内容:

        记录那些点击信息,包括没有与网站产生交互的信息;可直接生成链接的百分比,点击分布图和热力图;可统计用户的悬停,将用户潜在行为可视化

        获取数据的方式其实多种多样,关键在于,作为运营人员要了解什么样的数据是重要的,对于这些数据的前后关联,是怎样的,这是一个联动的过程,不是一个单一的行为。

        有了这些数据之后,我们该怎么去分析这些数据呢?哪些是可以为我们所用的额,又有哪些是可以剔除掉的。

        二、如何分析现有的数据

        从第三方数据分析工具或者自家的分析后台拿到这些数据后 ,该怎么去分析呢?我相信很多运营人在拿到数据时,都是没多少思路的。要么胡子眉毛一把抓,要么无从下手。这都是缺少分析思路的表现,需要宏观的方法论和微观的方法来指导。

        在我们进行数据分析时经常会使用到方法论,这些方法论在我们进行数据分析时扮演宏观指导的角色。所以说在我们进行数据分析时,应该先找到适合自己的方法论进行指导。主要会用到的方法论:

        1.PEST分析法:用于对宏观环境的分析,包括政治(political)、经济(economic)、社会(social)和技术(technological)四方面。

        2.5W2H分析法:何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何就(How)、何价(How much)。

        3.逻辑树分析法:把问题的所有子问题分层罗列。

        4.4P营销理论:分析公司的整体营运情况,包括产品(product)、价格(price)、渠道(place)、促销(promotion)四大要素。

        5.用户行为理论:主要用于网站流量分析,如回访者、新访者、流失率等,在众多指标中选择一些适用的。

        6.AARRR(增长黑客的海盗法则):精益创业的重要框架,从获取(Acquisition)、激活(Activition)、留存(Retention)、变现(Revenue)和推荐(Referral)5个环节增长。

        数据分析的方法论很多,这里不能一一列举;没有最好的方法论,只有最合适的。下面我详细介绍一下 AARRR 方法论,对于精益化运营、业务增长的问题,这个方法论非常契合。

        对于互联网产品而言,用户具有明显的生命周期特征,我以一个APP为例阐述一下。

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