6.2 數據分析驅動精細化運營

數據並不是隻為產品而服務的，運營更需要“數據驅動”，將數據分析運用到運營的每個環節，有明確、有效的指標，才能實現精細化運營。

作為數據運營人員，需要從數據中找到規律，分析數據上升和下降的節點，並找到相應原因，從而指導運營工作。 6.2.1 來看看一些案例吧

下麵，來看一個和收入相關的案例。

一個移動工具類應用，主要收入模式是廣告收入，而近期的廣告收益下降較多，即使在平時高點的周期點，收益也有下降，這時需要從數據角度找原因。

我們可以按照前麵提到的數據運營的幾個維度來分析。

首先要看用戶的基礎數據，看活躍用戶和新增用戶是否有減少；如果是新產品，基本上新增用戶占活躍用戶比例較大，新增的減少對於活躍用戶數量會有比較大的影響。活躍用戶減少，會直接引起用戶的瀏覽時間減少，導致廣告收入下降。如果新增用戶減少了，那麼必須找到下降的原因，是某個大渠道減少了投入，還是所有渠道都減少了。如果是所有渠道都減少了投入，是不是競品做了某些推廣，導致新增減少。如果是活躍用戶減少，是不是產品本身的問題，導致用戶無法使用；或者產品發布新版後，不能達到用戶滿意而流失了用戶。

其次，從產品使用數據來看，必須確認產品相關的功能數據是否正常，如果功能使用數據沒有太多改變，可以看一下廣告模塊是否出現了問題，導致廣告無法正常展示等。還要看一下用戶在有廣告展示的頁麵的行為是否正常、瀏覽時間是否下降明顯、廣告的點擊率是否變化明顯等。同時，關注廣告頁麵的產品設計及運營規則是否出現了調整，是否造成了廣告展示頻率的下降。

最後，從用戶畫像上來看，必須明確是否延續了原有的廣告展示規則，是否根據用戶的興趣標簽進行了廣告匹配，廣告內容是否讓用戶感到厭惡等。

要從數據變化中，敏感地從各個方麵找尋出數據變化的原因，從而采取相應的措施。分析數據，本質上是根據數據變化找到對應的解決方案。

下麵，再來看一個和用戶運營相關的案例。

一個電商應用，在初期階段開展邀請有禮活動，老用戶通過微信、微博、短信、電子郵件等方式邀請新用戶來注冊、使用產品，每星期邀請來的注冊用戶最多並且達到一定值的老用戶可以獲得一台手機。數據運營人員對於這類和用戶相關度較高的數據，應關注的是用戶基礎數據和產品使用數據。

首先是用戶基礎數據，基本上是和老用戶相關。包括老用戶分享的人數、次數，每種分享渠道的次數、每個渠道的點擊數、轉化為注冊的人數、邀請到不同人數的老用戶分布情況，以及新增用戶的注冊流失率及主要在哪一步流失。

然後是產品使用數據，基本和新用戶相關。新用戶到來後的活躍情況、使用時長、使用頻次、使用軌跡、下單情況、付費轉化率及後續1天、3天、1個星期、兩個星期和1個月的留存情況等。後續能用到的數據就是與用戶畫像相關的數據，這些數據會更多地運用到前端商品的推薦上。

通過對用戶基礎數據、產品使用數據及用戶畫像數據的結合分析，基本可以判斷出哪種渠道的分享拉新成功率最高（即注冊為產品用戶），哪個渠道的新用戶質量最高（即新用戶有消費行為），老用戶對於這類活動的參與程度與反饋情況等。同時，要從成本環節來匹配送出的獎品與新增的用戶之間的投入產出比，以及成本投入與活動新增用戶產生的總銷售額的投入產出比。通過以上這些數據，基本能夠判斷出開展的活動對於刺激新增是否有效。 6.2.2 通過正循環不斷優化數據

無論是產品還是運營，在測試效果時都需要數據來佐證，其中用的最多的是A/B測試。A/B測試，又叫AB Testing，指的是某個產品功能或某個頁麵同時上線A、B兩個版本，隨機給一部分用戶展示A版本，給另外一部分用戶展示B版本，然後通過比較兩個版本的實際效果，來確定最終將哪個版本正式發到線上。要注意的是，A/B測試更多的是部署在服務器端，以保證產品和運營需求能隨時切換和調整。