如何做好数据运营分析？这几点才是你数据分析师关注的重点

过去，“流量为王”的理念使得运营人员的职责聚焦在拉新上。随着市场环境的变化，运营的渠道和方式不断增加，运营有了更加细致的分类。精细化运营的大背景下，如何用数据分析来解决流量运营、用户运营、产品运营和内容运营中的增长问题，今天将和大家分享我们在数据运营方面的实战心得。

流量运营：多维度分析，优化渠道

流量运营主要解决的是用户从哪里来的问题。过去粗放式的流量运营，仅仅关注 pv、uv 等虚荣指标，在精细化运营的今天是远远不够的。

1、如何做好数据运营分析——流量指标体系

我们需要通过多维度指标判断基本的流量情况，包括量级指标、基本质量指标和来访用户类型占比指标。量级指标涉及不同平台，Web 端主要看访问量、pv 和 uv，App 主要看启动次数、DAU 和 NDAU。基本质量指标包括用户的平均访问时长、平均一次会话浏览页数(即访问深度)和跳出率等，通过这些指标可以判断用户的活跃度。产品的生命周期模型广泛应用在互联网运营中，在不同的产品生命周期中，访客的类型是有差异的。

一名优秀的运营人员，应该熟悉自己产品的流量概况。通过 GrowingIO 的【概览】页面，运营人员可以清楚掌握流量指标及其变化趋势，方便评估过去和预测将来趋势。

2、如何做好数据运营分析——多维度的流量分析

在网站流量分析中，主要从访问来源、流量入口、广告等角度切入。

首先，访问来源包括直接访问、外链、搜索引擎和社交媒体等。在这个分析框架下，需要一层一层拆解，具体到每一个渠道进行流量分析。

以 GrowingIO 的博客为例，这是一个内容运营的子站，上面有很多数据分析和增长黑客的文章。我们通过访问来源分析发现，相比于渠道一和渠道二，从微博渠道过来的用户数量和质量都偏低，这提醒我们需要优化内容渠道。

其次是落地页，落地页是用户到达你网站的入口。如果用户被导入到无效或者不相关的页面，一般会有较高的跳出率。

最后，广告投放也是目前流量运营的重要部分。一般涉及到的广告分析包括广告来源、广告内容、广告形式(点击、弹窗、效果引导)和销售分成等，我们需要通过多维度的分析来优化广告投放。

上面的三个角度主要是在 web 端的分析，对于 App 分析，需要考虑分发渠道和 App 版本等因素。

3、如何做好数据运营分析——转化漏斗分析

在增长模型中，流量进入后，还需要进一步激活和转化，而激活是需要一定的流程和步骤的。使用 GrowingIO 的【漏斗】功能，可以清晰展示每一步的转化情况。

以上图为例，我们分别对转化的每一步进行分析，发现第一步到第二步的流失率最高，需要针对性优化。对不同渠道进行转化率分析,发现来至百度品牌专区的( http:// bzclk.baidu.com )的转化率高达 44%，而其他渠道的转化率不足 3%。

4、如何做好数据运营分析——渠道优化配置

在进行一系列的流量分析和转化分析后，我们可以进行相对应的策略制定，具体方式包括搜索词、落地页、广告投放优化等等。

对于成本低、质量高的渠道需要加大投放，对于成本高、质量高的渠道需要评估成本，对于质量低的渠道也需要做好评估。总体上，根据成本、流量转化等综合情况，对渠道配置进行整体管理和调优。

以上就是《如何做好数据运营分析？这几点才是你数据分析师关注的重点》的全部内容，可见数据分析师的工作其实并不容易，对于整个行业来说十分重要，如果你也想做好数据分析，就应该努力学习数据分析，环球网校的小编祝您数据分析师之路顺利。如果你想学习更多数据分析知识，可以点击下方资料下载链接。