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数据分析如何支持运营，怎么做数据运营分析

造访一颗星 • • 投稿

针对如何快速搭建数据分析体系这个问题，作为数据分析师，我觉得主要从以下几个方面：熟悉业务逻辑，包括商业逻辑，销售和运营模式，产品功能，用户对象等；明确要统计分析的业务需求，建立相应场景的业务指标体系；提出分析假设、寻找对比数据、获取数据进行分析；给出分析结果，并结业务方反馈进一步深入分析，不断循环。

总结下来分为以下步骤：

1 熟悉业务逻辑

2 建立指标体系

3 进行数据分析

4 给出结论和反馈

1.熟悉业务逻辑

数据是产品效果的表达方式，在搭建数据体系前，必须先明确业务类型、明确验证目标：

A. 业务区分上，不同的行业领域，其关注点是有很大差异的：

（1）互联网金融领域，看重的是保有量非0的用户数、用户的资金保有量、申购量、用户财富指数等；

（2）电商行业，看重的是产生购买行为的用户数、用户购买金额、购买频次、复购周期等；

（3）社交类产品，看重的是用户活跃程度，如日活跃时长、社区活跃度（评论、发帖）等。

2. 建立指标体系

明确了业务场景、统计/分析目标，下一步则是继续拆分合适的衡量指标；对于数据分析需求来说，还需要在此之前提出分析的假设。以下举例说明：

A. 分析某个产品功能的转化率

转化率一般可分为注册转化率、申购转化率、场景用户转化率、入口转化率等，亦即“用户对某款产品路转粉”的过程。

B. 通过用户活跃度分析指导产品优化方向

活跃度指标可分为用户登录/访问频次、场景设置频次、申购/购买频次、互动频次等，主要是看用户在产品上的留存和活跃程度，比如用户近30天内登录过10次，用户近90天内发生了30次申购行为。

C. 监控用户健康度

产品的健康度在某种意义上说跟活跃度有点交叉，有些广义的概念可把活跃度包含于健康度内。

比如，ARPU值、用户流动性、会员体系下的用户升降级速度…都是衡量一款产品健康度的指标。

D. 用户流失节点分析

很多产品上线一段时间后，发现流失率越来越高，这个时候可关注用户在整个链路上的流失节点：用户主要是在哪一步开始流失的，用户流失的集中时间点是在什么时候，从流失节点着手进行产品优化、适当的流失挽留堵漏等操作。

3. 进行数据分析

没有对比的效果指标评价，都是耍流氓。一款产品上线效果，产品经理要看到其中的利弊，并且找到合适的参照物来对比效果，才可以做出评价和结论。

因此，得到产品的上线效果数据后，需要找到对应的产品做标的，而这个标的，可以是竞品、可以是历史经验数据沉淀、也可以是行业内默认的标准等。

4. 给出数据分析结论并反馈

数据分析并不是一蹴而就的，需要不断地下钻，从不同纬度分析才有可能发现问题所在，一般情况下，基于假设得出的结论可能得不出实际的效果，需要和业务方不断地探讨，并从其他的维度分析，不断循环，有可能才能得出最终的结论。

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