运营数据分析 方法(一分钟知识锦囊｜运营必备的8种数据分析方法)

一分钟知识锦囊｜运营必备的8种数据分析方法

1分钟知识小锦囊是CIPS的日更问答新栏目，旨在每天以一分钟为限，快问快答一个宠物行业小知识题。今天我们解答的是关于运营的问题。如果你对宠物行业有什么疑问，欢迎在评论区给我们留言，CIPS逐一为你解答。

数字和趋势

看数字、看趋势是最基础展示数据信息的方式。在数据分析中，我们可以通过直观的数字或趋势图表，迅速了解例如市场的走势、订单的数量、业绩完成的情况等等，从而直观的吸收数据信息，有助于决策的准确性和实时性。

维度分解

当单一的数字或趋势过于宏观时，我们需要通过不同的维度对于数据进行分解，以获取更加精细的数据洞察。在选择维度时，需要仔细思考其对于分析结果的影响。

用户分群

针对符合某种特定行为或背景信息的用户，进行归类处理，是我们常常讲到的用户分群的手段。我们也可以通过提炼某一群用户的特定信息，创建该群体用户的画像。

转化漏斗

绝大部分商业变现的流程，都可以归纳为漏斗。通过漏斗分析可以从先到后还原用户转化的路径，分析每一个转化节点的效率。

行为轨迹

关注行为轨迹，是为了真实了解用户行为。数据指标本身往往只是真实情况的抽象，例如，网站分析如果只看访问用户量（UV）和页面访问量（PV）这类指标，断然是无法全面理解用户如何使用你的产品。

留存分析

在人口红利逐渐消褪的时代，留住一个老用户的成本要远远低于获取一个新用户。我们可以通过数据分析理解留存情况，也可以通过分析用户行为或行为组与回访之间的关联，找到提升留存的方法。

A/B 测试

A/B 测试用来对比不同产品设计/算法对结果的影响。产品在上线过程中经常会使用 A/B 测试来测试不同产品或者功能设计的效果，市场和运营可以通过 A/B 测试来完成不同渠道、内容、广告创意的效果评估。

数学建模

当一个商业目标与多种行为、画像等信息有关联性时，我们通常会使用数学建模、数据挖掘的手段进行建模，预测该商业结果的产生。