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处理网络危机中 大数据是如何驱动运营的

处理网络危机中 大数据是如何驱动运营的

    很多运营人员,特别是一些新手,在做运营时会感到数据太多,其实并没有想象的那么复杂。数据运营虽然是项极为庞大的工作,需学、数据库技术、编程技术等,但就互联网产品业务体系而言还是肚主要体现在以下两个方面。
    (1)数据规划
    数据规划是做好数据运营的一个重要前提性工作,科学、合理白高数据运营的效率和精准度。
    比如,在做数据运营之前,通过对运营工作的规划,发现数据:层面。比如,主要集中在用户运营上,那么,运营人员就可以重点主户层面的数据,观察其变化情况,尤其是访客数、留存率、活跃度尝
    有了这样的分析,运营人员只需重点围绕所需的数据来做,避免不必要的干扰。
    (2)注意方式、方法
    数据分析是一项逐步下沉的工作,即随着数据量的增大和维度的不断拆硼可以无限制地细化。
可见,只要做好数据规划,掌握必要的分析方法,做好数据运营工作并不匪。那么,具体该如何做呢?可按照以下4个步骤进行。
 第1步:找到最顶层的核心指标数据
 最顶层的核心指标代表着一个企业的总战略,决定着所有的运营工作能否多陆省地达到预定目标。那么,该如何确定最顶层的核心指标呢?这就需要对企险发展阶段、产品属性进行分析。
 第2步:根据运营阶段确定唯一的顶层核心指标
 虽然每个数据维度下都可以确定多个顶层指标,但由于运营阶段不同,分析刚重点不同,往往只能选一个指标。
 仍以上面用户数据分析为例,当确定用户量、留存率、用户活跃度、每用户均收入这4个最顶层的核心指标时,同时也必须结合运营阶段(行业、模式、 背后的资本支持等),在这4AI指标里面选出一个最优者。比如,运营初期以用户量为核J心指标,中期则( UV)存率或用户就应选每用户平均收入。
    第3步:围绕顶层指标逐步延伸
    顶层指标是最核心的指标,但并不意味着只有这几个就够了,如:地看这四个指标的话难免有失偏颇。因此,在确定用户量、留存率度、每用户平均收入这4个指标为顶层指标的前提下,还需要围绕这。做适当延伸,挖掘更多的数据信息。
比如,在对用户量这个顶层指标进行分析时,同时也要对这些用道进行分析。因为用户是通过不同渠道获得的,而渠道的来源又有很部渠道、外部渠道;免费渠道、收费渠道;线上渠道、线下渠道;
    如果发现通过自有渠道获得的用户较多,那么,就可以将其分别两个指标进一步分析。这两个数据分别为访客数(uV)、新用户转户转化率:本次新增用户数/UV)。如渠道成本较大,新用户获取成本。
 从以上数据来看,尽管渠道B在流量、转化率各方面都低于渠道A,但数运营人员一定会优先选择渠道B,因为渠道B新用户获取成本比较低。
    当然,不能仅仅以新用户获取成本来判断一个渠道的好坏,还要综合考些用户后期的留存率和用户活跃度的情况。这样,在这个环节中又多了三个指标:UV、新用户转化率、新用户获取成本。
 第4步:根据实际需求再继续拆分和细化
 前3步几乎是任何企业在做数据运营时按部就班要做的,而这一步可以说就 么硬性要求了。完全根据不同行业、不同企业、不同阶段等实际情况而定。
此外,还可以根据时间维度、区域维度、设备维度、用户维度等不同维度,进行拆分和细化。为了更好地理解指标数据的拆分和细化,现将一些顶层核心数晤指标列出来
    之所以将以上数据指标单独进行解释,是因为这些指标直接关系着产品死存亡,每个指标都是数据运营体系中不可缺少的。


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