運營人員資料化運營,需要了解的幾個思路

2021-09-12 08:28:37 字數 2789 閱讀 3703

1.分解思路

做網際網路運營的資料分析,首先就是學會「分解」。將資料分解,將問題分解。所有的資料都可以層層向下分解,找出更多的「子資料」,通過對子資料的挖掘和優化,往往能逐個擊破,找到方向,提公升最後的「關鍵指標」。這個重要的思路也貫穿了本文章下面幾乎所有的內容。很多時候我們找不到努力的方向,往往是分解的能力還不夠,只盯著最後大的成交額指標不放,不去挖掘這個指標下面的相關因素,而這些因素就是所謂的細節,做好了,就成為「極致」。

分解思路還有乙個好處是可以幫助運營更好的分工,進行組織架構的優化調整。使員工更專業,更聚焦到某一塊業務上,從而培養出乙個細分職能的專家,當每個細分職能都有專家時,又會反應在運營細節的完美上。

2.追蹤思路

運營的問題,是追蹤出來的,不是一次就看出來的。所有的資料都是靠積累和沉澱才能發現問題,單一的數字沒有任何意義,只能稱為「數值」。比如乙個店鋪今天的流量是2000,轉化率1.5%,成交額3000,好還是不好,進步還是退步了,不知道。只有放到近1周,近1個月,甚至是近1年的資料中,組成線性的趨勢去研究,才能找到「問題」,這個時候的資料才是有意義的。

所以,無論到哪乙個階段的店鋪,都要養成乙個每日積累資料的習慣,我們知道**後台會有成熟的資料產品,會給你看乙個趨勢和歷史資料,但這個遠遠不夠,需要把所有資料都摘錄到自己的資料庫中,結合不同資料維度去綜合分析問題,建立追蹤機制,也就是下面講的「結合思路」。中型以上的電商都會有一套自己的資料管理模式,對重點指標進行監控,以保證及時定位到問題作出相應決策。

3.結合思路

單獨追蹤乙個資料的會比較「片面」,得出結論甚至是錯誤的。因為所有電商的核心資料在一段時間內,具備偶然性和關聯性的。

偶然性是指,可能某一天,轉化率突然降低,比日常要低很多,這個是非常可能發生的。於是,所有人都驚慌失措,找到轉化率相關的因素,看產品詳情頁的設計,產品的**,找客服聊天記錄,「優化了」整整1天詳情頁的設計,使產品**更低了,售前客服被整頓了。最後發現一切照舊,還浪費了1天時間做了很多無用的工作。

所以,追蹤資料一定是多個維度一起看的,一般來說,轉化率和流量是負相關的,流量暴漲,轉化率就會下降;轉化率上公升,客單價就會下降。(大型**活動除外)

但是,追蹤了資料,多個維度結合了來分析資料,結論依然可能會不準確,原因在於,這2個思路都是在和「自己比」,我們還需要進行「與其他人對比」。這就是下面介紹的「對比思路」。

4.對比思路

對比就是和其他人比。這個其他人一定要選擇「合適的」。可以是與自己品牌定位相似的店鋪資料,也可以是同行業中做的比較好的店鋪資料。最具有可比性的還是跟自己「同層級」店鋪。通過對比,才能發現自己差距到底在哪,找到優化的正確方向。

實際案例,之前做微波爐產品,銷售量一直不如競爭品牌—格蘭仕,然後去分析資料發現流量差很多。於是加大了展示類(鑽石展位,cpm)和競價類(直通車,cpc)廣告的投入,卻發現收效甚微,甚至犧牲了大部分利潤。最後我們拿著同型別的乙個產品,做了深度對比分析,發現流量**中,自然搜尋相差比較大,才發現是品牌認知的問題。於是推動品牌商著重於對產品品牌的打造。

5.節點思路

節點思路就是將大的營銷事件作為節點單獨標記,資料剔除出來單獨進行分析。在日常運營中,營銷活動對資料影響還是非常大的,尤其是突然參加了**官方的活動,比如聚划算等,會讓某幾天的流量,轉化率,成交額飆公升,這個時候我們再將這些資料插入到日常運營資料分析中,就會引起「失真」,影響對店鋪日常運營優化方向的判斷。

6.錨點思路

錨點思路有2層含義,第乙個含義是在做業務資料分析中,當存在多個因子影響乙個資料指標時,只留乙個因子做變數,其他因子保持不變,然後測試這個因子對於最終指標影響的程度。比如,下面會講到的轉化率,有6個因子與之有關,但每個因子對於轉化率的影響又不相同,這個時候,需要進行乙個小測試,保持1個因子變動,其他5個不變,放到市場中實際銷售,最終得出這個因子與轉化率的具體影響關係,以便後續做更多優化。

第二層含義是產品競爭力層面。通過錨點策略可以讓使用者更快速的做決策,使產品銷售的更好。比如,a和b兩個店鋪經營同乙個品牌,這個品牌下面有1號和2號產品,這個時候,a店鋪與b店鋪溝通,a主力賣1號,b主力賣2號,這時,a可以把2號產品**標高,以便幫助b店鋪做**「錨點」,讓使用者知道b店鋪2號產品確實有**優勢,這樣使用者決策將加快。a店鋪也同理。

7.行為標記思路

行為標記法,就是將大動作的優化,大的專案上線及時標註在資料包表中。以便在後面通過資料檢驗是否是有效。因為大部分的優化導致的結果,都是「滯後」的,也就是說,乙個大的優化動作,可能在1個月後才能體現出來效果,甚至是半年後才會有效果。當然,也有些優化動作是即時的,比如寶貝標題對於搜尋結果的影響。無論怎樣,在運營過程中我們要明確的知道,哪些事情是花費了大量時間有效的,哪些是無效的。

之前我們做產品包裝優化,用了1個月與品牌商溝通,品牌商再通過各種測試,實驗,採購新的包裝材料,2個月後我們給使用者發出的貨就都是新包裝的產品了。但是,在採用新包裝產品1個月後,退貨率只是緩慢下降,到第2個月後才明確的在財務表中提現,因破損造成的退貨下降了很多,使用者體驗好了,再1個月後回購率也提公升了。進而提公升了整個店鋪銷量和好評率。

以上7種思路是資料分析基礎,下面將落實到具體每個運營指標的優化,你將看到所有指標都被7種思路的某一種或某幾種所貫穿。有了這樣的分析思路,無論做哪一塊內容,都將快速的找到核心問題,進而再找到解決問題的方法。

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