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數(shù)據(jù)分析是什么？我們在運營說數(shù)據(jù)的時候到底在說什么？文章作者根據(jù)我們?nèi)粘Ｗ畛Ｓ玫臄?shù)據(jù)運營范圍，總結了一個133法則，來看看~

流量紅利期內(nèi)，大家都在粗暴的搶洼地流量，一旦紅利期一過，紅海來襲的時候，精細化運營立馬開始搶占山頭。

精細化運營，就是基于數(shù)據(jù)的運營，一切跟著數(shù)據(jù)來，也就意味著數(shù)據(jù)分析的重要性越來越高。

那么什么是數(shù)據(jù)分析，我們運營說數(shù)據(jù)的時候到底在說什么呢？

根據(jù)日常最常用的數(shù)據(jù)運營范圍，我把它總結成了133法則：一個流程，三個用途，三個工具/方法論。

• 一個流程：分析目的，找到數(shù)據(jù)、整理數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、圖形呈現(xiàn)、結果報告。
• 三個用途：現(xiàn)狀分析、原因分析、預測分析。
• 三個方法：杜邦分析法、漏斗模型分析法、四象限/矩陣分析法。

接下來我們仔細來理一下。

首先是一個流程，當我們需要進行數(shù)據(jù)分析的時候，一般的步驟是什么？

數(shù)據(jù)分析的流程，可以分成六步，分別是明確目的、找到數(shù)據(jù)、整理數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、圖形呈現(xiàn)、結果報告。

這也是所有數(shù)據(jù)分析入門的6個步驟，用到我們的運營也是一樣。

數(shù)據(jù)有很多很多種，當你不使用它們的時候，他們就是一堆雜亂的數(shù)據(jù)，只有你有了明確了數(shù)據(jù)分析的目的，才能進行數(shù)據(jù)分析。

那么第二步就是根據(jù)目的去尋找數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以通過后臺直接導出，也可以自己去互聯(lián)網(wǎng)上收集，甚至可以自己手工整理輸入，當然很多日常運營數(shù)據(jù)都是前期目的性的埋點的，根據(jù)目的去預定數(shù)據(jù)就像科學實驗一樣更具針對性，也更準確。

第三步就是整理數(shù)據(jù)，如果是后臺導出，互聯(lián)網(wǎng)搜尋，甚至手工輸入的話，就容易出現(xiàn)重復、空白、錯亂數(shù)據(jù)，這些會直接影響分析結果，所以需要清洗數(shù)據(jù)。

第四步就是進行數(shù)據(jù)分析，根據(jù)目的的分析，然后第五步通過圖形呈現(xiàn)，最后就是把分析的結果呈現(xiàn)給領導，呈現(xiàn)給團隊，并且根據(jù)數(shù)據(jù)分析出背后的因果，提出解決的建議和方法。

明確了流程以后，我們就可以根據(jù)目的去進行數(shù)據(jù)分析了。那么一般我們運營去做數(shù)據(jù)分析的時候，有哪些日常都會用到的目的呢？

沒錯，就是三個用途，他們分別是：現(xiàn)狀分析、原因分析和預測分析。

• 現(xiàn)狀分析就是一個產(chǎn)品現(xiàn)狀的分析，比如市場占有量、競品分析等等都屬于現(xiàn)狀的分析。對運營來說，現(xiàn)階段所有運營的指標的分析，和競爭對手比起來，哪些屬于弱項，哪些屬于強項？同樣的在不同的維度上，我們和競品的定位區(qū)別是什么？這些都屬于現(xiàn)狀的分析。
• 第二個用途就是原因分析，原因分析可以說是數(shù)據(jù)運營用的最多的一個了，運營是基于業(yè)務線的工作。那么業(yè)務時刻在變，同比和環(huán)比都在變，那么每一個變化的原因我們都得分析出來。數(shù)據(jù)圈有句話，最怕的不是業(yè)務降了找不到原因，而是業(yè)務升了也找不到原因。所以業(yè)務的上升和下降，分級指標的上升和下降，分級指標環(huán)比和同比的變化，都要找出原因。這些都屬于原因的分析。
• 第三個用途就是預測分析，預測分析是最能代表精細化運營的核心之一。在流量紅利時代，流量便宜大家都在搶，自然而然預算只要往上加，都能達到一個滿意的ROI，但是紅海時期，每一份預算都要花到刀刃上。于是效果預測就特別的重要，于是各種A/B測試，效果圖預測，每個渠道不同的小批量效果測試等等就開始顯得重要了。

電商運營中的測款、測圖、測活動，通過小預算投入，收集足夠關鍵數(shù)據(jù)，選出最佳產(chǎn)品/素材/方案是一種。新媒體運營中文字的標題測試是一種，活動的效果內(nèi)測也是一種，游戲的內(nèi)測、封測也是一種。這些基于目的進行數(shù)據(jù)埋點，從而收集數(shù)據(jù)進行效果分析的數(shù)據(jù)分析。就是預測分析。

這三類是運營經(jīng)常會用到的數(shù)據(jù)分析用途，不同的運營細分崗可能偏重的不一樣，但是我們都得會。

明確了目的，收集了數(shù)據(jù)，那么接下來就可以進行數(shù)據(jù)分析了。

數(shù)據(jù)分析的工具有很多種，當然很多對數(shù)據(jù)敏感的小問題根本不需要專門的分析，一眼都可以做出問題判斷，然后可以有N個方案去解決。

我們常說的某個運營領域積累足夠深的高手，就有這種細微維度的敏感力。當然再牛逼的直覺也有出錯的時候，況且在沒有展示足夠的實力讓人信服之前，還是需要用數(shù)據(jù)來說服上級，說服團隊的。于是我們有了各種數(shù)據(jù)工具。

這里我們介紹下三種日常使用的數(shù)據(jù)分析工具：杜邦分析法、漏斗分析法和矩陣/四象限分析法。

杜邦分析法，比如電商運營的時候銷售額下降了，我們就可以通過杜邦分析法去分析。

（1）杜邦分析法

杜邦分析法來自于著名的杜邦，是一個基于財務分析的方法，但是只要和金字塔邏輯聯(lián)系起來，就可以一步步細分解決很多問題。比如：銷售額=客單*訪客*轉化，然后訪客又可以細分到瀏覽量、停留、流失等，瀏覽量又可以拆分成不同渠道的瀏覽量。

客單又可以相關到個人支付件數(shù)，關聯(lián)率等，轉化又可以和加購率、收藏率等等一級一級細分下去，最終找到各個數(shù)據(jù)的上升還是下降情況，從而找到原因。

（2）漏斗分析法

漏斗分析法，在運營中，特別是活動運營和增長運營中用到的最多了。

著名的AARRR生命周期五層漏斗理論，和漏斗分析法不謀而合，可以說漏斗理論就是漏斗分析法演變而來，通過數(shù)據(jù)的視覺呈現(xiàn)才是一個漏斗的形狀。

在增長中，潛在用戶——接觸用戶——停留用戶——行為用戶——有效用戶——成交用戶——二次成交用戶——核心用戶——自傳播用戶，每一個橫線就是一個百分比，這些百分比從上到下排列就是一個漏斗了。

我么可以通過漏斗的變化，分析出運營中的短板，從而去優(yōu)化。

最后一個就是四象限/矩陣分析法，這個工具在市場調(diào)查中，在競品分析中可以說用到的最多，甚至于在管理工具里面也非常的實用。

（3）矩陣方法論

矩陣方法論，最核心的就是找到各個分析對象，比如網(wǎng)易云音樂的市場分析，找到它的競品，比如：蝦米音樂，酷狗音樂、百度音樂、QQ音樂等等。

然后找到兩個維度，也就是橫坐標和縱坐標的維度，比如：目標用戶全部的年齡和專業(yè)度。專業(yè)年輕人（90/00），非專業(yè)年輕人（90/00），專業(yè)中老年人（70/80），非專業(yè)中老年人（70/80）四個象限就可以包括在了里面。

再比如：管理中的，把所有的員工分成價值觀和能力兩個維度，阿里巴巴就有了小白兔、野狗、老黃牛、與明星。

再比如：把競爭對手和我們之間的所有差距都列出來以后，每一個差距都根據(jù)重要性和緊迫性放在坐標里面，團隊就有了目標和方向。

甚至于每一個差距的追趕都可以隨時跟進，從坐標軸的這個點，往前挪到了這個點，比如：市場占有率、產(chǎn)品成交量每一個月都可以做一個遞進，在坐標軸上用箭頭指出來。

這也是四象限方法的用處。

當然很多人會說，數(shù)據(jù)分析哪有這么簡單，的確，高手的數(shù)據(jù)分析比這個牛的多了多了。至少在excel上，很多高手輕松運用的函數(shù)我都不會，很多自動去網(wǎng)站采集數(shù)據(jù)的程序也不會寫。但是對于簡單的數(shù)據(jù)分析入門來說，我們普通的數(shù)據(jù)后臺來源，一個簡單的excel，就可以完成了。最多就是數(shù)據(jù)來源的尋找、積累、整理等需要一點點慢慢來。

其他的，真心沒那么難，畢竟這些都是入門級別的數(shù)據(jù)分析，對于大部分運營來說，這些足夠了。