做好这六点才是步入数据运营的门槛

    做好这六点才是步入数据运营的门槛！网站运营为什么要做数据运营？能有效避免利用拍脑袋来决定事情，用客观数据分析出来的结果更具备说服力；能够为决策提供有有力的支撑，通过数据分析，还可以看到决策之后的效果和问题以及为下次决策提供方向。

    一、利用数据了解行业趋势

    行业数据对于产品来说至关重要，有了行业数据的对照，才能对比知道自己产品在行业中的水平。从中分析出自家产品在行业中的优势和劣势，发现其中的问题以及对未来产品运营和推广有的放矢。

    一款产品放在市场上，就会产生对比，一个成熟的产品运营需要懂得如何在行业中让自己的产品有足够的竞争力。

    二、用户指标

    1、新增用户

    1.按照时间维度来分，新增用户分为日新增用户、周新增用户、月新增用户等。

    2.按渠道来源，新增用户还可以分为渠道新增、网页新增，搜索引擎新增用户等。

    2、活跃用户

    活跃用户是指那些在一定的统计周期内打开产品，并且为产品带来一些价值的用户，一般用于衡量产品的运营现状——真正意义上的用户规模。很多产品说到用户规模和质量不会看用户总量，而是看它的活跃用户数。

    活跃用户根据不同的统计周期分为日活跃用户数（DAU），周活跃用户数（WAU），月活跃用户数（MAU）。不同类型的产品，由于产品注重的频率也是不一样的，所侧重的维度也是不一样。像UC新闻，今日头条、有道云，滴滴出行，等高频产品，这类注重的是日活跃用户数。

    而像微媒网络、美柚这类产品，更加注重的是月活跃用户。

    像各种招聘、租房、医疗这类低频产品，更加注重的是用户的体验，单词消费。

    3、流失用户

    流失用户是相对于活跃用户的概念，是指那些使用了产品之后，曾经启动过产品并且注册过，但是对该产品逐渐失去了兴趣，进而彻底脱离这款产品的用户。

    如果说活跃用户是用来衡量产品的运营现状，那么流失用户则是用以分析该产品存在的风险，以及是否需要重新定义用户的人需求，或者你的产品是否有能力留住用户。

    4、用户构成

    用户构成是指对某周期内的活跃用户的构成，一般是对周活跃用户或者月活跃用户构成进行分析。拿月活跃用户来说，其用户构成包括：

    1.高频用户：长期持续地使用产品，例如连续活跃4周。

    2.近期流失用户：连续一段时间内没有登录或者打开产品的用户

    3.本月回流用户：上个月没有打开过产品，但是这个月重新打开了产品的用户。

    4.沉默/流失用户：一段时间内没有登录或者打开产品的用户。

    用户的活跃指数，需要根据自己身产品性质和实际特征进行分析。才能更好的帮助产品进行提升。

    5、用户留存率

    用户留存率是指在某一个统计时段的新增用户数中经过了一段时间后仍打开这个产品的用户比例，包括次日留存、7日留存（如今天新增用户数在第7日再次打开产品的比例，14日和30日留存以此类推）、14日留存、30日留存。这个指标是验证你的产品对用户是否具有吸引力。

    三、了解产品活跃指标检验产品质量

    1、启动次数

    在某一统计时段的用户打开产品有着登录网页的次数。一般有日启动次数、周启动次数、月启动次数，还有对应周期内的人均启动次数。

    2、使用时长

    使用时长是指在统计周期内所有用户从打开产品到关闭产品的总时长。从使用时长还可以延伸人均使用时长、单次使用时长。这个指标考核的是你的产品用户粘性高不高，也反映了产品的产品质量高低，使用时长一般会结合启动次数一起分析。

    3、使用时间间隔

    指同一个用户相隔两次打开产品的时间间隔。

    4、访问页面数分布

    指用户一次启动访问的页面数。

    四、转化分析指标

    运营人员最关心的是转化率，转化率指在一个统计周期内，完成转化行为（如购物）的人数占当前页面的人数的比率。

    转化率反映了产品的盈利能力，重视和研究转化率，可以针对性的分析产品在哪些方面做的不足，哪些活动投放效果比较好，可以迅速地提升用户体验、节约广告成本，提升转化过程的效率。

    转化分析指标涉及到：

    1.当前页面的人数（或PV）

    2.进入下一页面的人数（或PV）

    3.完成转化行为的人数

    4.推广总数。

    如用户打开某一购物产品，到浏览商品，到把商品放入购物车，最后到支付，每一个环节都有转化可分析。很多时候我们会通过漏斗图来看每个环节的转化情况，而实时的漏斗图可以监控每天的转化率，一旦发现问题，运营人员可以马上调整，避免更大的波动。

    五、用户分析

    有了用户数据，再做用户画像分析会更加容易。用户画像是对人口属性的特征分析、用兴趣分析、用户行为分析等，而在做用户画像的时候给用户打标签，是最核心的部分。

    用户画像涉及到的数据指标有：

    1、人口属性的特征：姓名、性别、年龄、区域、星座等。

    2、用户兴趣则包括用户个人兴趣和用户商业兴趣。用户个人兴趣指的是个人的生活兴趣爱好，比如喜欢音乐、阅读、电影等；用户商业兴趣指的是对音乐、阅读、电影等消费领域的商业价值分析。

    3、用户行为分析：包括产品内行为与社交网络行为。产品内行为指在产品使用过程中的各种行为。依据事先的埋点，对用户的行为进行分析

    社交行为是指在使用产品过程中发生的分享转发到社交网络平台等行为，如手机淘宝产品有分享给淘友（内部）、分享到微信、来往、微博、QQ、短信等行为。

    用户特征需要结合产品自身的特性进行分析。用户画像可以帮助产品逐渐实现精准化营销，直接进行产品与指定用户之间的点对点交互。现在市面上帮助产品开发者构建用户画像的产品不多，因为提取数据和分析数据可能要依靠不同的工具。

    六、渠道分析

    产品运营人员在每天都要在不同的渠道做推广，这时候就要监测哪些渠道的效果好，这时候除了需要一定的数据能力，还需要对SEO的能力。

    主要需要了解宣传渠道的价值，比如各类宣传平台，新媒体平台的价值与转化。

    当前的热点，与产品有关可以蹭的是哪些，效果怎么样。

    线下渠道商的数据化管理。

    运营入门易，精通难。一定要多实践，多思考 。