7张图,看懂数据分析如何助力运营

7张图，看懂数据分析如何助力运营
做在《为什么你做的数据分析，运营懒得看》中，我们列举了运营实际遇到的困难，今天接着分享，数据分析可以如何帮助运营解决困难。

正如上一篇所说，数据分析已经为运营提供了大量支持，可惜仅限于认知现状阶段。

那为了支持运营迭代升级，到底还需要哪些？这就得从运营迭代升级到底在干啥说起。

运营迭代升级怎么做
运营之所以喜欢说迭代，首先是因为运营有大量的基础套路、模板、案例可以参照，完全不需要从头做起。

所以不需要用〃创新、设计、创造〃这种词。

男生们可以回忆一下你们玩的游戏，是不是首充送XX ,七日登录送XX , 竞技比赛有勋章，套路非常相似。

女生们可以回顾一下购物网站的各种满减、优惠、抽奖，是不是看起来很相似。

就是这个感觉！
比如运营最喜欢说的AARRR ,其实每个方面,都有大堆套路（如下图）：
几乎再一种运营，都有一张这样巨大的思维
导图（本图还不够细，只到了二级目录，还
能往下拆），记录着各种丰富的套路
注意，类似右图的付费括化、活趺、留存模
块，其三级目录，对应的是套路，四级目录
对应的是形式（是滴，同学们猜到了，五级
目录对应的是梦数），我们常说“换汤不换
药”就是这个意思，往往一个套路下，有大
量具体形式可以换，参数可以改
其次是因为随着环境变化、企业规模扩大，套路总不能一杆子捅到底，总
会随着时间变化有些变化。

这种变化可以分为五个等级（如下图）：
举例创新复杂度实际上
应用频率
数据可以干啥
迭
代到
底在迭代啥100%原创“介是你没有体验的船新版本”极高极低
用尸需求洞察、机会点、行为
路径分析.新概念测试、力度
测试……
改套路
新用六百里立碱10元，改成新用户1
元参团.改成新用户领20元券
中中
直接做分组对比，同样目的活
动，摆在一起看ROI高低、看响
应率、响应金额等等数据
改形式
都是拼回，可以用“养金猪”“许
愿盒”"DIU产品”；都是签到，可
以用浇树养水果的形式
低高直接做ABTest,拿结果版本7则
试看哪个响应率高
改参数
买三送一，改成买二送一
送50元券改成送40元券
低高
直接做弹性测试，看着啥力度
响应率最高
直接羲加买20元券且消费满200且下载APF戳
3下且转发朋友圈且……
低极高往往是被费用逼迫下无奈之
举，分析啥啊,上吧
这个五个等级变化，会按一个流程开展:
运营工作是一个循环往复的过程。

通过监控
数据发现问题，之后在方法库里寻找方法，
看看是直接彘加几条规则，还是改个参数，
还是改个形式。

发现问题环节是最混乱的，也是最需翻据
分析支持的！比如用户活跃率低了，到底是
因为新人进来就出了问题，还是后续运营没
做好，还是对手发力了，最终落实的问题点
会直接影响决策。

然而偏偏是这个环节容易
拍脑袋，拍吼=声息要搞高.！之一就冲上去孑
看完以上内容，是不是一下觉得数据能做好多事情！且慢，具体做多少，还得看运营的具体工种，如果没选对服务对象，有可能起到画蛇添足的作用。

不同运营对数据的需求
虽然都叫运营，但是运营实际包含的工作内容非常多。

不同运营工作，具体痛的位置不一样。

对于这些痛点，数据分析能治疗的程度也有区别。

从本质上看，数据分析方法代表着理性、逻辑、计算。

可这不是工作的全部，工作中还有很多感性、情绪、创意。

因此有的工作天生就不咋需要数据帮忙，看个现状结果就行了，有的则需要缜密的计算和分析。

综合以上要素，可以归纳如下：
这就是为啥大家能见到的细致分析都和用户有关。

因为用户运营本身是个非常有策略性工作。

用户运营本身也非常重要，很多互联网公司为了上市圈钱，需要把用户量、用户增长率、付费转化率做到一定水平，在渠道运营（拉新），用户运营（育旧）上非常舍得砸钱。

数据能支持哪些问题
数据分析适合解决理性问题，因此看了上边分类大家大概知道数据分析适合哪些问题。

但别忘了，运营最大的问题是没钱。

所以还得把每类工作对费用需求程度加上，先解决那些缺钱部门的费用问题（如下图）。

运营分类 缺钱程度 用钱说明
数据支持内容
了解现状 发现问题 选择方法 落实措施 观察效果
内容运营
低
一个天才写手胜过千万刷阅读量的钱 J
J
商品运营 中
需要大量钱采购商品，维持库存，但一般 企业直接将商品成本计入日常销售成本， 不会单独拨钱，都是走流程
J J
J
J
活动运营 中
看活动规模、投入力度，往往是大有大的 做，小有小的做
J J
J
J 渠道运营
高
非常缺钱。

流量为王的年代，推广渠道都 是X 爷，堂一分钱干一分钱活，少一个子 人豕不配合。

J
J
J
因此，理论上，数据支持运营的第一步，应该从“分钱〃开始。

先回答和 钱有关的，非常理性的，战略方向性的问题，比如：
公司发现目标是（行业第一 ？营收破100亿？）
• 基于此目标，需要新用户XX 万，老活跃用户维持在XX 水平 • 基于新用户数，按目前市场价，渠道成本为XXX 亿 •
基于目前措施,老用户维护成本为XXX 亿
以上目标，通过阶段性大促完成X% ,日常渠道/用户投入X%
类似DD 、FDD. TB 、E4这种平台类业务，规模经济效应非常明显，往往前期大量烧补贴换市 场，等规模到一定程度以后亏损收窄，市场份额垄断，收益向好，资本市场会持续注资 类似游戏类变现快的业务，则无需等这么久，往往是迭代升级式运营，最初版本就开始挣钱 之后逐步升级，占领市场（当然会有衰退，上图中并未表现出来）
一类业务在各个发展阶段，娓模、收益是可以量化的，因此算钱是算的清楚的！
堆步W 长至（快变或类业务）
:xc
13CC
1XC
3QD
有了这些分析（其实就是经营分析），分清楚钱、时间、责任，后续运营 干活非常清爽！从来不怕目标高，就怕费用没给到。

有了资金支持和适当 的时间安排，后续也好选择具体的落地方法（如下图）：
以支持活动运营举例：
如果要支持“改套路”的迭代，就优先关注
费用，把不同类型活动受众、投入、产出这 些大的维度放在一起比较，了解每一类活动 能力范围，ROI,先选大方向。

如果要支持“改参数”（主要与规则有关）
“改方式”（主要与宣传有关）的迭代，可
以直接做弹性测试、Ab 旦st,测试一个效果
至于具体的落地层面，细分类型太多，一篇文章很难讲清楚。

有机会我们 慢慢更新。

怎么把数据落实到位
然而，仅仅有这些分析思路和方法是没有用的！更重要的环节是：落地。

道理讲出来，大家都懂，真到落地的时候就蛋疼了：
11.分析和决策脱离：这是最大、最大、最大的问题。

往往做决策是拍脑
袋、凭经验、抄对手、听安排，缺少真正的分析，做分析的实际上仅仅在 更新数据，没有意见，没有解读，没有洞察。

I 2、决策与执行脱离：这是第二大的问题。

往往方向、费用、策略，是上
层领导决定的，基层同学们每天忙着：做方案-请示-改方案-请示-改方案-
目标群体
宣传主题
发布节奏 内容设计 转化路径 预算范濯 就
小
投入产出 华人成本
请示。

对于为什么这么干，干到哪里才算完全部晕头晕脑。

啥分析都没
用。

I 3、理论与实际脱离：这是第三大问题,讲起AARRR如数家珍，可具体到一个行业，一个业务，一个活动，一次文案，到底数据形态是啥样，到底该做到多少合适，完全没有头绪。

I 4、缺少历史经验积累：对过往数据没有采集，没有积累，甚至很多做数据的同学连业务目前在干什么都不知道，更别提以前干过的，这能分析就见鬼了。

I 5、缺少活动、策划案、文案标签体系：就如同没有打用户标签很难理解用户一样，没有打这些业务标签，也没法具体分类对比业务，更没法总结套路。

以上种种，归纳起来就是：好的数据支撑体系，从来都是业务数据一体运营，集体作战的结果，从来都没有一个神仙级数据分析师能振臂一呼〃啊啦啦啦〃就摆平所有问题。

包括案例分享也是，很多同学喜欢说：来两个牛逼案例。

最后发现牛逼的案例，从来都是牛逼的公司催化出来的。

想要复现，还是得练好基本功，比如如何贴业务标签。