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五个步骤让你成为数据分析高手

※发布时间:2023-2-13 22:44:55   ※发布作者:佚名   ※出自何处: 

  运营人的工作中,有不少需要对产品数据、活动数据进行收集分析,并从数梦见牙齿松动据中发现问题点,做出优化策略的部分。那么本文先将眼光聚集到数据分析上,聊聊如何做运营数据分析。

  具体例子,在推广活动中有个返券的活动,从数据上看,收入因此活动提升了0.5%,那么问题来了?怎么样做到的?能不能复制到其他活动?是否可以形成常规?

  因为要理解全貌。通过报表中的日据,理解运营工作的全貌。1)看到正常业务的运转情况;2)定位异常,发现问题。

  相较于产品功能的更新迭代或者经营行为,运营动作更多围绕着用户展开。所以针对运营所做的数据支持,也主要围绕用户来做。具体分别以下三方面:

  按照“交易次数”这个维度来划分,分层方式1:新客户与老客户、分层方式2:成熟客户(购买3次及以上)、客户(购买5次及以上)

  为了提高用户使用单车的频次,某共享单车运营团队筹划了一个发放优惠券的活动。为了更好实现活动的效果,运营负责人找到分析师小灰,希望他能够将用户划分为不同的层级,然后在活动中,针对不同的层级人群发放金额不同的优惠券,让每个层级的用户的ROI最大化。

  什么是效果评估?首先我们分开来看,效果指客观的,能够代表活动效果的指标;评估指将客观的结果指标与某一个标准对比,最终对运营动作本身进行评估,有多大的能力达成它预想的抽象目标。

  与核心运营目标相关的指标:用户活跃、用户付费;能够体现此次运营动作为运营目标影响的指标:用户渗透率。

  diff in diff(二重差分):排除了一些影响因素之后,核心指标在活动开始之前和之后的变化。

  

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