数据运营是什么？ - 知乎1017被浏览76923分享邀请回答104 条评论分享收藏感谢收起）的转化率高达 44%，而其他渠道的转化率不足 3%。4. 渠道优化配置在进行一系列的流量分析和转化分析后，我们可以进行相对应的策略制定，具体方式包括搜索词、落地页、广告投放优化等等。对于成本低、质量高的渠道需要加大投放，对于成本高、质量高的渠道需要评估成本，对于质量低的渠道也需要做好评估。总体上，根据成本、流量转化等综合情况，对渠道配置进行整体管理和调优。| 用户运营：精细化运营，提高留存如果说流量运营解决的是用户从哪里来的问题，那么用户运营就是建立和维护与用户的关系。1. 精细化运营用户在产品上的交互行为很多，我们可以通过用户的行为对用户进行分类；然后根据不同群体的特征，进行精细化运营，促进用户的回访。以论坛为例，用户在论坛上的行为包括：访问、浏览帖子；回复、评论；发帖；转发，分享等等。我们对用户的每一类行为建立行为指数，例如根据用户的转发、分享等行为建立“传播行为指数”，通过这些指数给用户分类。如此一来，论坛上的用户被分为 4 个维度：A 浏览类、B 评论类、C 传播类和 D 内容生产类。用户可能只有一个标签指数，也可能很跨多个指数维度。用户运营中，可以根据这些标签进行分类。比如 UGC 论坛，需要保持 D 类（内容生产类）用户的活跃度和增长率；同时在论坛推广传播中，需要对 C 类（传播类）用户进行刺激，扩大内容的传播力和影响力。2. 提高用户的留存互联网产品一般都关注用户的留存，只有用户留下来了，才能进一步去推动变现和传播。留存分析一般采用组群分析法，即对拥有相同特征的人群在一定时间范围内进行分析。上图展示的
的留存图，横向比较展示了每周新增用户在后续各周的留存率，竖向比较展示了不同周的新用户在今后一段时间的留存表现。留存时间及周期，和产品体验完整周期有关，不同的业务和产品一般有着不同的时间群组划分方法。比如高品类产品的日留存更好反映用户与产品的关系，而工具类的周留存就比日留存更加具有业务意义。通过时间维度的分析发现用户留存的变化趋势，通过行为维度的分析发现不同群组用户的差异，找到产品或运营的增长点：这是用户运营非常重要的一点。| 产品运营：用数据来分析和监控功能产品运营是一个非常大的话题，很多运营和产品都是围绕产品来做的。1. 监测异常指标，发现用户对你产品的「怒点」产品大的流程中，存在很多小的功能点，用户的体验就是建立在这些小的功能点上；就是这些小的功能点的使用情况，成为我们每一步转化的关键。以注册流程为例，一般需要手机验证。发送验证码是其中一个关键的转化节点；当用户点击重新发送的次数激增时，可能意味着我们的这个功能点存在一定问题。而这就是用户”怒点“所在，无法及时收到手机验证码。通过对关键指标的监测，便于我们及时发现问题所在，及时修复。2. 通过留存曲线检验新功能的效果对于上线一段时间的产品，有时候会添加新功能。上线后，需要评估新功能的效果，是否满足用户的核心需求，能否给用户带来价值。通过
的留存曲线，我们不难发现该新功能第一天使用过的人之后持续使用的比例很低，这说明此功能并没有很好地解决用户问题；这提醒我们需要对新上线的功能进行重新思考。| 内容运营：精准分析每一篇文章的效果什么是内容运营？很多人认为，内容运营就是编辑文章、发帖子，其实这是片面的。在做内容运营之前，需要明白你的内容是作为一个产品（如知乎日报）出来，还是产品的一个辅助功能。只有明白自己的定位，才能清晰目标。为了扩大内容运营的效果，我们需要对用户的需求进行分析，例如用户感兴趣的内容、内容阅读和传播的比例等。1. 内容的类别以 GrowingIO 的技术博客为例，该博客属于 PGC 模式。博客中的内容有不同分类，为了降低用户获取信息的成本，我们在博客首页设计了不同板块的入口，包括左侧分类导航、中部文章推荐和右侧热点推荐。我们发现用户主要通过左侧的导航栏和中间的推荐阅读文章，较少点击右侧的热点推荐。所以，在移动端的始终，我们取消了右侧的热点推荐，仅保留了分类导航和中间的推荐。既节省了空间，又最大化满足了用户的内容需求。同时，我们也对分类导航栏的内容进行了分析，发现用户对【案例分析】的内容最感兴趣，这对我们今后的内容选择是一个非常好的启发。2. 基于用户的推荐内容运营中的推荐，有时候和用户的精细化运营息息相关。每一个用户，都有自己喜欢的内容和类别，当我们根据用户的兴趣倾向进行推送的时候，效率肯定会更高。同样以 GrowingIO 的博客为例，我们通过对访问用户的文章点击情况进行统计，得到了上述表格的结果。显然，用户 8 对”增长秘籍“有着自己的偏好，用户 6、7、9 对「案例分享」文章更青睐。那么在实际的内容推送中，我们可以对用户 8 推送增长秘籍类文章，向用户 6、7、9 推送案例分析的文章，其他用户无差别推送。| 数据驱动的精细化运营近年来流行的「Growth Hacker」的核心，其本质就是通过技术创新和数据分析，实现精细化运营，达到增长的目的。一个优秀的数据运营人员，应该具备数据驱动的思维，掌握一定的数据分析工具。在实际业务工作中，不断从数据中提出问题，不断尝试，用数据来优化运营策略，进而实现客户和业务的增长。注：本文中「漏斗」等数据产品截图，来自 16910 条评论分享收藏感谢收起更多3 个回答被折叠（）不管是否为自有品牌，还是是代理其他品牌，若该些商品同时线上线下多渠道运营，在进行运营效益分析时，对于财务及运营数据的使用更需要谨慎，因为渠道特性的不同，基于所有渠道计算出来的“整体”“平均”指标其实并无太大的意义。因此，财务人员要提供公司管理阶层运营数据时，需要将收入成本开支或各类投入尽量去区分成在线及线下。线上：例如区分是官网，平台型渠道还是网络分销;线下：例如区分各类渠道是否有按商品等级属性而有所不同(例如：不同地区的线下门店其专供或是主打的商品是否有所不同)?线下门店是自营的还是属于经销商的?线下自营门店是由自行开票收款还是是由百货商场统一收款(收款方式不同，财务在帐务处理上也会有所不同)?另外，不管在线还是线下，若有些渠道是负责清尾货或是清库存使用的，由于其交易量与毛利率会与其他以销售正常品为主的渠道差异很大，在处理及阅读财务数据时更需要将其剥离出来另外评估。渠道类型的不同，主要会反应在几个指标上，我就最常使用的几个指标举例说明：1.产品收入与毛利率：(1) 线上线下商品定价：公司对于线上线下商品的定价策略，或新品上架的前后顺序安排都会影响各渠道的毛利率。(2) 特供品：若线上或是线下有特供品，这在进行毛利分析时也需要考虑其影响性。(3) 该渠道是否为清尾货或是库存专用：这类渠道的报价会跟正常品的销售出现较大差异，公司在退换货成本上也可能会有所不同。(4) 线下渠道是自营还是由经销商经营： 例如自行收款开票的自营门店的销售金额是为该商品的销售定价，但是若该门店是由经销商运营，则会计帐上的销售金额是经销商的提货价，若在做毛利分析时没有将此两种不同类型的收入区分出来，会让毛利率分析失真，无法看出不同渠道的构成对于公司整体获利的影响。2. 佣金：例如，不同渠道的提货报价方式不同，对于销售目标设定与提佣方式差异甚大，所以在评估佣金支出时千万不要用所有佣金支出除上公司整体收入推算出个“整体”或是“平均”佣金费用率，这样的数据并无意义。3.广告费：这通常也与不同渠道的交易模式相关，通常在提货报价谈判时也都会连同佣金将其纳入模式条件里。其实各渠道的收入，提货报价，佣金提成与各方在广告投放上要承担的部份在谈判交易条件时多半是合并考虑的，所以在多渠道销售模式下要做运营分析时，这几项指标一定要拉在一起看，千万不要将不同渠道这几个指标单独分开比较。4. 人事费用：这差异大概在线下渠道上会比较明显。线下渠道若是透过经销商运营，其线下门店的销售人员是由经销商负责招募管理，所以在公司的财务帐上看不出来有这方面人事费用(但即便上自营的门店，有些公司也会将门店人员由外包方式处理)，但是这块人事成本其实是隐含在经销商的提货报价里体现，所以在评估公司人事费用与人力架构时，一样，也把请把“整体”或是“平均”这指标或是计算方式给抛开吧。5. 租金支出：这点主要是针对线下渠道，《天下网商·经理人》2012/8 “Research”专题中也提到各品牌在百货商场等专柜的租金提成，不同层级的线下渠道其租金提成差异甚大。 在阅读财务报表时，要注意，有的百货是统一收银，租金提成会在返还代收的收入里扣除，此时财报上看到的收入是扣除提成后的净额。若是自行收款的商场门店，在财报上的收入是还没扣除后续支付给商场的租金提成的金额。 所以在使用财报数据时，对于这两种渠道的“收入”，务必要了解这其中的差异。在线部分，若是透过自己的官网销售虽无此租金提成，若是透过其他线上平台销售，仍是会有不同型态的进场上架的开支。以上5点仅就先针对线上与线下渠道在数据上口径定义差异较大，容易出现误用混用的项目的简要分享，实际在日常运营里，即便是相同类型或是相同层级的渠道，也会因为交易对象的不同(例如经理商的层级或是经销的区域范围)而在上报价或是提成上出现很大的差异。。总之，面对多渠道销售的运营及财务分析时，把最简单偷懒但又最没用的“整体”“平均”这类指标先抛弃放在一旁吧。
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