五、数据和运营的三生三世
5.1 流量运营数据分析
5.1.1 多维度分析流量指标
前面已经提到，流量的红利时代已成为过去，但并不代表流量运营不重要，只是以往只关注PV、UV等粗放式指标是远远不够的，因此我们要根据不同平台从多个维度去分析不同的指标。
一般来说，Web端我们要关注网站访问量、PV/UV以及用户的平均访问时长，访问深度和跳出率等。
在网站流量分析中，主要包括网站流量来源分析（排名）、落地页（landing page）、搜索引擎关键词分析及网站流量趋势分析等，每个方面又可以相应的细分分析。比如：分析网站流量来源包括直接访问、媒体网站、搜索引擎及外链等，对这些渠道又需要做层层流量分析，若是直接访问渠道占比大，说明公司的品牌知名度较高，若搜索引擎占比大，说明公司在SEO/SEM这块的成效大，不同渠道的占比都能一定程度的反馈运营工作的成效。
对于landing page的分析意义在于若是用户到达页是一个无效或者不相关的页面，会带来很高的跳出率，因此每个落地页的分析对于流量分析也至关重要。
对于APP端一方面是看用户活跃度（DAU/WAU/MAU）、日启用次数、周/月留存率以及启动时间段，APP页面点击数分布等数据。
分析用户活跃度可以提前针对预警用户和流失用户采取一些挽回措施，降低用户流失率，另外分析用户启动时间段，在恰当的时间将活动和重要信息推送给用户，以达到最佳的效果。
5.1.2 转化漏斗分析流量指标
对于已经到达网站端或app端流量，我们一般都还需要进行激活和转化，最后才能化为收益。通过转化漏斗，可以发现每一个转化环节的重要性以及主要流失在哪一步。
以上图为例，我们分别对转化的每一步进行分析，分析上方的漏斗发现第一步到第二步的流失率最高，因此对于粉丝的拉新还需要甄别有效渠道，因为一些渠道看似带来很高的曝光量，但实际上带来的却是更多无效的“僵尸粉”，与此同时，优化渠道从而获取更多高质量的用户，利于后续的转化。
5.2 用户运营数据分析
若用户运营通过数据分析达到用户增长的目的，最核心的在于用户的精细化运营，也就是我们之前讲到的增长黑客的海盗模型（AARRR模型），转化是精细化运营的核心思路，精细化运营很注重每一步的转化率，因此提升整体的转化率关键是将每一步的转化率提升。
在前面的AARRR模型已经详细讲到过拉新、促活、留存、收益及传播，现在就如何用数据分析提高用户留存率展开来讲，一般情况下，用户留存分析可以按照不同的维度（时间/渠道/行为/喜好）等进行用户分组，在进行分组后，通过日留存或周留存建立报表查看数据，但纯粹的查看这些数据差异并不能检验运营策略效果，因此这个时候可以采用A/B测试分析对比法，对某些可能的用户行为进行分组对比，看留存数据是否会有较大的差异变化，从而优化运营策略，提升用户留存率。
5.3 内容运营数据分析
本人是一个微信公众号的运营小编，那关于内容运营这块的数据分析，就和大家讲讲微信公众号的内容数据分析吧。
微信公众号后台多次迭代数据统计分析的功能，就目前的版本功能来看，我们可以从微信后台看到微信图文的转化率、趋势图、用户属性等。
5.3.1 图文转化率
微信图文的转化率是衡量一篇微信文章价值的重要因素，它可以直观地展现你的文章是否获得良好的传播效果。
这里以我之前写的一篇微信图文为例，和大家分享下图文转化率。
从上图可以看到一次传播和二次传播两个概念。
一次传播：在公众号首次推送文章时送达给关注了该公众号的用户，用户通过会话阅读文章或者分享文章到朋友圈的行为。
从图中可以看到一次传播转化率有两个数据，第一个：公众号会话阅读率=公众号会话阅读人数/送达人数=3.51%，说明有3.51%的关注粉丝在会话中点开并阅读了推送文章；第二个：从公众号会话分享率=从公众号分享到朋友圈的人数/公众号会话阅读人数=12.86%，说明有12.86%的关注粉丝分享了文章到自己的朋友圈。一次传播的转化率可以表面公众号粉丝对文章的喜爱程度，转化率越高说明粉丝的粘性越大。
二次传播：指的是粉丝在朋友圈里的朋友（非粉丝或粉丝）阅读，或者被朋友圈里的朋友再次分享产生的数据。
5.3.2 用户属性分析
上图显示了阅读图文用户的多维度属性，包括用户的性别、使用的客户端以及所在省份。根据这些信息，可以从性别或者根据地域分布的属性来推送定制的内容，从而获取最佳的传播效果。
从微信图文的小时报里，我们可以清晰的看到用户在19：00至20：00之间的阅读量达到高峰，因此在这期间推送文章，得到传播的效果也会是最佳滴，不过不同公众号的文章推送时间还需长期监测来验证是否为黄金时段。
5.3.3 阅读来源分析
从上图可以看出微信文章的阅读量很大一部分取决于朋友圈阅读量（接近70%），也就是我刚刚提到的二次传播，很多微信文章病毒式的传播也是依靠朋友圈这个二次传播渠道，因此我们要致力于产出优质文章，吸引更多的人在社交渠道转发从而获取更高的关注度。
六、案例分析
6.1 搭建数据运营分析体系
1）平台定位
无论你是运营一个微信公众号还是一个社区，都需要给自己所运营的平台做一个定位，这样你的识别性就出来了。当然定位之后，要建立核心目标，如果是UGC平台，内容和内容生产者就很重要，你的核心指标就是获取更多的内容生产者帮你产生优质内容，从而吸引用户参与和留住用户。
2）用户画像
用户运营中很关键的一个步骤就是用户画像，你要了解和熟悉你的用户群体，你的用户群体特征有哪些？他们的关注点和用户痛点是什么？从哪些渠道可以获取他们？这些问题都是用户画像里需要关注的点。
3）持续运营和数据分析
当获取到你的用户群体后，要不断的运营和维护，但如果其中出现一些异常现象和数据，要及时分析并改进，学会常用的数据分析工具，并不断优化你的运营策略。
6.2 业务核心指标运营分析
在漏斗分析模型中我们讲到过，一个注册登录的过程中，验证码是这个业务的核心指标，但如果这个环节没有优化的话，将大大影响到用户的注册和登录。优化之前是采用邮箱登录，但实际生活中，邮箱验证很容易因为邮件代理商被屏蔽、邮件含有敏感字被归入垃圾邮箱，因此导致用户收不到验证码。但是将邮箱验证改成短信验证后，用户的注册登录转化率得到明显的提升，因此关注业务核心指标，利于运营人员更好的分析问题所在。
七、总结
7.1 用户行为分析
作为运营喵，经常会与PV/UV、跳出率、页面访问时长、页面访问来源（Web端）及活跃度、留存率、复购率（APP端）等数据打交道，基于这些数据的分析就是我们常说的用户行为分析。
对于不同属性的平台关注的用户行为也不同，因此抓取的数据也会有所差异。我所运营的平台是电商平台，因此更关注用户的转化率相关的数据，比如：用户的订购率、单次交易额、复购率以及订购的商品种类等数据。不同用户群体的关注点也会存在差异，因此对于用户的分析点也要因人而异，反馈出来的数据也能代表用户某一群体的大致特征。
7.2 数据驱动运营
说了这么多，最终回到数据驱动运营这块，主要是跟大家推荐几款第三方数据分析工具，作为一个创业团队的运营喵，并买不起什么大的数据分析工具，友盟是我们团队用的最多的一个工具，可以支持iOS、Android应用数据统计分析，虽然功能比较少，但是对于一些小团队来说足矣。
当然，我在学习数据运营的过程中时常接触到其他工具也是不错滴，比如：
1) Growing IO
Growing IO强大的地方在于无需埋点，就可以获取并分析全面、实时的用户行为数据，并优化产品体验，实现精益化运营。
2）神策数据
神策数据为企业提供可视化数据分析，实现企业数据驱动。核心竞争优势在于私有化部署与可视化埋点。
3）诸葛IO
诸葛IO的核心优势是用户分析更深入、在决策方面提供智能化的指导。换而言之，不仅提供给企业统计的平台，还提供智能化的决策和结论。
还有很多优秀的数据分析工具，就不在此一一列举了。有兴趣的童鞋可以自己亲自去体验下，都有试用版本的哦。
7.3 总结
越是信息化的时代，数据的重要性就越能够被凸显出来，作为互联网的运营人员，能够将自己平台产生的数据灵活的应用并转化为驱动运营的好帮手，想必运营工作会事半功倍吧，此时此刻，我还在这个课程的学习当中，以上参考了很多网上大神的文章以及我正在看的书籍《谁说菜鸟不会数据分析》，我正努力将数据分析理论和实际工作更好的结合。文中如有不正确的地方，欢迎大家指正，共勉！
