深入解读运营数据分析包括的必备技巧
一、概念、原则、核心
所谓的概念,是指有数据作支撑,有数据的信息能支撑人们的分析工作,所以要运用它。例如根据人们的日常生活规律,把很多机密都串起来,简单地说,就是:数据分析、统计学、基于数据挖掘的数据分析。
但是如果,对数据统计的理解都停留在这个事情上,那么就没有意义了。例如,我们在对不同的运营行为进行数据分析的时候,实际上都是在用数据来支撑行为。
比如,在给同一款商品打广告时,我们将广告文案、页面展示、互动交流等等,都包含在了这些数据中,因为这些数据才会帮助我们帮助我们了解这一品牌。
同样,对不同商品,不同类目的数据,我们也可以理解为不同商品的展示和购买行为。
二、从实际出发,分析背后的运营逻辑
任何运营策略都是从数据中提取出来的,而数据分析也是如此。只有把数据中的数据进行结构化,而且是分析出来的数据才可以有效支撑我们分析决策。
首先,数据分析可以体现出不同品类的运营活动,以提高整个平台的流量,所以从数据中挖掘出的数据也是帮助我们分析决策的方法。例如,如果你对美妆、服装、酒类等商品进行数据分析时,数据中会出现衣服的名字、价格、数量、性别、标签等方面的数据。
这样,当我们在分析不同类型商品时,就会发现:不同品类中的商品卖的非常好,但是就是卖不出来。为什么?因为整个平台的流量都被竞品、模仿的量给抢走了,再加上需要的竞争对手们的数量多,导致了数据数据中的竞争激烈。
所以,我们要清楚的知道:不同品类之间的流量都有竞争,有的品类卖的很好,但是销量却是很差,或者销量增长非常缓慢,为什么?因为每个人的流量池和消费水平不一样,造成的影响很大。
但是,当我们分析数据时,是发现流量的人群不是所有的流量,也就是说,当我们将流量进行分析时,所挖掘出来的流量也许未必能直接支持我们进行数据分析决策。而只有将流量中的数据进行结构化,才能实现数据分析的目的。
那么,如何来搭建一个完善的数据分析体系?
首先,建立数据分析体系
首先,我们可以利用数据挖掘工具,比如:dataTracker等,对有价值的数据进行分类,建立某些分类后,我们可以进行数据分析,再进行精准的用户分类。
其次,有了数据分析体系,我们还要结合新媒体数据分析平台的数据,对内容进行组合,对我们的用户进行分析,优化传播渠道,在公众号后台、社群、社区等进行内容规划。
