运营工作的复杂性使得数据分析常陷入琐碎细节，而搭建系统的运营分析体系需从明确目标、梳理指标、打好标签到按图索骥逐步推进，以此实现高效、有条理的数据分析，为运营决策提供有力支撑。

运营部门一向是数据分析需求大户，而做过运营分析的同学，经常会觉得细节多，琐碎，很多问题相互纠缠在一起很难理清。那运营分析到底该怎么做才系统，高效？今天详细地分享一下。

从运营的工作特点说起

运营工作综合性极高（俗称：杂活多！）。比如做1次大型活动，要：

1）做活动H5页面

2）做活动推广文案

3）选参与活动的商品

4）配置优惠券

5）处理客服答疑/售后等问题

一场活动下来，和销售、产品、供应、品牌、渠道，都有关联。这种工作特点，使得运营相关的数据指标非常多！一不小心就会陷在数据细节里无法自拔。因此特别强调一下四点：

第一：清晰目标

正因为杂活多，所以：清晰主线任务，明确运营考核指标，是第一重要的事

运营常见的目标设定方式有三种：

1、达成绝对值目标，比如：在5月内，实现总用户100万

2、达成比例/比例类目标，比如：5月份全月，交易转化率从10%提升到15%

3、达成增量目标，比如：在5月份内，较自然增长额外拉动交易3000万

这里目标1、2都可以直接用数据观察，但目标3涉及“自然增长”的定义，必须事前谈清楚。不然事后很可能无法分析。常见的自然增长定义有3种（如下图所示）每一种都各有利弊，因此事前一定要和老板达成共识。

经常有人偷懒，在事前不设量化目标，只是笼统说一句：“为提升业绩”、“为拉升用户活跃”……结果在事后，根本无法区分哪部分是自然增长，搬石头砸自己的脚，大家要引以为戒。

第二：梳理指标

运营工作形式灵活，因此经常需要根据实际工作流程，来设定数据指标。一来方便监控执行进度，二来在复盘的时候，好观察哪个环节出了问题，便于追查原因，寻找机会。

比如，运营部门上一个“签到领福利”的活动，每月打卡7/14/21次可以得奖励，奖励包含优惠券，希望同时刺激用户活跃+转化。此时要先把运营流程梳理清楚（如下图）然后再看每个环节的指标采集：

1、在什么渠道推广（维度：推广渠道）

2、每个渠道进多少人（指标：访客人数）

3、 每个阶段有多少人完成（指标：参与人数；维度：参与阶段）

4、领取奖励后多少人消费（指标：领券后消费人数）

注意，如果有连续开展的运营活动，需要持续追踪用户参与情况。比如上边说的打卡签到，在持续n个月以后，会有相当数据积累，可以观察：

1、 整体影响到用户是否增加

2、有多少用户重复参与

3、有多少用户从不参与

不同的数据走势，可以得出不同结论（如下图），结合数据走势，可以更好地判断：一个运营手段应持续做下去，还是做出调整。

第三：打好标签

影响运营效果的因素很多，推广渠道、推广文案、活动形式、操作步骤、转化商品、优惠力度等等，都会影响到效果好坏。因此需要在开始干活之前，先对推广文案、推荐商品、操作流程等关键因素，打好标签，才好在事后进行分析（如下图）

除了单个标签外，还可以对运营措施整体打标签，对整体情况进行判断。比如提升用户活跃，领红包、签到、大转盘、积分榜等等好几种手段都可以用，每种手段都可以配置奖励，此时就可以利用标签，把各种手段分组对比，从而了解每一种手段的效果范围，为后续运营提供经验积累（如下图）。

第四：按图索骥

如果做好了前三步，在做运营数据分析的时候，难度就非常小了。

1、对比目标，看完成了多少

2、看投入是否超支，结合目标达成，下判断：本次做得好/不好

3、对比同样目标下，历次运营活动的效果，看本次属于：上、中、下什么水平

4、检查过程指标，看看引流→承接→转化，哪个环节有问题

5、对比不同标签下转化效果差异，看哪种手段好用/不好用

这样就能输出结论了。

在工作中，经常看到运营分析没结论，是因为：

1、目标不清晰，或者干脆没目标，光有一堆数据，没结论

2、过程指标收集少，只知道最后转化不行，不知道为啥不行

3、缺少标签，无法把运营手法量化，无法评价好坏

做好准备，才有好的分析结果，切记切记。

小结

综上可见，想要做好运营分析，需要掌握数据指标体系梳理、标签制作、分析思路等综合能力，才能适应各种场景的要求。

本文由人人都是产品经理作者【接地气的陈老师】，微信公众号：【接地气的陈老师】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。

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