运营人必会的数据分析方法：从基础指标到实战模型

运营人必会的数据分析方法：从基础指标到实战模型

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网易

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https://m.163.com/dy/article/JLUUPBF705560TSC.html

在当今互联网时代，数据分析能力已成为运营人员的必备技能。无论是应对日常工作任务，还是在求职过程中获得心仪的工作机会，掌握数据分析方法都是至关重要的。本文将为您详细介绍运营人员需要掌握的数据指标和常用的数据分析模型，帮助您提升数据分析能力。

运营新人必懂的数据指标

明确关键数据指标的内涵和意义是数据分析的前提。以下是运营中常用的数据指标：

流程性指标

• PV（页面浏览量）：页面被访问的总次数。
• UV（独立访客数）：访问网站或应用的独立用户数量。
• DAU（日活跃用户数）：一天内登录或使用应用的用户数量。
• MAU（月活跃用户数）：一个月内登录或使用应用的用户数量。
• 转化率：用户完成特定目标或转化到下一阶段的百分比。例如，在电商领域，转化率通常指购买率。

行为指标

• CTR（点击率）：用户点击广告或链接的次数与展示次数之比。
• 跳出率：仅访问一个页面就离开的用户比率。
• 平均访问深度：根据一次访问中打开的页面数量衡量。

转化指标

• Conversion Rate（转化率）：完成特定目标的用户数量与总用户数量的比例。
• AOV（平均订单价值）：每个订单的平均金额。
• GMV（成交总额）：剔除退款、取消订单金额后的总交易额。

财务指标

• ROI（投资回报率）：销售额与投资额之比。
• CAC（获客成本）：获取一个新客户的平均成本。

常用的数据分析模型

对于运营人员来说，掌握数据分析模型是必不可少的。以下是几种常用的模型：

AARRR模型

AARRR模型包括获取用户（Acquisition）、提高活跃度（Activation）、提高留存率（Retention）、增加收入（Revenue）和自传播（Referral）。这种分析模式通过漏斗式的筛选层层递进，对比每一环节的转化率，帮助发现异常并及时改进。值得注意的是，AARRR模型可以根据侧重点灵活调整，如果侧重于留存率，那么放在首位的就是提高留存率而非获取用户。

RFM模型

RFM模型通过三个指标对客户进行分类：

• Recency（最近一次消费时间）：购买时间越近，价值越大。
• Frequency（消费频率）：购买次数越多，价值越大。
• Monetary（消费金额）：消费金额越高，价值越大。

根据这三个指标可以将客户分为8类：

• 重要价值客户：三类指标均高，核心客户。
• 重要发展客户：R值↑、F值↓、M值↑，潜力巨大，可放在VIP位置。
• 重要保持客户：R值↓、F值↑、M值↑，建议适当给予优惠。
• 重要挽留客户：R值↓、F值↓、M值↑，需要反思导致流失的原因。
• 一般价值客户：R值↑、F值↑、M值↓，需要开展活动吸引。
• 一般发展客户：R值↑、F值↓、M值↓，在尝到甜头后易发展成重要客户。
• 一般保持客户：R值↓、F值↑、M值↓，需要加强宣传营销。
• 一般挽留客户：R值↓、F值↓、M值↓，即将流失。

ABC分析法

ABC分析法又称帕累托分析法，核心在于抓住问题的关键，将管理目标分为A、B、C三类。A类、B类、C类分别占比在0%～80%、80%～90%、90%～100%之间。运营人员可以根据不同需求调整比率、指标，该分析法的优势在于一目了然，能够对不同类别的产品分类管理，实现效益的最大化。

波士顿矩阵模型

波士顿矩阵模型通过建立坐标系，以市场增长率和市场占有率为轴，将产品分为四类：

• 明星产品：高增长，高份额
• 问题产品：高增长，低份额
• 金牛产品：低增长，高份额
• 瘦狗产品：低增长，低份额

有了波士顿矩阵模型的帮助，运营人员可以对产品进行分类，采取不同的销售策略。

领域内受欢迎的数据分析方法有很多，关键是要找到适合的。运营这一项工作越来越被需要，也愈发朝向专业化、精细化前进。过硬的技术一定是高薪的敲门砖，希望你不断积蓄力量，做一颗闪光的top seed。