运营人必懂的3步数据分析逻辑

运营做数据分析，不是盯着一堆数字去琢磨，而是用数据把真实的业务给还原出来。

绝大多数的运营人一定都有这种困惑，每天对着一大堆转化率、复购率这些数据发愁，看来看去就看得出数据的高或者低，就是不知道怎么去优化，甚至给数据误导了，做出错误的抉择。

今天我就把自己一线运营的总结，全行业的通用数据分析的底层逻辑，拆成最简单的三步。

不管是做内容运营、活动运营、用户运营，还是电商等相关的运营，这套方法你都能直接用。

第一步人货场分析，完整的描述业务的现实数据，你只看结果是毫无意义的，你必须还原完整的场景。

比如你说这场活动的效果很差，这是很模糊的概念，不是一个事实。

那事实是什么？

事实就是这次活动的新用户参与率比老用户要高30%，支付转化率只有平时的一半，为什么？

因为你推的主打品的客单价太高了，用户不敢下手。

你看我说的这句话里面的人就是你的用户，他们的属性、行为偏好，你都要去弄清楚是什么样的人跟你的业务有互动、有货就是你的产品、服务或者内容，看转化的链路、动销情况，结构是否合理。

人货场里面的场就是用户接触你的渠道、场景、时机，看流量的来源、质量，场景的适配度。

很多时候运营的效果差，根本不是执行的不行，而是人货场没有对齐，用错了人群，推错了产品，放错了渠道。

所以在第一步就逼自己先问一下这个句子，在什么样的环境，什么样的人对什么样的东西做了什么样的行为，跟平时比差了多少？

你写不出来，就是你没有看清的现实。

第二步，给数据建立评价标准，让数据真正的有意义。

数据本身是没有意义的。

比如说你打车花了50块，贵不贵你不知道。

但是我告诉你，这条路你正常的走只要30块，你马上知道司机肯定是要入的。

数据分析也一样，常用的标准就三个，跟自己过去比，这次活动比上次同期低了多少，是不是连续好几周都在掉，这就叫趋势。

然后跟均值去比，你手上有你这个业务正常水平的线吗？

没有的话，你现在就把过去三个月的数据拉成一条平均线出来。

如果高了就是说明你做的有亮点，如果是低了，说明就出问题了。

最后你跟行业比，你在什么样的位置是跑赢了整个行业的大盘，还是说你连平均值都够不到。

有了标准数据才能告诉你哪里出了问题，哪里做得好。

第三步，从数据里面找根因，这是最关键的一步。

把零散的数据给串起来，有两个办法，归纳和演绎。

归纳就是从多个现象里面总结共性。

比如说不同的内容在同一时间段的表现更好，那我们就固定这个运营时间段演绎就是层层的往下拆，从结果推导到原因。

比如我们说转化率低，你是先看是流量的问题还是承接的问题。

流量没问题，那就是产品或者话术一步一步的去定位到最核心的卡点。

很多运营做不好分析，就是跳过了逻辑，直接对着结果去猜原因，自然就是越拆越乱越错。

最后我总结一下，运营数据分析的核心就是三步，先用人货场去还原最完整的业务现状，然后再用数据配上合理的评价标准，最后用逻辑链条找到根因去指导你的优化的动作。