運營部門一向是數據分析需求大戶，而做過運營分析的同學，經常會覺得細節多，瑣碎，很多問題相互糾纏在一起很難理清。那運營分析到底該怎么做才系統，高效？今天詳細地分享一下。

從運營的工作特點說起

運營工作，和銷售、供應有明顯區別。比如銷售工作，核心關注收入、利潤、轉化率，能賺錢就行。比如供應，核心關注商品供應、庫存周轉、成本控制，不缺貨，少積壓就行。這些工作的目標聚焦，流程清晰。

而運營工作目標多，形式靈活。比如做活動運營，可能是直接促進銷售轉化，也有可能是拉拉用戶活躍，保持平臺人氣。比如做社群運營，可能是純粹為了把公域用戶先撈回來，也能基于社群做服務或者銷售轉化。

更有可能，比如做1次大型活動，要先做引流推廣，再轉化，再做售后支持，一場活動下來，各個類型工作都有關聯。這種工作特點，使得做運營數據分析的時候，得特別注意以下四點：

第一：清晰目標

運營工作目標多，因此事前清晰目標很重要。清晰目標才能選擇合適的方案，配置恰當的資源，事后分析也才有方向。

運營常見的目標設定方式有三種：

1、達成絕對值目標，比如：在5月內，實現總用戶100萬

2、達成比例/比例類目標，比如：5月份全月，交易轉化率從10%提升到15%

3、達成增量目標，比如：在5月份內，較自然增長額外拉動交易3000萬

這里目標1、2都可以直接用數據觀察，但目標3涉及“自然增長”的定義，必須事前談清楚。不然事后很可能無法分析。常見的自然增長定義有3種（如下圖所示）每一種都各有利弊，并沒有一個完美方案，因此事前一定要和老板、各部門達成共識。

這里經常有人偷懶，在事前不設量化目標，只是籠統說一句：“為提升業績”、“為拉升用戶活躍”……企圖在事后，通過數據分析的手段來區分哪些是自然增長，哪些是活動效果。結果經常區分不出來，搬石頭砸自己的腳，大家要引以為戒。

第二：梳理指標

運營工作形式靈活，因此經常需要根據實際工作流程，來設定數據指標。一來方便監控執行進度，二來在復盤的時候，好觀察哪個環節出了問題，便于追查原因，尋找機會。

比如，運營部門上一個“簽到領福利”的活動，每月打卡7/14/21次可以得獎勵，獎勵包含優惠券，希望同時刺激用戶活躍+轉化。此時要把下面這些過程指標都梳理出來，方便后續追蹤數據，復盤效果（如下圖所示）：

1、從什么渠道輸出信息

2、一共吸引多少用戶參與

3、 每個階段有多少人完成

4、領取獎勵后多少人消費

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注意，如果有連續開展的運營活動，需要持續追蹤用戶參與情況。比如上邊說的打卡簽到，在持續n個月以后，會有相當數據積累，可以觀察：

1、 整體影響到用戶是否增加

2、有多少用戶重復參與

3、有多少用戶從不參與

不同的數據走勢，可以得出不同結論（如下圖），結合數據走勢，可以更好地判斷：一個運營手段應持續做下去，還是做出調整。

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第三：打好標簽

影響運營效果的因素很多，推廣渠道、推廣文案、活動形式、操作步驟、轉化商品、優惠力度等等，都會影響到效果好壞。因此需要在開始干活之前，先對推廣文案、推薦商品、操作流程等關鍵因素，打好標簽，才好在事后進行分析（如下圖）

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除了單個標簽外，還可以對運營措施整體打標簽，對整體情況進行判斷。比如提升用戶活躍，領紅包、簽到、大轉盤、積分榜等等好幾種手段都可以用，每種手段都可以配置獎勵，此時就可以利用標簽，把各種手段分組對比，從而了解每一種手段的效果范圍，為后續運營提供經驗積累（如下圖）。

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第四：按圖索驥

如果做好了前三步，在做運營數據分析的時候，難度就非常小了。

1、對比目標，看完成了多少，看投入是否超支，先下個判斷：本次做得好/不好

2、對比同樣目標下，歷次運營活動的效果，看本次屬于：上、中、下什么水平

3、檢查過程指標，看看引流→承接→轉化，哪個環節有問題

4、對比不同標簽下轉化效果差異，看哪種手段好用/不好用

這樣就能輸出結論了。

在工作中，經常看到運營分析沒結論，是因為：

1、目標不清晰，或者干脆沒目標，光有一堆數據，沒結論

2、過程指標收集少，只知道最后轉化不行，不知道為啥不行

3、缺少標簽，無法把運營手法量化，無法評價好壞

做好準備，才有好的分析結果，切記切記。