太卷了吧,这份运营分析攻略真是到位

做运营的同学经常需要看数据,但在看数据的常有困惑:“我看了一堆数据,所以呢?所以我要干什么?”特别是在指标下跌的时候,光看着“同比下跌,环比下跌”,不知道该怎么从数据里找到解决问题的方法,干着急。

今天系统地跟大家分享一下,该如何从数据中找到运营的解题思路。文章比较长,同学们记得点赞关注,回来慢慢看哦。

01 问题解析

太多因素可能影响用户决策,大厂的分工很细,常由不同小组完成,比如:

  • 宣传文案→内容运营
  • 商品组合→商品运营
  • 优惠活动→活动运营
  • APP操作→产品运营
  • 用户奖励→用户运营

当指标下跌了,到底是我这个部门的问题,还是别人的问题,得第一时间搞清楚,才好决定是自己单干还是开会“拉通对齐”。

小厂的流程虽然没这么繁琐,但是:找到重点问题,特别是要不要再额外给促销/投放资源,也是非常重要的。小厂的领导们都对预算卡得很紧,如果只靠不断投钱上活动,肯定有意见。但不投资源又很有可能没效果。

所以,找到问题关键影响,区分运营发力点,是分析的关键。在不同场景中,操作方法略有差异。

02 内容运营场景

内容运营中,一般会将:文章阅读数/视频播放量,转发/点赞数量,带货/注册/加企微数量作为主要考核指标。但是影响这几个指标的因素,并不都是内容运营可控的。特别是带货/注册转化类内容,商品质量、优惠活动、注册奖励等会直接影响结果。

因此在做内容运营分析时,得区分清楚:

  • 发文目标是:涨粉/涨阅读/带货
  • 文章本身:选题/长度/创作风格
  • 文章的CTA(Call to Action):奖励/优惠

如下图所示:

这样在分析效果时,先区分类型,涨粉/涨阅读量的内容往往不需要依赖别的部门配合,自己就可以做,所以单独看怎样做效果好,完全可以像娱乐自媒体一样蹭热点,博眼球。

但是带货/转化类的,一定会受其他部门的影响,此时可以对比:

  • 不同商品受欢迎程度
  • 不同奖励力度吸引力大小
  • 不同操作复杂度下用户参与

分析以后,可以向其他部门输出建议。不管是商品运营、用户运营、活动运营,都需要内容作为推广手段,内容阅读/转化效果分析,可以直接提醒他们:你们的选品/活动策划,似乎没那么好,注意调整!

03 商品运营场景

商品运营中,一般会将:销量、毛利、库存周转率作为主要考核指标。商品进销存管理和销售直接相关,因此很容易受到用户运营,活动运营的影响,给用户派什么类型的券,推什么商品,大促做哪些品类,都会影响商品常规销售走势。

且很有可能,因为短期内过度用力推某款商品,导致虚假繁荣or过度缺货,打乱正常的运营节奏。

因此做商品运营分析时,可以:

  • 清晰商品本身定位:爆款、走量款、利润款
  • 参照同类型,同价格带的销售走势,绘制销售预期曲线
  • 根据销售预期曲线,区分上市、热销、退市阶段
  • 记录商品参与活动情况,观察不同活动力度下走势差异

如下图所示:

这样在分析效果时,先区分问题发生在上市/热销/退市哪个阶段,再看是否受到活动/促销/推广的干扰,常见的问题组合:

  • 上市期没有安排活动支持,增长未达预期
  • 上市期参与活动过多,强拉销量导致过度补货
  • 为了吸引用户,把利润款过度打折,毛利失控
  • 只拿爆款吸引用户,不做交叉销售,其他款卖不动
  • 选款不行,商品吸引力差,导致其他运营小组只能猛发券

这些问题才是真正适合各部门坐下来一起谈的,避免无脑打折/派券,能极大提升各部门业绩。

04 用户运营场景

用户运营中,一般会将:拉新数量,活跃用户数量,转化率,VIP新增数量等作为主要考核指标。用户运营是最复杂的场景,因为和广告投放、宣传内容、促销活动等多个因素有关系,最容易各种纠缠不清。

因此,分析用户情况,一定要先把用户情况分清楚

  • 新用户/老用户
  • 新用户来自哪些推广渠道
  • 新用户活动转化/自然转化
  • 老用户自然登录/推送拉回
  • 老用户区分高中低消费层级
  • 老用户是否使用VIP权益

如下图所示:

梳理清楚后,当用户转化出现问题,先看用户问题来自新用户/老用户,如果是新用户问题更大,则排查广告推广效率。如果是老用户问题大,先看是否活跃率就有问题,判断是否需要做大面积召回,再看是高中低哪个层级的问题,结合消费需求思考对策。

这里有一些隐藏问题要注意:

  1. 老用户转化差,是因为某批次新用户质量差导致的遗留问题
  2. 新用户补贴太多,导致其中“薅羊毛”比例高,成为老用户后继续薅
  3. 过度依赖活动,新老用户中补贴比例都很大,离了补贴都过不了
  4. 过度依赖投放,老用户自然登录低,推广费居高不下

本质上看,这些都是过度依赖打折发券的后遗症,对运营来说,短期烧钱做增长 VS 提升产品力做长线留存,是个很经典的话题,当然需要先对内容、商品、用户情况打好标签,做好基础的分析和归因,才好处理更负责的问题。

作者:接地气的陈老师
公众号「接地气的陈老师」

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