1张报表，玩转数据分析，撬动存量转化！
传统营销和互联网营销相比，有个重要区别，是否能够做好细节处的数据分析。很多人，对怎么做好数据分析，觉得很神秘。事实上，想把数据分析做好，确实不容易。
面对纷繁复杂的数据指标，特别容易眼花缭乱。常规的数据分析，包含数据搜集、数据清洗、数据分析、数据优化。但是在面对实际项目的时候，怎么在实战中做好分析，又要见招拆招。
2018年之后，开始专注研究企业存量转化，过程中间，结合以往在数据分析中的积累。我重新对数据分析中的运营报表做了不少优化。今天分享一些关于存量运营中的数据分析那点事。
一、存量运营，转化漏斗如何演进
数据分析的核心价值，在于给到运营一个数据结论。一系列的运营动作实施之后，具体的数据反馈是什么。通过数据结果来优化运营策略。想要做好数据分析，首先得了解一个经典的数据分析模型：转化漏斗模型。
如果把转化漏斗简化，可以分为4个环节，分别是渠道、展示、点击、转化。这里举例，用户参与活动做参考。
1. 渠道
这里指的是各种类型流量的获取来源，公域、私域、线上、线下等能够获取流量的地方都可以理解为渠道。如果是存量运营，渠道常见的有APP/小程序/社群/公众号等用户触点。
2. 展示
你策划的活动在这些渠道进行投放，并不能保证可以触达所有用户。比如在APP投放banner广告位，也许看到广告创意的只是很少一部分人，因为很多人都不会频繁打开APP。公号推送文章，100万的用户基数，可能阅读量就1万。这样渠道的潜在流量到实际能够展示出来中间就会有损失，渠道到展示是第一层漏斗。
3. 点击
你的活动被人看见了，愿意参与的用户很难保证100%都参与。广告创意是否吸引人，活动诱饵是否足够刺激，小细节没做好，参与的人就会少。在经历层层筛选后，参与的人就少，最终才能获得少部分有价值的用户参与，展示到点击是第二层漏斗。
4. 转化
就是这场活动最终带来的效果。常见的有关注，比如关注公众号，关注小红书账号、关注抖音账号数据等，下载APP、注册留电、在线沟通、在线咨询、在线付费购买等行为。点击到转化是第三层漏斗，可以看到左边的传统转化漏斗模型，每一层漏斗是逐步递减的。
借助存量带增量，一定程度上可以改变常规漏斗模型，主要集中在展示到点击环节。通过社交关系链放大了点击环节的流量，相比付费投流，口碑传播带来的流量成本较低，也更容易获得转化。
因为老用户带来足够多的新用户，展示、渠道、点击、转化4个环节，每个环节的数据发生较大变化。漏斗的形状会有些许变化。在过往的项目实战中也验证了这个点。
在之前策划过的老带新活动中，如果活动玩法选择得到，用户参与路径足够流畅丝滑。老用户能够裂变不少新用户，直接提高了对外分享页面的用户参与数。有了高质量的用户基础，是后期转化的前提条件。
二、存量运营，怎么设计用户报表
想做好存量增长，一定要做好用户的分层管理。用户的分层管理，怎么通过报表来体现？先来了解几个概念，用户首单转化率、用户二次复购率和用户多次复购率。如果能在报表中把这几个指标展示出来，后面的数据分析会节省很多时间。
存量增长，一定要对用户做分层运营。设计一张科学的用户报表可以快速了解用户的首单转化率、二次复购率、多次复购率，通过数据来直观感受用户对平台的反馈。例如首单转化率多少，复购GMV的占比。
没有一套数据报表能解决所有问题，实际操盘项目基本都需要围绕项目特点，定向设计。重点是需要理解报表背后的设计逻辑。针对存量用户的运营，怎么把有价值的数据通过报表直观展示出来。也就是前面提到的首购、复购、多次复购的价值数据。以下模板仅做参考。
观察这份报表模版，按照从左到右，从上到下的顺序来看。表头从左到右分别是品类、数据指标、数据指标量化、数据备注说明、时间。
品类这列表格是业务线，也就是产品线。比如公司是卖3C数码产品，品类这列就可以把需要展示的业务数据呈现出来。这里也可以修改为“业务线=3C数码”，更加具体。如果业务线复杂，这里的报表设计就需要做调整。
数据指标这列是对用户分层数据做拆解，首次购买、二次购买以及多次购买等等。也是对存量用户运营的几个核心指标做了拆解。
数据指标量化是对GMV公式的拆解，细化拆分出来了GMV数据、订单量数据、平均客单价以及这项数据指标占总的GMV比重有多少。相当于把GMV公式里面的每个元素，拆解出来，二维状态展示在数据报表。
数据备注说明是对数据指标量化这列指标的补充说明，可写可不写。表中对数据指标做了对应说明，相对直观。
时间，这里以月份为例，可根据业务需求，可到日、周、季度、年维度。
这张运营报表核心有2个：
- 第一个是报表的逻辑，围绕存量用户分层运营思考。
- 第二个是数据指标，对用户首购、二次购买、多次购买做了细分拆解。这份报表仅仅只是一个思路参考，实际做项目要结合业务需求设计。
三、存量运营，用户报表案例（上）
报表设计的再漂亮，不能解决问题也是徒劳。如何把上面的用户报表，运用到日常工作中。这里以实际案例拆解，加深下数据分析对业务驱动的理解。
做数据分析，要有数据积累意识。只有数据需要积累到一定的量级才能做分析。一方面数据积累到一定的量级才能判断数据的稳定性，另一方面项目刚起步阶段数据量不充分的话也做不了判断。让数据先跑一会~。
表中数据截取某个项目部分数据。项目从3月底起盘，所以3月份数据量级较少。不过项目的增速还是比较快的，从3月份几万的量级，到4月份的55万、5月份的76万、6月份之后就破百万了。
既然想通过数据来分析存量用户行为，几个核心指标需要梳理清楚。这里对用户转化维度的数据做了平均值解析，实际可以增加多维度分析。
其中用户转化维度的数据显示，平台存量用户首次付费转化率平均值22%，平台用户首次复购率平均值3%，平台用户多次复购率平均值74%。从数据中发现用户购买2次以上GMV数据占比较高，说明用户的复购对营收的贡献很大。
平台用户只要有付费行为，后期的留存复购都不差。同时也发现用户的首单转化和首单转二次购买比例需要提升。项目需要解决的问题就是怎么提高用户的首单转化率和用户首单转二次购买率。
从这些密密麻麻的数据中，提取有效信息，然后做分析，不知道你get没有。
四、存量运营，用户报表案例（下）
“发现问题-解决问题”，从数据中发现可优化的部分，接下来就是做策略调整。数据驱动业务增长，发挥数据的杠杆价值，以上得出的数据结论只是找到了支点。
既然存量用户的首单转化率和首单转二次复购率需要再优化，可以围绕这2个问题做策略调整。以下策略是结合当时项目特点、已有资源来展开的，仅供参考。
1. 首单转化：流量、产品、服务三个视角
1) 流量端，加大APP站内广告位曝光，PUSH推送频次由1次/日调整为2次/日，增加老用户短信推送次数，公号推文当中植入了固定广告位，扩大产品曝光，效果不错的渠道就加大投入，效果一般的就及时停掉。
流量端的核心策略，加大活动曝光。就像广告的秘诀之一。重复！重复！重复！
2) 产品端，优化商品优惠幅度，类似套餐价/组合价。适当包装成更有创意的活动形式，让用户有新鲜感。另外特别是APP站内，产品链路优化之后更加简洁，缩短了用户支付流程，用户体验上更加顺畅。
3) 服务端，加强社群1对1服务，针对付费用户打造VIP社群。朋友圈固定节奏推送活动信息，培养用户习惯，强化用户对产品的认识。
2. 首单转二次复购：活动运营和社群运营维度
活动运营，针对老用户设计老带新活动，激励老用户传播平台信息。邀请的新用户付费成功就可以返现给老用户，老用户获取到了更多奖励。活动本身也不需要增加额外的成本投入，从商品销售利润中拿出来部分即可。
社群运营，寻找优质KOC，借助视频号直播，培养更多有价值的分销达人。
通过以上策略调整，结合数据不断的优化迭代。
高质量的数据分析是提高运营转化的重要杠杆，没有数据支撑的运营，就像盲人摸象。数据驱动业务增长，看似简短的几个字，背后要做的工作，繁琐而细节。数据的秘密都藏在细节中，“1.01的365次方”；“0.99的365次方”，想要通过数据分析找到那个被隐藏的“0.01”，背后就是功夫。
作者
胡先务，公众号：文力营销笔记。笔名：文力，独立思考，专注用户增长实践。
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