運營數據分析的思路據每位用戶在App或網站中的點擊行為日志，分析用戶在App或網站中各個模塊的流轉規(guī)律與特點；通過某一個關鍵節(jié)點的轉化率或數據占比的分析。針對數據分析的問題，再對數據指標進行確定以及拆分。

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一、用戶路徑數據分析

基于用戶路徑的思路是分析用戶的操作行為，根據每位用戶在App或網站中的點擊行為日志，分析用戶在App或網站中各個模塊的流轉規(guī)律與特點，挖掘用戶的訪問或點擊模式，進而實現一些特定的業(yè)務用途。如App核心模塊的到達率提升、特定用戶群體的主流路徑提取與瀏覽特征刻畫，App運營設計的優(yōu)化與改版等。通過分析用戶的路徑行為，得出的典型路徑，對典型路徑針對性的優(yōu)化。

二、運營節(jié)點數據分析

通過某一個關鍵節(jié)點的轉化率或數據占比的分析，如一個電商app，加入購物車到下單成功的數據轉化率分析，優(yōu)惠券使用率分析，關鍵節(jié)點的數據分析可通過增加輔助功能進行優(yōu)化分析，如支付轉化率的提高可以加入倒計時/有xx人同時在搶等，促使盡快完成支付。

數據分析步驟

 

在做數據分析之前要清楚數據分析針對的問題是什么？為了弄清楚某個頁面的到達率？知道用戶行為路徑的整體轉化率？想要計算訂單用戶的轉化率？

針對數據分析的問題，再對數據指標進行確定以及拆分，比如訂單用戶的轉化率的定義為訂單用戶/全體用戶，那么訂單用戶轉化率的指標就拆分為訂單用戶及全體用戶，如果訂單用戶的轉化率定義為訂單用戶/訪問用戶，這個時候訂單用戶轉化率的指標就拆分為訂單用戶及訪問用戶。

數據指標的分析為了讓運營或業(yè)務更好的發(fā)展服務的，了解到某個數據指標的變化趨勢之后，對運營的實際意義是什么。在做數據分析之前就應該要想明白，再基于這個目的，確定分析范圍。只有把范圍確定清楚，數據分析的結果精準指導運營的改進和解決實際問題。

三、常用的數據分析方法

1、AHP層次分析法

層次分析法，簡稱AHP，是指將與決策總是有關的元素分解成目標、準則、方案等層次，在此基礎之上進行定性和定量分析的決策方法。但AHP層次分析法會受人的主觀判斷影響，不同的人的權重分配不同時，可能得到的結果會相差較大，該分析方法存在一定的不客觀性。

2、杜邦分析法

杜邦分析法的核心思路是把問題一層層分解，直到反映出最根本的問題為止。用杜邦分析法會使清晰的找到影響結果的原因，特別對一些多個因素都會影響到的數據，是非常有效的分析方法。

3、漏斗分析

流程式數據分析，能夠科學反映用戶行為狀態(tài)以及從起點到終點各階段用戶轉化率情況的重要分析模型。現所有互聯(lián)網運營、數據分析都離不開漏斗，無論是注冊轉化漏斗，還是電商下單的漏斗，需要關注的有兩點。第一是關注哪一步流失最多，第二是關注流失的人都有哪些行為。

基于數據找到問題改進跟蹤，找到最優(yōu)的解決方案，數據分析的目的是通過后期的效果跟進及前后數據對比，驗證方案的效果。數據分析是運營工作的重要組成部分，依據數據變化來調整運營。如何進行數據分析，分析數據，根據數據制定改進方案，在數據中找答案。

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標題名稱：如何對運營數據進行分析？-創(chuàng)新互聯(lián)
本文網址：http://chinadenli.net/article24/diipce.html

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