运营必备 | 如何运用数据分析服务活动运营？

数据分析本质是为业务服务的，尽可能多地帮助业务工作，少浪费业务时间，才是服务宗旨。在我们搭建数据分析体系的时候首先要明确几点：

1. 我在为谁服务？

2. 他们的工作职责分别是什么？

3. 什么样的数据有助于他们工作？

4. 什么时间提供帮助最合适？

第一步：认准服务对象

企业有部门分工，因此第一步要认准在为哪个部门服务，即使同一个问题，不同部门的关注点也会不一样。比如都是运营问题，市场部关注的是产品或文章的开发、质量、分享及传播，但如果是企划部门关注的则是品牌、促销和广告策划。

认清部门，有利于了解真正需求点。

部门里职级有高低，也要具体区分，谁需要看报表，其责任与关注点是什么。都在运营部门，领导关注的是下属队伍的排兵布阵，重点在什么区域，主打什么产品，而运营人员关注的应该是产品如何获得更多曝光和提高销量。

一般来说，越是管理层就越关注策略问题，越是基层就越关注执行问题。

第二步：明确工作目标

量化目标，是数据分析的灵魂。

后续评价工作的好坏，判断业务走势正常还是异常，探索解决问题的办法都是从计算目标和现状的差距开始的。

业务目标可以有多种类型，比如：

1. 按达成时间分：年、季度、月

2. 按委任形式分：长期任务/临时任务

3. 按服务对象分：自身/其他部门

4. 按服务对象分：领导/组长/员工

5. 按流程位置分：结果型目标/过程型目标

我们可以依据框架来跟踪目标完成情况，诊断运营效果。

第三步：跟踪业务走势

有了清晰的责任人和目标，我们就可以跟踪业务走势，首先关注目标达成情况对于目标达成率监督，涉及到后续一系列行动判断，遇事先判断轻重缓急，再看细节。

做到这一步只能算完成了”数据监督体系”的建设，仅仅看目标数量和完成率只是刚入门槛，我们并不能回答”为什么做得不好？该改善什么？”这种问题，想要回答得更细，就得深入到业务过程中，了解具体行动。

第四步：了解业务行动

这一步是提升数据分析质量的关键。大部分的业务比我们想象得要复杂，如新媒体运营，不做的同学可能想当然地认为只是写个文章，会看阅读数和转发数据就好，但实际上，细看之下，一篇文章可能有很多业务细节。

比如选题类型、发文标题、配图、长度、发文时间和转化链接形式等等，都会影响最终阅读和转化效果。我们不去拆分指标，分组对比，是很难仅仅通过阅读量和转发量就找到写作规律的。

了解业务行动，分解业务细节是为了”找到数据可以帮助的点”，数据并不是万能的，比如在写文章的时候，数据不能告诉他怎么写，但具体到业务细节上，数据是可以提供很多参考的。

第五步：复盘行动结果

数据的优势不是直接产出超人创意，而是事后总结出普遍的经验，优秀的业务能力永远是稀缺资源，但通过数据分析复盘，可以把明显的作死行为总结出来，避免普通人犯错。

有分析结论，就已经能帮助运营规避大量坑点，即使偶尔采坑失败，也败得明白，毕竟做业务从来不怕失败，怕的是败得不明不白。如果能长期积累，业务方经验越来越丰富，遇到问题的思路也越来越清晰了，就真正发挥了数据的作用。