大家在面對(duì)紛繁復(fù)雜的數(shù)據(jù)指標(biāo)，是不是特別容易眼花繚亂？下邊這篇文章是筆者自身對(duì)數(shù)據(jù)分析中的運(yùn)營(yíng)報(bào)表做出了一些優(yōu)化。大家一起來(lái)看看吧！

傳統(tǒng)營(yíng)銷和互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷相比，有個(gè)重要區(qū)別，是否能夠做好細(xì)節(jié)處的數(shù)據(jù)分析。很多人，對(duì)怎么做好數(shù)據(jù)分析，覺得很神秘。事實(shí)上，想把數(shù)據(jù)分析做好，確實(shí)不容易。

面對(duì)紛繁復(fù)雜的數(shù)據(jù)指標(biāo)，特別容易眼花繚亂。常規(guī)的數(shù)據(jù)分析，包含數(shù)據(jù)搜集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)優(yōu)化。但是在面對(duì)實(shí)際項(xiàng)目的時(shí)候，怎么在實(shí)戰(zhàn)中做好分析，又要見招拆招。

2018年之后，開始專注研究企業(yè)存量轉(zhuǎn)化，過(guò)程中間，結(jié)合以往在數(shù)據(jù)分析中的積累。我重新對(duì)數(shù)據(jù)分析中的運(yùn)營(yíng)報(bào)表做了不少優(yōu)化。今天分享一些關(guān)于存量運(yùn)營(yíng)中的數(shù)據(jù)分析那點(diǎn)事。

一、存量運(yùn)營(yíng)，轉(zhuǎn)化漏斗如何演進(jìn)

數(shù)據(jù)分析的核心價(jià)值，在于給到運(yùn)營(yíng)一個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)論。一系列的運(yùn)營(yíng)動(dòng)作實(shí)施之后，具體的數(shù)據(jù)反饋是什么。通過(guò)數(shù)據(jù)結(jié)果來(lái)優(yōu)化運(yùn)營(yíng)策略。想要做好數(shù)據(jù)分析，首先得了解一個(gè)經(jīng)典的數(shù)據(jù)分析模型：轉(zhuǎn)化漏斗模型。

如果把轉(zhuǎn)化漏斗簡(jiǎn)化，可以分為4個(gè)環(huán)節(jié)，分別是渠道、展示、點(diǎn)擊、轉(zhuǎn)化。這里舉例，用戶參與活動(dòng)做參考。

1. 渠道

這里指的是各種類型流量的獲取來(lái)源，公域、私域、線上、線下等能夠獲取流量的地方都可以理解為渠道。如果是存量運(yùn)營(yíng)，渠道常見的有APP/小程序/社群/公眾號(hào)等用戶觸點(diǎn)。

2. 展示

你策劃的活動(dòng)在這些渠道進(jìn)行投放，并不能保證可以觸達(dá)所有用戶。比如在APP投放banner廣告位，也許看到廣告創(chuàng)意的只是很少一部分人，因?yàn)楹芏嗳硕疾粫?huì)頻繁打開APP。公號(hào)推送文章，100萬(wàn)的用戶基數(shù)，可能閱讀量就1萬(wàn)。這樣渠道的潛在流量到實(shí)際能夠展示出來(lái)中間就會(huì)有損失，渠道到展示是第一層漏斗。

3. 點(diǎn)擊

你的活動(dòng)被人看見了，愿意參與的用戶很難保證100%都參與。廣告創(chuàng)意是否吸引人，活動(dòng)誘餌是否足夠刺激，小細(xì)節(jié)沒(méi)做好，參與的人就會(huì)少。在經(jīng)歷層層篩選后，參與的人就少，最終才能獲得少部分有價(jià)值的用戶參與，展示到點(diǎn)擊是第二層漏斗。

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4. 轉(zhuǎn)化

就是這場(chǎng)活動(dòng)最終帶來(lái)的效果。常見的有關(guān)注，比如關(guān)注公眾號(hào)，關(guān)注小紅書賬號(hào)、關(guān)注抖音賬號(hào)數(shù)據(jù)等，下載APP、注冊(cè)留電、在線溝通、在線咨詢、在線付費(fèi)購(gòu)買等行為。點(diǎn)擊到轉(zhuǎn)化是第三層漏斗，可以看到左邊的傳統(tǒng)轉(zhuǎn)化漏斗模型，每一層漏斗是逐步遞減的。

借助存量帶增量，一定程度上可以改變常規(guī)漏斗模型，主要集中在展示到點(diǎn)擊環(huán)節(jié)。通過(guò)社交關(guān)系鏈放大了點(diǎn)擊環(huán)節(jié)的流量，相比付費(fèi)投流，口碑傳播帶來(lái)的流量成本較低，也更容易獲得轉(zhuǎn)化。

因?yàn)槔嫌脩魩?lái)足夠多的新用戶，展示、渠道、點(diǎn)擊、轉(zhuǎn)化4個(gè)環(huán)節(jié)，每個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)發(fā)生較大變化。漏斗的形狀會(huì)有些許變化。在過(guò)往的項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)中也驗(yàn)證了這個(gè)點(diǎn)。

在之前策劃過(guò)的老帶新活動(dòng)中，如果活動(dòng)玩法選擇得到，用戶參與路徑足夠流暢絲滑。老用戶能夠裂變不少新用戶，直接提高了對(duì)外分享頁(yè)面的用戶參與數(shù)。有了高質(zhì)量的用戶基礎(chǔ)，是后期轉(zhuǎn)化的前提條件。

二、存量運(yùn)營(yíng)，怎么設(shè)計(jì)用戶報(bào)表

想做好存量增長(zhǎng)，一定要做好用戶的分層管理。用戶的分層管理，怎么通過(guò)報(bào)表來(lái)體現(xiàn)？先來(lái)了解幾個(gè)概念，用戶首單轉(zhuǎn)化率、用戶二次復(fù)購(gòu)率和用戶多次復(fù)購(gòu)率。如果能在報(bào)表中把這幾個(gè)指標(biāo)展示出來(lái)，后面的數(shù)據(jù)分析會(huì)節(jié)省很多時(shí)間。

存量增長(zhǎng)，一定要對(duì)用戶做分層運(yùn)營(yíng)。設(shè)計(jì)一張科學(xué)的用戶報(bào)表可以快速了解用戶的首單轉(zhuǎn)化率、二次復(fù)購(gòu)率、多次復(fù)購(gòu)率，通過(guò)數(shù)據(jù)來(lái)直觀感受用戶對(duì)平臺(tái)的反饋。例如首單轉(zhuǎn)化率多少，復(fù)購(gòu)GMV的占比。

沒(méi)有一套數(shù)據(jù)報(bào)表能解決所有問(wèn)題，實(shí)際操盤項(xiàng)目基本都需要圍繞項(xiàng)目特點(diǎn)，定向設(shè)計(jì)。重點(diǎn)是需要理解報(bào)表背后的設(shè)計(jì)邏輯。針對(duì)存量用戶的運(yùn)營(yíng)，怎么把有價(jià)值的數(shù)據(jù)通過(guò)報(bào)表直觀展示出來(lái)。也就是前面提到的首購(gòu)、復(fù)購(gòu)、多次復(fù)購(gòu)的價(jià)值數(shù)據(jù)。以下模板僅做參考。

觀察這份報(bào)表模版，按照從左到右，從上到下的順序來(lái)看。表頭從左到右分別是品類、數(shù)據(jù)指標(biāo)、數(shù)據(jù)指標(biāo)量化、數(shù)據(jù)備注說(shuō)明、時(shí)間。

品類這列表格是業(yè)務(wù)線，也就是產(chǎn)品線。比如公司是賣3C數(shù)碼產(chǎn)品，品類這列就可以把需要展示的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出來(lái)。這里也可以修改為“業(yè)務(wù)線=3C數(shù)碼”，更加具體。如果業(yè)務(wù)線復(fù)雜，這里的報(bào)表設(shè)計(jì)就需要做調(diào)整。

數(shù)據(jù)指標(biāo)這列是對(duì)用戶分層數(shù)據(jù)做拆解，首次購(gòu)買、二次購(gòu)買以及多次購(gòu)買等等。也是對(duì)存量用戶運(yùn)營(yíng)的幾個(gè)核心指標(biāo)做了拆解。

數(shù)據(jù)指標(biāo)量化是對(duì)GMV公式的拆解，細(xì)化拆分出來(lái)了GMV數(shù)據(jù)、訂單量數(shù)據(jù)、平均客單價(jià)以及這項(xiàng)數(shù)據(jù)指標(biāo)占總的GMV比重有多少。相當(dāng)于把GMV公式里面的每個(gè)元素，拆解出來(lái)，二維狀態(tài)展示在數(shù)據(jù)報(bào)表。

數(shù)據(jù)備注說(shuō)明是對(duì)數(shù)據(jù)指標(biāo)量化這列指標(biāo)的補(bǔ)充說(shuō)明，可寫可不寫。表中對(duì)數(shù)據(jù)指標(biāo)做了對(duì)應(yīng)說(shuō)明，相對(duì)直觀。

時(shí)間，這里以月份為例，可根據(jù)業(yè)務(wù)需求，可到日、周、季度、年維度。

這張運(yùn)營(yíng)報(bào)表核心有2個(gè)：

1. ?第一個(gè)是報(bào)表的邏輯，圍繞存量用戶分層運(yùn)營(yíng)思考。
2. ?第二個(gè)是數(shù)據(jù)指標(biāo)，對(duì)用戶首購(gòu)、二次購(gòu)買、多次購(gòu)買做了細(xì)分拆解。這份報(bào)表僅僅只是一個(gè)思路參考，實(shí)際做項(xiàng)目要結(jié)合業(yè)務(wù)需求設(shè)計(jì)。

三、存量運(yùn)營(yíng)，用戶報(bào)表案例（上）

報(bào)表設(shè)計(jì)的再漂亮，不能解決問(wèn)題也是徒勞。如何把上面的用戶報(bào)表，運(yùn)用到日常工作中。這里以實(shí)際案例拆解，加深下數(shù)據(jù)分析對(duì)業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)的理解。

做數(shù)據(jù)分析，要有數(shù)據(jù)積累意識(shí)。只有數(shù)據(jù)需要積累到一定的量級(jí)才能做分析。一方面數(shù)據(jù)積累到一定的量級(jí)才能判斷數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性，另一方面項(xiàng)目剛起步階段數(shù)據(jù)量不充分的話也做不了判斷。讓數(shù)據(jù)先跑一會(huì)~。

表中數(shù)據(jù)截取某個(gè)項(xiàng)目部分?jǐn)?shù)據(jù)。項(xiàng)目從3月底起盤，所以3月份數(shù)據(jù)量級(jí)較少。不過(guò)項(xiàng)目的增速還是比較快的，從3月份幾萬(wàn)的量級(jí)，到4月份的55萬(wàn)、5月份的76萬(wàn)、6月份之后就破百萬(wàn)了。

既然想通過(guò)數(shù)據(jù)來(lái)分析存量用戶行為，幾個(gè)核心指標(biāo)需要梳理清楚。這里對(duì)用戶轉(zhuǎn)化維度的數(shù)據(jù)做了平均值解析，實(shí)際可以增加多維度分析。

其中用戶轉(zhuǎn)化維度的數(shù)據(jù)顯示，平臺(tái)存量用戶首次付費(fèi)轉(zhuǎn)化率平均值22%，平臺(tái)用戶首次復(fù)購(gòu)率平均值3%，平臺(tái)用戶多次復(fù)購(gòu)率平均值74%。從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)用戶購(gòu)買2次以上GMV數(shù)據(jù)占比較高，說(shuō)明用戶的復(fù)購(gòu)對(duì)營(yíng)收的貢獻(xiàn)很大。

平臺(tái)用戶只要有付費(fèi)行為，后期的留存復(fù)購(gòu)都不差。同時(shí)也發(fā)現(xiàn)用戶的首單轉(zhuǎn)化和首單轉(zhuǎn)二次購(gòu)買比例需要提升。項(xiàng)目需要解決的問(wèn)題就是怎么提高用戶的首單轉(zhuǎn)化率和用戶首單轉(zhuǎn)二次購(gòu)買率。

從這些密密麻麻的數(shù)據(jù)中，提取有效信息，然后做分析，不知道你get沒(méi)有。

四、存量運(yùn)營(yíng)，用戶報(bào)表案例（下）

“發(fā)現(xiàn)問(wèn)題-解決問(wèn)題”，從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)可優(yōu)化的部分，接下來(lái)就是做策略調(diào)整。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)，發(fā)揮數(shù)據(jù)的杠桿價(jià)值，以上得出的數(shù)據(jù)結(jié)論只是找到了支點(diǎn)。

既然存量用戶的首單轉(zhuǎn)化率和首單轉(zhuǎn)二次復(fù)購(gòu)率需要再優(yōu)化，可以圍繞這2個(gè)問(wèn)題做策略調(diào)整。以下策略是結(jié)合當(dāng)時(shí)項(xiàng)目特點(diǎn)、已有資源來(lái)展開的，僅供參考。

1. 首單轉(zhuǎn)化：流量、產(chǎn)品、服務(wù)三個(gè)視角

1) 流量端，加大APP站內(nèi)廣告位曝光，PUSH推送頻次由1次/日調(diào)整為2次/日，增加老用戶短信推送次數(shù)，公號(hào)推文當(dāng)中植入了固定廣告位，擴(kuò)大產(chǎn)品曝光，效果不錯(cuò)的渠道就加大投入，效果一般的就及時(shí)停掉。

流量端的核心策略，加大活動(dòng)曝光。就像廣告的秘訣之一。重復(fù)！重復(fù)！重復(fù)！

2) 產(chǎn)品端，優(yōu)化商品優(yōu)惠幅度，類似套餐價(jià)/組合價(jià)。適當(dāng)包裝成更有創(chuàng)意的活動(dòng)形式，讓用戶有新鮮感。另外特別是APP站內(nèi)，產(chǎn)品鏈路優(yōu)化之后更加簡(jiǎn)潔，縮短了用戶支付流程，用戶體驗(yàn)上更加順暢。

3) 服務(wù)端，加強(qiáng)社群1對(duì)1服務(wù)，針對(duì)付費(fèi)用戶打造VIP社群。朋友圈固定節(jié)奏推送活動(dòng)信息，培養(yǎng)用戶習(xí)慣，強(qiáng)化用戶對(duì)產(chǎn)品的認(rèn)識(shí)。

2. 首單轉(zhuǎn)二次復(fù)購(gòu)：活動(dòng)運(yùn)營(yíng)和社群運(yùn)營(yíng)維度

活動(dòng)運(yùn)營(yíng)，針對(duì)老用戶設(shè)計(jì)老帶新活動(dòng)，激勵(lì)老用戶傳播平臺(tái)信息。邀請(qǐng)的新用戶付費(fèi)成功就可以返現(xiàn)給老用戶，老用戶獲取到了更多獎(jiǎng)勵(lì)?；顒?dòng)本身也不需要增加額外的成本投入，從商品銷售利潤(rùn)中拿出來(lái)部分即可。

社群運(yùn)營(yíng)，尋找優(yōu)質(zhì)KOC，借助視頻號(hào)直播，培養(yǎng)更多有價(jià)值的分銷達(dá)人。

通過(guò)以上策略調(diào)整，結(jié)合數(shù)據(jù)不斷的優(yōu)化迭代。

高質(zhì)量的數(shù)據(jù)分析是提高運(yùn)營(yíng)轉(zhuǎn)化的重要杠桿，沒(méi)有數(shù)據(jù)支撐的運(yùn)營(yíng)，就像盲人摸象。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)，看似簡(jiǎn)短的幾個(gè)字，背后要做的工作，繁瑣而細(xì)節(jié)。數(shù)據(jù)的秘密都藏在細(xì)節(jié)中，“1.01的365次方”；“0.99的365次方”，想要通過(guò)數(shù)據(jù)分析找到那個(gè)被隱藏的“0.01”，背后就是功夫。