现代运营人想要游刃有余的应对各项brief，数据分析能力是标配。

许多互联网大厂将数据分析这项技能写入招聘简章，如果你想要拿下心仪的offer，必备技能之一就是要对数据敏感，以结果为导向，通过各类数据分析识别经营态势。

想要获得高额薪资，就得有数据分析的硬实力，运营人如何啃下数据分析这块硬骨头，做实基本功？简单粗暴，上干货↓

Tips 1 ✅ 运营新人必懂的数据指标

明确关键数据指标的内涵和意义是数据分析的前提，小编整理了运营中常用的数据指标供参考，如果想做一个专业运营，请务必对以下的术语了熟于心，常用的术语包括但不限于以下几种：

⚠️流程性指标

PV ：页面浏览量

UV ：独立访客数

DAU ：日活跃用户数，一天内登录或使用应用的用户数量。

MAU ：月活跃用户数，一个月内登录或使用应用的用户数量。

转化率：用户完成特定目标或转化到下一阶段的百分比。如电商类常的转化率大多指购买率。

⚠️行为指标

CTR ：点击率。

跳出率：仅仅访问一个页面就离开的用户比率。

平均访问深度：根据一次访问中打开的页面数量衡量。

⚠️转化指标

Conversion Rate：转化率，指完成特定目标的用户数量与总用户数量的比例。

AOV ：平均订单价值，指每个订单的平均金额。

GMV：成交总额，剔除退款、取消订单金额。

⚠️财务指标

ROI ：投资回报率，即销售额/投资额。

CAC ：获客成本，指获取一个新客户的平均成本。

Tips 2 ✅ 常用的数据分析模型

对于运营人来说，数据分析模型是必备知识之一。以下是常用的4类模型介绍，希望能对你有所帮助~

①AARRR模型：

包括获取用户Acquisition、提高活跃度Activation、提高留存率Retention、增加收入Revenue、自传播Referral。

这种分析模式实际上是分析转化率，通过漏斗式的筛选层层递进，对比每一环节的转化率，在数据差距中更容易发现异常，分析哪一个环节出现问题并及时改进。

值得注意的是，AARRR模型可以根据侧重点灵活调整，如果侧重于留存率，那么放在首位的就是提高留存率而非获取用户。

②RFM模型：

  • Recency：最近一次的消费时间。购买时间越近，价值越大。

  • Frequency：消费频率次数。购买次数越多，价值越大。

  • Monetary：消费金额越高，价值越大。

按照以上三个指标为坐标轴进行分类组合可以得到8类客户，分别是：

重要价值客户：三类指标均高，核心客户。

重要发展客户：R值↑F值↓M值↑，这类客户潜力巨大，可放在除重要价值客户外的VIP位置。

重要保持客户：R值↓、F值↑、M值↑，建议适当给予优惠，留存客户。

重要挽留客户：R值↓、F值↓、M值↑，反思导致客户即将流失的原因，弥补问题挽留客户。

一般价值客户：R值↑、F值↑、M值↓，吸引此类客户需要开展活动。

⬜️ 一般发展客户：R值↑、F值↓、M值↓，这类客户在尝到甜头后极易发展成重要客户。

一般保持客户：R值↓、F值↑、M值↓，从宣传营销上下功夫吸引此类客户。

一般挽留客户：R值↓、F值↓、M值↓，各项指标走低，即将流失。

该模型的优点在于可以将客户类型细分，针对不同类型的客户，因人而异采取不同适当的营销策略，同时能让重点客户价值凸显出来。

③ABC分析法：

即Activity Based Classification，全称应为ABC分类库存控制法/帕累托分析法，也就是人们常说的二八法则，核心在于抓住问题的关键，将管理目标分为A、B、C三类。

A类B类C类分别占比在0%～80%、80%～90%、90%～100%之间，运营人可以根据不同需求调整比率、指标，该分析法的优势在于一目了然，能够对不同类别的产品分类管理，实现效益的最大化。

④波士顿矩阵模型：

建立坐标系，市场增长率和市场占有率分别为纵轴横轴。

相对市场份额是该产品本企业市场占有率与该产品市场占有份额最大者之比。根据坐标走向可以清晰的分出四个业务组合：

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明星产品：高增长，高份额

问题产品：高增长，低份额

金牛产品：低增长，高份额

瘦狗产品：指低增长，低份额

有了波士顿矩阵模型的帮助，可以把产品进行分类，采取不同的销售策略。

领域内受欢迎的数据分析方法有很多，关键是要找到适合的。

运营这一项工作越来越被需要，也愈发朝向专业化、精细化前进。过硬的技术一定是高薪的敲门砖，希望你不断积蓄力量，做一颗闪光的top seed。