為什么要做數據運營？能有效避免利用拍腦袋來決定事情，用客觀數據分析出來的結果更具備說服力；能夠為決策提供有有力的支撐，通過數據分析，還可以看到決策之后的效果和問題以及為下次決策提供方向。

    一、利用數據了解行業趨勢

    行業數據對于產品來說至關重要，有了行業數據的對照，才能對比知道自己產品在行業中的水平。從中分析出自家產品在行業中的優勢和劣勢，發現其中的問題以及對未來產品運營和推廣有的放矢。

    一款產品放在市場上，就會產生對比，一個成熟的產品運營需要懂得如何在行業中讓自己的產品有足夠的競爭力。

    二、用戶指標

    1、新增用戶

    1.按照時間維度來分，新增用戶分為日新增用戶、周新增用戶、月新增用戶等。

    2.按渠道來源，新增用戶還可以分為渠道新增、網頁新增，搜索引擎新增用戶等。

    2、活躍用戶

    活躍用戶是指那些在一定的統計周期內打開產品，并且為產品帶來一些價值的用戶，一般用于衡量產品的運營現狀——真正意義上的用戶規模。很多產品說到用戶規模和質量不會看用戶總量，而是看它的活躍用戶數。

    活躍用戶根據不同的統計周期分為日活躍用戶數（DAU），周活躍用戶數（WAU），月活躍用戶數（MAU）。不同類型的產品，由于產品注重的頻率也是不一樣的，所側重的維度也是不一樣。像UC新聞，今日頭條、有道云，滴滴出行，等高頻產品，這類注重的是日活躍用戶數。

    而像微媒網絡、美柚這類產品，更加注重的是月活躍用戶。

    像各種招聘、租房、醫療這類低頻產品，更加注重的是用戶的體驗，單詞消費。

    3、流失用戶

    流失用戶是相對于活躍用戶的概念，是指那些使用了產品之后，曾經啟動過產品并且注冊過，但是對該產品逐漸失去了興趣，進而徹底脫離這款產品的用戶。

    如果說活躍用戶是用來衡量產品的運營現狀，那么流失用戶則是用以分析該產品存在的風險，以及是否需要重新定義用戶的人需求，或者你的產品是否有能力留住用戶。

    4、用戶構成

    用戶構成是指對某周期內的活躍用戶的構成，一般是對周活躍用戶或者月活躍用戶構成進行分析。拿月活躍用戶來說，其用戶構成包括：

    1.高頻用戶：長期持續地使用產品，例如連續活躍4周。

    2.近期流失用戶：連續一段時間內沒有登錄或者打開產品的用戶

    3.本月回流用戶：上個月沒有打開過產品，但是這個月重新打開了產品的用戶。

    4.沉默/流失用戶：一段時間內沒有登錄或者打開產品的用戶。

    用戶的活躍指數，需要根據自己身產品性質和實際特征進行分析。才能更好的幫助產品進行提升。

    5、用戶留存率

    用戶留存率是指在某一個統計時段的新增用戶數中經過了一段時間后仍打開這個產品的用戶比例，包括次日留存、7日留存（如今天新增用戶數在第7日再次打開產品的比例，14日和30日留存以此類推）、14日留存、30日留存。這個指標是驗證你的產品對用戶是否具有吸引力。

    三、了解產品活躍指標檢驗產品質量

    1、啟動次數

    在某一統計時段的用戶打開產品有著登錄網頁的次數。一般有日啟動次數、周啟動次數、月啟動次數，還有對應周期內的人均啟動次數。

    2、使用時長

    使用時長是指在統計周期內所有用戶從打開產品到關閉產品的總時長。從使用時長還可以延伸人均使用時長、單次使用時長。這個指標考核的是你的產品用戶粘性高不高，也反映了產品的產品質量高低，使用時長一般會結合啟動次數一起分析。

    3、使用時間間隔

    指同一個用戶相隔兩次打開產品的時間間隔。

    4、訪問頁面數分布

    指用戶一次啟動訪問的頁面數。

    四、轉化分析指標

    運營人員最關心的是轉化率，轉化率指在一個統計周期內，完成轉化行為（如購物）的人數占當前頁面的人數的比率。

    轉化率反映了產品的盈利能力，重視和研究轉化率，可以針對性的分析產品在哪些方面做的不足，哪些活動投放效果比較好，可以迅速地提升用戶體驗、節約廣告成本，提升轉化過程的效率。

    轉化分析指標涉及到：

    1.當前頁面的人數（或PV）

    2.進入下一頁面的人數（或PV）

    3.完成轉化行為的人數

    4.推廣總數。

    如用戶打開某一購物產品，到瀏覽商品，到把商品放入購物車，最后到支付，每一個環節都有轉化可分析。很多時候我們會通過漏斗圖來看每個環節的轉化情況，而實時的漏斗圖可以監控每天的轉化率，一旦發現問題，運營人員可以馬上調整，避免更大的波動。

    五、用戶分析

    有了用戶數據，再做用戶畫像分析會更加容易。用戶畫像是對人口屬性的特征分析、用興趣分析、用戶行為分析等，而在做用戶畫像的時候給用戶打標簽，是最核心的部分。

    用戶畫像涉及到的數據指標有：

    1、人口屬性的特征：姓名、性別、年齡、區域、星座等。

    2、用戶興趣則包括用戶個人興趣和用戶商業興趣。用戶個人興趣指的是個人的生活興趣愛好，比如喜歡音樂、閱讀、電影等；用戶商業興趣指的是對音樂、閱讀、電影等消費領域的商業價值分析。

    3、用戶行為分析：包括產品內行為與社交網絡行為。產品內行為指在產品使用過程中的各種行為。依據事先的埋點，對用戶的行為進行分析

    社交行為是指在使用產品過程中發生的分享轉發到社交網絡平臺等行為，如手機淘寶產品有分享給淘友（內部）、分享到微信、來往、微博、QQ、短信等行為。

    用戶特征需要結合產品自身的特性進行分析。用戶畫像可以幫助產品逐漸實現精準化營銷，直接進行產品與指定用戶之間的點對點交互。現在市面上幫助產品開發者構建用戶畫像的產品不多，因為提取數據和分析數據可能要依靠不同的工具。

    六、渠道分析

    產品運營人員在每天都要在不同的渠道做推廣，這時候就要監測哪些渠道的效果好，這時候除了需要一定的數據能力，還需要對SEO的能力。

    主要需要了解宣傳渠道的價值，比如各類宣傳平臺，新媒體平臺的價值與轉化。

    當前的熱點，與產品有關可以蹭的是哪些，效果怎么樣。

    線下渠道商的數據化管理。

    運營入門易，精通難。一定要多實踐，多思考 。

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