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聯(lián)系“鳥哥筆記小喬”
沒有數據分析思維的運營都是在耍流氓
2020-12-14 16:53:37

提到數據分析,很多人腦子里可能覺得這是一個專業(yè)度很高的領域,需要進行數據采集、清洗、轉換、統(tǒng)計、模型計算,左手SQL語言、右手python編程。其實,對于大多數運營來說,我們追求的并不是要成為數據分析師,而是通過數據分析思維來解決實際工作當中的問題。

說兩個我自己經歷過的例子。今年上半年的時候,我要面試內容運營和活動策劃兩個崗位的人,在面試中,我會問一些問題,來考察面試者是否具備數據分析思維:

我:“現在給你個任務,讓你在一個月時間里給公眾號漲粉5000人,你會怎么做,闡述下思路?!?/p>

面試者:“我會做一個老帶新的活動,通過裂變來漲粉”、“我可以做一個H5,有趣有創(chuàng)意的那種,像網易云音樂之前做的那樣”、“我可以找一些號來互推,如果有預算的話,可以投一些廣告”。

我:“這樣做,可能漲粉100,也可能漲粉10000,你怎么就能保證完成既定目標呢?

面試者:“..........."

同樣的,在活動策劃的面試中:

我:“讓你策劃一場活動,在活動期間讓門店銷售額提升30%,你會怎么做?”

面試者:“我會做一個親子體驗活動,邀請他們到店,促成轉化”、“我會在門店做一些折扣促銷,吸引人們購物”。

當我問出怎么才能達到既定目標的問題時,他們同樣啞口無言。讀到這里,不妨停頓一下,想一想,如果是你,你怎么回答?

這些面試者(其中不乏有三五年工作經驗的人)都存在一個問題,為解決問題只去做單點的具體操作,而沒有全局的數據分析思維。能不能完成最后的既定目標,只能看天隨緣。運氣好,完成了指標,皆大歡喜。運氣沒這么好,完不成指標,最后復盤連原因都分析不出來。

一、如何擁有數據分析思維      

從以上例子可以看出來,我們所有的運營動作都應該以數據目標為導向。如果沒有數據分析思維,能不能完成最后的數據目標就沒有了依據,成了玄學,只能碰運氣。其實,對于初中階的運營,數據分析思維既好學又好用,核心思路只有一條:

確定關鍵數據指標,拆解關鍵數據指標,錨定關鍵數據指標,排列優(yōu)先級與動態(tài)調整

下面,我會拿上面面試的第一個問題舉例子:如何在一個月時間里給公眾號漲粉5000。

step1、確定關鍵數據指標

一般來說,關鍵數據指標是從崗位職責和任務中來的,也就是關鍵數據指標是上級給你的。比如,新媒體運營主要對粉絲數、閱讀量、打開率等指標負責;電商運營對GMV、直通車ROI、加購數等指標負責;產品運營對DAU、MAU、留存率等負責。對于一項具體的工作,要看最后的目標是什么。很顯然,我們這個問題的關鍵數據指標是“公眾號粉絲數”

step2、拆解關鍵數據指標

如果不對關鍵數據指標層層拆解,不清楚影響關鍵數據指標的各種因素是什么,就會出現只知道上面面試者回答的用裂變、老帶新去達成目標的單點操作方法。拿到一個關鍵數據指標過后,我們往往分析關鍵數據指標的構成,然后拆分為一級數據指標、二級數據指標、三級數據指標等等。拿問題中的公眾號粉絲數來舉例,如果按漲粉渠道來拆解的話,我們可以得到下面這個公式:

公眾號粉絲數=自然漲粉數+內容漲粉數+活動漲粉數+投放漲粉數

其中,公眾號粉絲數就是一級數據指標,自然漲粉數、內容漲粉數、活動漲粉數、投放漲粉數是二級數據指標。下面,我們要對這些二級指標進行可量化的錨定操作。

step3、錨定關鍵數據指標

首先,我們來對這些二級指標進行分析,來確定每個二級指標大概能到多少量。

1、自然漲粉數

顧名思義,自然漲粉數就是正常維持公眾號的運營的粉絲自然增長數量。這個數據想要提升需要依靠長期的積累,短期內很難有大的爆發(fā)。所以,我們可以把過去一段時間的數據拉出來,以月為單位計算每日平均漲粉數。假設,我們計算后得到以下結果:

一月日均漲粉:50/天

二月日均漲粉:55/天

三月日均漲粉:60/天

四月日均漲粉:65/天

五月日均漲粉:63/天

六月日均漲粉:65/天

可以看出,四五六三個月的日均漲粉早60/天,所以我們就以這個數據為準,計算出,接下來一個月(30天),只要保持正常的更新和維護,我們的公眾號自然漲粉數是1800人。

2、內容漲粉數

內容漲粉數是指,一篇爆款內容能帶來的粉絲增長量。假設從過去的數據中可以發(fā)現,每篇大于3W閱讀量的文章平均可以帶來500個新增粉絲,平均每月可以產出2篇這樣的文章。爆款文章比較考驗內容創(chuàng)作團隊的功力,短期內想產出多篇爆款文章不太可能,所以,我們以過去的數據作為標準,每月產出2篇閱讀量大于3W的文章,每篇帶來500的新增粉絲,一共1000人。 

通過上面的分析,我們只要正常運營公眾號,保持之前每月2篇爆款內容的產出就可以新增2800個粉絲。且這兩個手段都是以歷史數據作為支撐,比較可控和穩(wěn)定。剩下2200個粉絲,就要通過剩下兩個二級數據指標來完成。

3、活動漲粉數

一般來說,公眾號常見的活動玩法有裂變活動、投票活動、創(chuàng)意H5、地推活動等。那么,經過對目前所擁有資源、以往歷史數據的判斷和活動執(zhí)行的成本綜合考慮,排列出以下優(yōu)先級:

A、地推活動

目前公司有5個門店,平均每個門店每月進店1500人,共7500人。用一些優(yōu)惠券或者小禮品吸引進店顧客關注公眾號,預計轉化率10%,一個月可新增粉絲750人。

B、裂變活動

過去做過很多裂變活動,積累了不少數據。正好公司還有很多周邊產品可以用于活動,按照以往的經驗和現有資源,預計本次裂變活動可漲粉1000人。

C、創(chuàng)意H5

跟創(chuàng)意有關的東西往往不確定性非常大,之前做過一次很成功的H5,這一次不一定就也能成功,所以優(yōu)先級排最后,可以作為一個增粉的補充渠道。

經過以上分析,我們已經確定了4550人了,離完成目標只剩450人了。最后450人,選擇投放增粉的方式來完成。

4、投放漲粉數

如果之前做過公眾號投放,還可以按照歷史數據來分析。如果沒有,就要去找同行咨詢數據,定一個指標。假設,投放增粉的成本是4元一個粉絲,那么達成450的粉絲增長,需要1800元成本。

step4、排列優(yōu)先級與動態(tài)調整

通過以上分析,我們就完成了整個目標達成的思路拆解,下面就是執(zhí)行環(huán)節(jié)了。

在執(zhí)行環(huán)節(jié),我們依然需要進行優(yōu)先級的排序,并在過程中隨時進行調整,將各因素的不確定性的負面影響降到最小,正面影響放大。

比如,在執(zhí)行中第一周發(fā)現,地推增粉的效果大于我們的預期,那么接下來的三周,就可以往這個方面多做資源的傾斜,比如可以把投放增粉的一部分預算拿來采購更多的小禮品(當然要衡量一下兩個渠道粉絲的價值,這里就不展開敘述);把裂變活動的執(zhí)行時間盡量提前,如果活動效果好,皆大歡喜,如果不好,給足自己補救的時間,可以多做一場活動,或者加大其他方面的投入力度;把投放的執(zhí)行延后一些,如果前面幾個手段效果很不錯,提前完成了任務目標,那么投放的費用就可以省下來了,等等??傊蠓较蚨?,中間怎么執(zhí)行要根據具體情況靈活調整。

二、總結

以上只是舉個很粗略的例子,說明如何利用數據分析的思維來拆解任務,從而達成目標。經過上面的分析,這樣的思路是不是比文章一開頭幾個面試者給的答案要更系統(tǒng)、更可控呢?我們平時的每一個運營動作都應該有相應的數據來支撐,不管是歷史數據還是同行數據都可以,總比拍腦袋、碰運氣要靠譜很多。

所以,以數據目標為導向,用數據分析思維一層層拆解數據目標,再去制定具體的運營動作,才能最大程度上保障最后的目標達成。

-END-

Nicole
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