運(yùn)營(yíng)如何做數(shù)據(jù)分析？

說(shuō)到數(shù)據(jù)分析，很多小伙伴可能第一時(shí)間聯(lián)想到復(fù)雜的算法，龐大的數(shù)據(jù)，甚至是讓人眼花繚亂的代碼。但實(shí)際上，運(yùn)營(yíng)做數(shù)據(jù)分析并不需要懂這些，關(guān)鍵是你對(duì)業(yè)務(wù)流程的理解，以及用數(shù)據(jù)解決問(wèn)題的思維。

什么意思呢？給大家舉一個(gè)小紅書(shū)的案例。

小紅書(shū)在去年年初做了戰(zhàn)略調(diào)整，把重心調(diào)整到社區(qū)，相應(yīng)的它的北極星指標(biāo)也從電商的GMV變成社區(qū)的DAU，于是用戶的留存率就變成了很重要的指標(biāo)。

但是當(dāng)時(shí)社區(qū)的留存率并沒(méi)有達(dá)到預(yù)期，在這種情況下，如果是不懂業(yè)務(wù)流程，不懂?dāng)?shù)據(jù)分析的運(yùn)營(yíng)可能會(huì)打算直接優(yōu)化內(nèi)容或者做活動(dòng)了。

而我的前同事根據(jù)用戶年齡進(jìn)行了用戶分層，很快發(fā)現(xiàn)其實(shí)是“低齡人群”（10-16歲）留存率很低，拉低了整體留存率。

“低齡人群”留存率低怎么辦呢？

他對(duì)業(yè)務(wù)流程進(jìn)行了梳理，從渠道曝光-點(diǎn)擊下載-打開(kāi)App-話題選擇-點(diǎn)擊-搜索-互動(dòng)。

發(fā)現(xiàn)影響留存率的幾個(gè)關(guān)鍵用戶行為是：打開(kāi)App、點(diǎn)擊Feeds流內(nèi)容、點(diǎn)擊搜索結(jié)果、內(nèi)容點(diǎn)贊、內(nèi)容評(píng)論。然后針對(duì)這幾個(gè)行為做出假設(shè)，并用數(shù)據(jù)驗(yàn)證假設(shè)。

假設(shè)一，“低齡人群”都是中小學(xué)生，學(xué)習(xí)繁忙，沒(méi)時(shí)間打開(kāi)App，所以留存差。通過(guò)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，小學(xué)生確實(shí)存在這樣的情況，但是初中和高中生在周一至周五的活躍度并不比周末低。

假設(shè)二，“低齡人群”找不到自己感興趣的內(nèi)容。通過(guò)對(duì)搜索數(shù)據(jù)的分析發(fā)現(xiàn)，這部分用戶對(duì)明星、動(dòng)漫、頭像內(nèi)容的搜索頻率最高，但是搜索結(jié)果的CTR（點(diǎn)擊率）很低，也就是說(shuō)用戶確實(shí)沒(méi)有找到自己感興趣的內(nèi)容。

假設(shè)三，F(xiàn)eeds流推薦的內(nèi)容質(zhì)量不夠高。通過(guò)內(nèi)容的評(píng)論、點(diǎn)贊數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，動(dòng)漫、明星方向的內(nèi)容點(diǎn)贊率普遍不高，說(shuō)明這部分內(nèi)容的質(zhì)量確實(shí)有待提升。

最后他得出了結(jié)論：10到16歲年齡段用戶的留存率偏低，是因?yàn)檫@些中小學(xué)生的興趣點(diǎn)并不在美妝、美食、健身等，而集中于二次元和明星八卦，運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)需要加大這方面的內(nèi)容比重，同時(shí)提高這部分的內(nèi)容質(zhì)量。

可以看出來(lái)，這整個(gè)“發(fā)現(xiàn)問(wèn)題-數(shù)據(jù)分析-明確問(wèn)題-梳理業(yè)務(wù)流程-做出假設(shè)-數(shù)據(jù)驗(yàn)證-得出結(jié)論”的過(guò)程中，業(yè)務(wù)思維是至關(guān)重要的。

一般來(lái)說(shuō)，運(yùn)營(yíng)做數(shù)據(jù)分析能做到上述這個(gè)程度（擁有業(yè)務(wù)思維）就已經(jīng)很優(yōu)秀了，但是讓數(shù)據(jù)分析真正發(fā)揮作用，離不開(kāi)技術(shù)的支持。大部分公司是這樣操作的：

運(yùn)營(yíng)梳理業(yè)務(wù)流程后，把數(shù)據(jù)分析需要用到的數(shù)據(jù)字段（用戶信息、用戶行為）需求提交給技術(shù)，讓技術(shù)建立數(shù)據(jù)庫(kù)。當(dāng)運(yùn)營(yíng)需要進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，跟技術(shù)人員提需求，他們根據(jù)需求寫(xiě)SQL（用于訪問(wèn)和處理數(shù)據(jù)庫(kù)的標(biāo)準(zhǔn)的計(jì)算機(jī)語(yǔ)言）將數(shù)據(jù)從庫(kù)里提出來(lái)，然后交給數(shù)據(jù)分析師進(jìn)行分析，最后形成分析報(bào)表給業(yè)務(wù)部門(mén)查看。

這個(gè)過(guò)程沒(méi)有三五天搞不定，因?yàn)椴块T(mén)之間需要協(xié)作安排，耗時(shí)可能還會(huì)更久，大大降低了數(shù)據(jù)分析的時(shí)效性。

除了時(shí)效性差，這種數(shù)據(jù)分析流程還存在一個(gè)問(wèn)題：對(duì)技術(shù)同學(xué)的依賴性很強(qiáng)，如果是小公司沒(méi)有技術(shù)崗位，那就無(wú)法執(zhí)行了。

在我進(jìn)行數(shù)據(jù)分析課程答疑時(shí)，發(fā)現(xiàn)不少小伙伴都會(huì)問(wèn)，有沒(méi)有更“獨(dú)立”的數(shù)據(jù)分析支持工具，可以讓運(yùn)營(yíng)自行完成一些數(shù)據(jù)分析，不用總是勞煩技術(shù)，就像稍微學(xué)點(diǎn)PS就能處理大部分修圖工作，不用打擾設(shè)計(jì)師一樣。

答案是有的！市面上有不少用戶行為分析工具，可以讓運(yùn)營(yíng)等業(yè)務(wù)部門(mén)更方便地分析數(shù)據(jù)。

這些工具中還有一些是可以免費(fèi)使用的。

比如國(guó)外的GoogleAnalytics（以下簡(jiǎn)稱GA）、Mixpanel，國(guó)內(nèi)有百度統(tǒng)計(jì)、易觀方舟Argo、友盟、TalkingData免費(fèi)版（以下簡(jiǎn)稱TD免費(fèi)版）等。

不過(guò)這些工具各有特色，下文我會(huì)從幾個(gè)角度介紹這些產(chǎn)品的情況，大家可以根據(jù)自身的業(yè)務(wù)情況做選擇。

優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)分析工具推薦

在這幾款產(chǎn)品中，GA和百度統(tǒng)計(jì)算是比較早期的產(chǎn)品了。它們的數(shù)據(jù)收集以傳統(tǒng)的頁(yè)面瀏覽人數(shù)（UV）、頁(yè)面瀏覽量（PV）和用戶會(huì)話（網(wǎng)站訪問(wèn)量的測(cè)量方式）為主。

左GA，右百度統(tǒng)計(jì)

不過(guò)，對(duì)于移動(dòng)端的App來(lái)說(shuō)，用戶的行為比網(wǎng)頁(yè)更為復(fù)雜，過(guò)去那種以頁(yè)面和會(huì)話為中心采集到的數(shù)據(jù)顆粒度不夠細(xì)。

因此，近幾年推出的工具都采用了“用戶+行為”的數(shù)據(jù)收集模式，例如我們這次推薦的易觀方舟Argo、Mixpanel、友盟、TalkingData。

盡管GA和百度統(tǒng)計(jì)這幾年增加了關(guān)于用戶行為分析和自定義屬性的功能，但本質(zhì)上主要還是服務(wù)網(wǎng)頁(yè)產(chǎn)品。

優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)分析工具評(píng)測(cè)

接下來(lái)，我們從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)安全性和用戶服務(wù)4個(gè)方面對(duì)上文中的6個(gè)數(shù)據(jù)分析工具進(jìn)行評(píng)測(cè)，讓大家更加清晰地了解這幾款數(shù)據(jù)分析工具的功能，選擇最適合自己的工具。

1）哪款工具的數(shù)據(jù)采集準(zhǔn)確度最高？

用戶停留時(shí)長(zhǎng)、用戶消費(fèi)金額、用戶分享率等數(shù)據(jù)指標(biāo)，是通過(guò)對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)字段的加工和處理得出的。

用戶行為字段記錄的格式一般是，用戶ID+操作（比如瀏覽首頁(yè)、評(píng)價(jià)、點(diǎn)贊）+時(shí)間。

用戶行為數(shù)據(jù)字段的準(zhǔn)確性，是數(shù)據(jù)分析工作的重要前提。

數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，往往跟數(shù)據(jù)分析工具使用的埋點(diǎn)方式和數(shù)據(jù)更新頻率相關(guān)，我們將從這兩部分進(jìn)行對(duì)比評(píng)測(cè)，看看哪款工具的準(zhǔn)確性更高。

①數(shù)據(jù)工具的埋點(diǎn)方式對(duì)比

首先給大家科普一下，常見(jiàn)的數(shù)據(jù)埋點(diǎn)方式有3種，代碼埋點(diǎn)、可視化埋點(diǎn)和全埋點(diǎn)。

這些都是技術(shù)層面的專業(yè)術(shù)語(yǔ)，運(yùn)營(yíng)同學(xué)們只需要了解不同埋點(diǎn)方式對(duì)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度的影響。

代碼埋點(diǎn)可以自定義需要采集的數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)用戶的某一行為，準(zhǔn)確度相當(dāng)高。

可視化埋點(diǎn)，數(shù)據(jù)覆蓋面和精準(zhǔn)度相對(duì)較低，精準(zhǔn)度要求不高、追求效率的業(yè)務(wù)可以用可視化埋點(diǎn)。

全埋點(diǎn)，可能會(huì)涉及用戶的隱私問(wèn)題，不做推薦。

6款工具的埋點(diǎn)方式對(duì)比

目前來(lái)說(shuō)，除了百度統(tǒng)計(jì)外，另外5款分析工具都支持的代碼埋點(diǎn)。其中，易觀方舟Argo、Minpanel和友盟統(tǒng)計(jì)還可以做可視化埋點(diǎn)。

基于數(shù)據(jù)精準(zhǔn)度考慮，建議大家選擇支持代碼埋點(diǎn)的數(shù)據(jù)分析工具，也就是GA、Mixpanel、易觀方舟Argo、友盟統(tǒng)計(jì)和TalkingData。

不過(guò)，GA、Mixpanel在數(shù)據(jù)采集上沒(méi)有針對(duì)國(guó)內(nèi)手機(jī)應(yīng)用的特點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化，因此在數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性上可能會(huì)受到影響。

②從數(shù)據(jù)更新的頻率對(duì)比

數(shù)據(jù)更新頻率也會(huì)影響數(shù)據(jù)的及時(shí)性和準(zhǔn)確性。

通過(guò)體驗(yàn)這幾款工具的Demo（演示版本），我發(fā)現(xiàn)除了TalkingData免費(fèi)版是每天更新一次數(shù)據(jù)外，其他幾款工具的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性都比較好，基本每個(gè)小時(shí)更新一次。最讓人驚喜的是易觀方舟Argo，它的數(shù)據(jù)更新是分鐘級(jí)的。

綜上所述，從數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性來(lái)看，這6款工具得分名如下。

2）哪款工具的數(shù)據(jù)分析功能最豐富？

通過(guò)數(shù)據(jù)埋點(diǎn)對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)做采集，我們可以得到很多的數(shù)據(jù)字段（類似Excel表）。想要通過(guò)數(shù)據(jù)來(lái)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、得出有用的運(yùn)營(yíng)結(jié)論，還需要對(duì)這些數(shù)據(jù)字段進(jìn)行加工。

這幾款工具的數(shù)據(jù)加工能力都蠻強(qiáng)大的，運(yùn)營(yíng)在做用戶數(shù)據(jù)加工時(shí)可能需要的分析模型，它們都有。接下來(lái)，我將通過(guò)這幾款工具的數(shù)據(jù)加工模型質(zhì)量和個(gè)人行為加工深度、數(shù)據(jù)加工算法精度進(jìn)行對(duì)比。

①數(shù)據(jù)加工模型質(zhì)量對(duì)比

數(shù)據(jù)分析模型越豐富，意味著可以從更多的角度看數(shù)據(jù)。

還是拿小紅書(shū)來(lái)說(shuō)，如果只是單一地統(tǒng)計(jì)“留存率”這一數(shù)據(jù)，那么得出的結(jié)果就只是“留存率不高”。但是，“留存率不高”的問(wèn)題出在哪里呢？不得而知。

但是，如果通過(guò)人群維度進(jìn)行留存指標(biāo)，就能發(fā)現(xiàn)，是“低齡人群”（10-16歲）拉低了整體留存率。

我總結(jié)了運(yùn)營(yíng)工作中經(jīng)常會(huì)用到的數(shù)據(jù)分析模型，對(duì)6款數(shù)據(jù)分析工具的覆蓋情況進(jìn)行了比較。

6款數(shù)據(jù)分析工具的數(shù)據(jù)分析模型對(duì)比

我發(fā)現(xiàn)易觀方舟Argo和Mixpanel的分析模型是最豐富的。不過(guò)，Mixpanel由于基本沒(méi)有本地化，以及SDK（軟件開(kāi)發(fā)工具包）的兼容性問(wèn)題，對(duì)于中國(guó)公司來(lái)講，數(shù)據(jù)接入成本很高。

另外，易觀方舟Argo還有一個(gè)很贊的數(shù)據(jù)分析模型——“下鉆分析查看”，它指的是對(duì)數(shù)據(jù)基于同一維度的縱向深入分析。

例如，我們?cè)诜治錾鐓^(qū)的內(nèi)容瀏覽量時(shí)，能夠從內(nèi)容分類的維度進(jìn)行細(xì)分，深入分析某一內(nèi)容分類的瀏覽量。這樣一來(lái)，就能更加精準(zhǔn)地了解到什么種類的內(nèi)容更受歡迎。

②用戶行為加工深度對(duì)比

前面我們所說(shuō)的數(shù)據(jù)模型，更多的是基于用戶做整體的分析。在有些情況下，我們也需要對(duì)用戶的個(gè)人行為進(jìn)行分析，得出更精細(xì)的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)。那這幾款工具能不能做到呢？我發(fā)現(xiàn)，GA、Mixpanel和易觀方舟Argo的表現(xiàn)比較完美。

易觀方舟Argo有一個(gè)功能叫“用戶行為序列”。也就是說(shuō)，當(dāng)我們完成用戶分析或用戶分群之后，可以點(diǎn)擊列表中任意單個(gè)用戶，獲取他的歷史行為記錄。

這個(gè)功能，讓我想起小紅書(shū)團(tuán)隊(duì)的一件趣事。今年過(guò)年期間，小紅書(shū)在App上做了一個(gè)錦鯉活動(dòng)。結(jié)果，抽獎(jiǎng)結(jié)果出來(lái)后，他們通過(guò)私信、電話等多種方式都聯(lián)系不到這位錦鯉。

后來(lái)，通過(guò)技術(shù)人員在后臺(tái)查看這位錦鯉的歷史行為記錄，發(fā)現(xiàn)TA每天都有登錄小紅書(shū)的記錄，說(shuō)明通過(guò)App來(lái)聯(lián)系用戶是可行的。于是，他們給錦鯉定制了20條Push推送......

圖片來(lái)源：小紅書(shū)App公眾號(hào)

值得一提的是，易觀方舟Argo可以在完成用戶分析與分群后，通過(guò)郵件、短信、Push消息等方式對(duì)目標(biāo)用戶進(jìn)行精準(zhǔn)推送。也就是說(shuō)，假設(shè)小紅書(shū)的運(yùn)營(yíng)用了這個(gè)工具，就可以自己給錦鯉發(fā)送Push了。

易觀方舟Argo“消息推送”功能

③數(shù)據(jù)加工算法精度對(duì)比

其實(shí)，從算法的嚴(yán)謹(jǐn)性上看，GA應(yīng)該是最好的。但是，如果使用的是免費(fèi)版的GA，在用戶或者事件量較大時(shí)，它會(huì)采取抽樣分析。由于樣本是隨機(jī)的，運(yùn)營(yíng)結(jié)論的準(zhǔn)確性就可能會(huì)受到影響。Mixpanel的免費(fèi)版本也存在類似的問(wèn)題。

不過(guò)，有知乎網(wǎng)友稱，如果網(wǎng)站排名在Alexa（網(wǎng)站流量排行榜）上是一萬(wàn)五后的，抽樣帶來(lái)的影響很小很小，可以放心使用。

提醒一下，GA的付費(fèi)版最少15萬(wàn)美元每年。

在數(shù)據(jù)加工算法上，易觀方舟Argo支持自定義指標(biāo)、多維度多人群的指標(biāo)對(duì)比、人群交叉分析、即時(shí)數(shù)據(jù)分析（實(shí)時(shí)分析）等方式。數(shù)據(jù)算法的多樣化，帶來(lái)的最大好處就是，得到的數(shù)據(jù)分析結(jié)果更準(zhǔn)確，從而能夠精準(zhǔn)地發(fā)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)問(wèn)題。這一點(diǎn)，我們?cè)谏衔囊蔡岬竭^(guò)了，就不贅述了。

綜上，從數(shù)據(jù)分析功能來(lái)看，6款工具的得分如下：

3）哪款工具的數(shù)據(jù)安全性最有保障？

對(duì)于運(yùn)營(yíng)來(lái)說(shuō)，有了第三方工具的幫助，確實(shí)在數(shù)據(jù)分析上會(huì)更加便利。但是，與之相伴的還有一個(gè)大家都比較顧慮的問(wèn)題，就是數(shù)據(jù)安全性問(wèn)題。目前市場(chǎng)上很多數(shù)據(jù)分析工具提供的都是SaaS服務(wù)。

SaaS服務(wù)是一種toB的專業(yè)型軟件租賃使用模式，也就是說(shuō)，這些工具是安裝在供應(yīng)商的服務(wù)器上的，當(dāng)我們使用工具時(shí)，數(shù)據(jù)就會(huì)上傳到他們的服務(wù)器上。這樣一來(lái)，數(shù)據(jù)的私密性就會(huì)受到影響。國(guó)內(nèi)有很多大型企業(yè)都不太愿意用SaaS，就是為了保護(hù)核心數(shù)據(jù)。早在2010年，阿里巴巴就宣布放棄SaaS。

在本次評(píng)測(cè)的幾款A(yù)pp中，只有易觀方舟Argo支持企業(yè)私有化部署，對(duì)數(shù)據(jù)安全有特殊要求的可以考慮，其他數(shù)據(jù)分析工具都算是一種SaaS服務(wù)。

對(duì)了，在數(shù)據(jù)采集上，這幾款數(shù)據(jù)分析工具基本都是通過(guò)SDK嵌入App中獲取數(shù)據(jù)的。但不同的是，易觀方舟Argo和Mixpanel向企業(yè)開(kāi)放了源代碼，這樣一來(lái)，我們可以看到代碼的內(nèi)容，也就不用擔(dān)心代碼中會(huì)夾帶一些其他的東西來(lái)竊取信息了。

這樣看來(lái)，在數(shù)據(jù)安全性上，易觀方舟Argo算是完勝其他產(chǎn)品了。

4）哪款數(shù)據(jù)分析工具的用戶服務(wù)最周到？

在服務(wù)方面，工具之間的得分差異比較大：

除了GA和易觀方舟Argo提供社區(qū)服務(wù)支持以外，其他產(chǎn)品目前還沒(méi)有完善的用戶服務(wù)支持。社區(qū)服務(wù)其實(shí)還是蠻重要的，如果在使用產(chǎn)品的過(guò)程中有任何疑問(wèn)，都可以上社區(qū)尋求幫助。

而從數(shù)據(jù)管理、項(xiàng)目管理、權(quán)限管理這些常用的管理功能來(lái)看，這幾款工具都提供了比較友好的支持。不過(guò)，只有友盟+提供了手機(jī)App，可以隨時(shí)通過(guò)手機(jī)查看監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)情況；易觀方舟Argo則支持通過(guò)手機(jī)瀏覽器訪問(wèn)查看數(shù)據(jù)看板。

總結(jié)

數(shù)據(jù)分析是解決業(yè)務(wù)問(wèn)題的關(guān)鍵手段，也是運(yùn)營(yíng)提高薪資的利器。運(yùn)營(yíng)做數(shù)據(jù)分析不同于技術(shù)或數(shù)據(jù)分析師，關(guān)鍵是要有業(yè)務(wù)思維。

許多公司進(jìn)行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析時(shí)需要技術(shù)人員參與，這樣的流程存在時(shí)效性差的問(wèn)題。如果是小公司沒(méi)有技術(shù)人員，就很難進(jìn)行數(shù)據(jù)分析了。

在這種情況下，大家不妨嘗試一下市場(chǎng)上的用戶行為分析工具。

我們從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)安全性和用戶服務(wù)4個(gè)方面對(duì)這些工具進(jìn)行了評(píng)測(cè)，總的來(lái)說(shuō)，易觀方舟Argo是綜合功能比較強(qiáng)大的，不過(guò)大家可以根據(jù)自己的業(yè)務(wù)進(jìn)一步選擇。

6款數(shù)據(jù)分析工具的評(píng)測(cè)總得分

最后，讓我們一起用工具武裝自己，成為高薪運(yùn)營(yíng)er吧！