做运营的同学经常需要看数据，但看数据的时候常有困惑：“看了一堆数，又怎样?我要干什么? 今天系统地跟大家分享一下，该如何从数据中找到运营的工作思路。文章比较长，同学们记得点赞关注，回来慢慢看哦。
问题解析
运营工作内容很多，比如：
写宣传文案→内容运营
选商品组合→商品运营
上优惠活动→活动运营
上个推广H5→产品运营
发用户优惠券→用户运营
因此，监控的数据指标非常多：
发宣传文案→ 内容播放量/完播量/转评赞数量/链接点击数
选商品组合→ 商品动销率/销售额/库存数/售罄率
上优惠活动→ 活动参与人数/达标人数/领奖人数
上个推广H5→页面点击量/转发数量/完成率/活动参与率
发用户优惠券→ 领券人数/核销人数/用户活跃率/留存率
太多数据，很容易让人失去重点。并且，这些数据之间相互牵扯：一个活动效果不好，可能是因为宣传H5的点击太少，文案引流不足，商品选择不合适……
所以，做运营数据分析时，必须清晰主线任务，以某个主要工作牵头，把其他数据串起来，才容易从数据中找出解决问题的思路。而经典的主线任务，有内容、商品、用户三类
主线任务：内容运营
内容运营做主线任务时，将手头的媒体资源(公众号/视频号/小程序/抖音号……)作为自己的传播阵地
1、没有任务时，多涨粉，提升阅读/播放，养号
2、有品牌宣传任务时，重点考核播放量/转化人数
3、有带货任务时，重点考核带货链接转化率
因此在做内容运营分析时，得区分清楚：
1、发文目标是：涨粉/涨阅读/带货
2、文章本身：选题/长度/创作风格
3、文章的CTA(Call to Action)：奖励/优惠
如下图所示：
这样在分析效果时，先区分类型，涨粉/涨阅读量的内容往往不需要依赖别的部门配合，自己就可以做，所以单独看怎样做效果好，完全可以像娱乐自媒体一样蹭热点，博眼球。
但是带货/转化类的，一定会受其他部门的影响，此时可以对比：
1、不同商品受欢迎程度
2、不同奖励力度吸引力大小
3、不同操作复杂度下用户参与
分析以后，可以向其他部门输出建议。不管是商品运营、用户运营、活动运营，都需要内容作为推广手段，内容阅读/转化效果分析，可以直接提醒他们：你们的选品/活动策划，似乎没那么好，注意调整!
主线任务：商品运营
商品运营中，一般会将：销量、毛利、库存周转率作为主要考核指标。但是，商品的销售结果，受到宣传，推广，活动，用户领券等多因素影响。
所以，当商品运营做主线任务时，一定要清醒：商品达成预设目标才是关键，发券、宣传只是助力，不能干扰商品定位。
1、定位是爆款产品，销量就得爆
2、定位是利润商品，不能打折换量，必须保住毛利
3、定位是走量商品，连带率才是关键，自己单独卖的多，没用!
因此做商品运营分析时，可以：
1、清晰商品本身定位：爆款、走量款、利润款
2、参照同类型，同价格带的销售走势，绘制销售预期曲线
3、根据销售预期曲线，区分上市、热销、退市阶段
4、记录商品参与活动情况，观察不同活动力度下走势差异
如下图所示
这样在分析效果时，先区分问题发生在上市/热销/退市哪个阶段，再看是否受到活动/促销/推广的干扰，常见的问题组合：
1、上市期没有安排活动支持，增长未达预期
2、上市期参与活动过多，强拉销量导致过度补货
3、为了吸引用户，把利润款过度打折，毛利失控
4、只拿爆款吸引用户，不做交叉销售，其他款卖不动
5、选款不行，商品吸引力差，导致其他运营小组只能猛发券
用户运营场景
用户运营中，一般会将：拉新数量，活跃用户数量，转化率，VIP新增数量等作为主要考核指标。用户运营是最复杂的场景，因为和广告投放、宣传内容、促销活动等多个因素有关系，最容易各种纠缠不清。
因此，分析用户情况，一定要先把用户情况分清楚
1、新用户/老用户
2、新用户来自哪些推广渠道
3、新用户活动转化/自然转化
4、老用户自然登录/推送拉回
5、老用户区分高中低消费层级
6、老用户是否使用VIP权益
如下图所示
梳理清楚后，当用户转化出现问题，先看用户问题来自新用户/老用户，如果是新用户问题更大，则排查广告推广效率。如果是老用户问题大，先看是否活跃率就有问题，判断是否需要做大面积召回，再看是高中低哪个层级的问题，结合消费需求思考对策。
这里有一些隐藏问题要注意：
1、老用户转化差，是因为某批次新用户质量差导致的遗留问题
2、新用户补贴太多，导致其中“薅羊毛”比例高，成为老用户后继续薅
3、过度依赖活动，新老用户中补贴比例都很大，离了补贴都过不了
4、过度依赖投放，老用户自然登录低，推广费居高不下
本质上看，这些都是过度依赖打折发券的后遗症，对运营来说，短期烧钱做增长 VS 提升产品力做长线留存，是个很经典的话题，当然需要先对内容、商品、用户情况打好标签，做好基础的分析和归因，才好处理更负责的问题。
