运营数据分析，到底该怎么做？

提升输入端质量

第一个方法是提高输入端的质量。

以渠道运营为例，渠道运营的输入是投放的资源，运营的动作是精准投放，也就是对不同的渠道做针对性的投放。最终输出的结果是通过投放的动作带来的下载、使用或购买的用户。

做好渠道运营的最终目标是提高输出端的用户数量。

为了达到这个目标，我们可以在输入端提高输入端的质量。比如我们通过分析产品用户的特性，分析渠道的效率，筛选出最优质的渠道，使得我们的投放集中在更好的渠道上。

再比如用户运营，用户运营的输入端是产品的用户，输出端是将这些用户整理成为不同层次且有针对性运营动作的人群，从而提升用户总体的商业价值。

用户运营想要在输出端输出更多的优质目标用户人群，也可以从源头抓起，让最初的用户群体本身就是高质量用户。

这一点可以和渠道运营合作，用户运营通过分析用户的特征让渠道运营做更精准的渠道投放，让产品经理做更贴合目标人群的功能特性，让活动运营做更匹配的活动文案，这样就能改善产品用户的质量，提升最终输出的优质人群数。

提高业务动作有效性

第二个是提高业务动作的有效性。

以渠道运营为例，如果原本渠道投放只采用了一种文案，那么我们可以继续优化针对不同渠道的特性，设计不同的投放文案和素材，提高投放内容和渠道的匹配度，提升转化的效率。相同的曝光数量下，更精准的投放策略可以产生更多的用户群体。

用户运营也是一样，为了提升最终用户的商业价值，我们可以在业务动作的有效性上下功夫。

比如原来我们只将用户分成了新用户和老用户，然后对新老用户做不同的运营动作。这个运营动作的效率不是特别高，因为它的用户分类太粗了，最终的商业化价值也就受到了限制。

为了提升最终的商业化价值，我们可以分析不同人群的商业价值，最终通过RFM模型将用户分成五到六个大类，对这不同类型的用户做针对性的运营。由于人群的分类更加精准，匹配的业务动作也就更加有效，通过运营动作的有效性提升了整体的商业价值。

提高输出端匹配度

第三个方法是提高输出端与业务需求的匹配度。

以渠道运营为例，渠道运营的最终输出是下载、成交、回流的用户。

如果公司目前追求的是产品的用户规模，那么渠道运营也要围绕着用户规模这个大的目标，找到更容易下载和留存的用户渠道和投放方式。

如果公司的大策略产生了变化，从原来追求用户规模变成了追求商业化转化。那么渠道运营如果依然沿用原来的方式输出用户，就会导致渠道运营的输出和公司大策略的目标不匹配，降低了渠道运营的价值。

这个时候，渠道运营要调整原来的运营策略，把最终的输出从“下载用户数”改成“成交用户数”。输出的形式修改了，输入端和业务动作都要改变。数据分析可以针对新的输出，分析适合“成交用户”的渠道和投放方式。

用户运营同理，如果公司目前追求的是用户规模，那么用户运营的输出结果应该是不同活跃程度的用户群体或者适合不同促活方法的人群。分类一定是围绕着提升用户留存和活跃频次的方向。

但如果公司的策略从用户规模转向了商业化变现，那么原有的那套输出实际上已经不匹配整个公司的大策略。这时在输入端或者中间的业务执行端再怎么努力，效果依然不好。这时需要改变最终的输出，转向以商业变现为目标的用户分类方法。

小结

平时我们聊运营分析的时候，往往浮在表面上。

谈论的是运营分析有哪些分析方法，比如聊到用户运营，就有这些方法：