数据分析|私域运营&纯干货篇

发布网友发布时间：2023-07-09 11:30

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热心网友时间：2024-12-04 13:00

一、数据分析的价值1、数据分析的作用数据分析是私域运营中的地图和指南针

销售额=流量*转化率*客单价*复购率（转化率和复购率提升空间较大）

分析现状，明确目标拆解目标，指导规则发现问题，迭代优化总结复盘，沉淀经验2、培养数据分析的习惯缺乏数据分析意识，过分依赖直观经验和判断缺乏数据分析基础，数据资源和基建不完善缺乏数据分析能力，数据分析方法和思路不足（1）数据分析意识

数据分析意识即，关注数据，重视数据，运营各环节中更多基于数据分析做决策

*如何培养数据分析意识

A、做好数据监控：关注业务运营数据，明确指标定义口径，了解反映的关键内容和作用

不要一问数据三不知，而要懂流程逻辑，懂口径定义，懂重点指标

B、养成量化习惯：用数据量化表达，形成数据描述现状和分析问题，减少先入为主的主观判断

不说“提升明显”，“应该是渠道不合适”

而是“相对提升20%”，“该渠道转化比APP渠道效果差30%”，渠道质量有问题

（2）数据分析基础

如何克服数据基础条件

完善私域数据基础建设需要一定周期积累和投入数据分析并非一定要大而全，也可以小而美微信工具的数据能力，私域运营人工统计，都是私域数据分析的实现方式，尤其是私域发展初期（3）数据分析能力

如何提升数据分析能力

二、数据分析的框架方法1、私域数据分析框架基于私域目标拆解，形成完整的私域运营及数据分析框架

（1）从目标出发拆解

私域运营流量运营的目标多是获取转化用户，实现销售收入

私域销售额=流量*转化率*ARPU(每用户收入）

（2）进一步形成框架

（3）自上而下的数据分析

分析框架从目标出发，正向应用即自上而下进行数据分析

（4）自下而上的数据分析私域运营分析的反向应用

2、常用数据分析方法对比分布法/路径漏斗法/维度拆解法

（1）对比分布分析法（对比差异，对比趋势）

核心：解决如何有效比较的问题

某一个维度下，各要素之间的对比

（2）路径漏斗法（了解整个链路的效果，折损，定位到关键要素）

运营数据监控和分析的常用方法，有效定位关键因素和问题

关键：有效拆解路径，形成流程漏斗

拆分阶段（拆分功能，活动）——明确行为（访问活动，参与活动，评价，分享）

（3）维度拆解法（能定位到最底层的原因，这个最根本的要素决定了问题，解决问题达到更高目标）

在定位问题原因，拆解目标要素时，维度拆解分析法发挥巨大作用

形成具体分析结论，指导后续运营行为，关键在于选择维度和合理拆解

三、私域全流程数据分析（贯穿始终用数据）1、引流获客数据分析应用引流获客目标拆解，数据监控及数据分析优化方法

（1）引流获客目标拆解——渠道逻辑

（2）引流获客目标拆解——漏斗逻辑

（3）引流获客数据监控

基于引流渠道类型和引流路径流程记录用户数据

通过对引流数据的日常监控指导优化运营，提升引流效果和用户规模

曝光后的访问率=访问用户量/曝光用户量访问后的添加率=添加用户/访问用户量不同渠道引流的质量不一样，不同的玩法引流质量不一样（4）引流获客数据优化

从日期观察变化趋势（看机会，看问题）从渠道观察差异（转化率，用户质量），保证对引流数据全面监控关注引流路径转化效果，及引流新增用户质量，引导引流运营优化路径：看转化（访问率，访问后添加率），看规模（5）引流获客数据优化——引流路径

（6）引流获客数据优化——引流质量

引流质量是后置的引流运营优化的重要因素

2、裂变增长数据分析应用裂变增长目标拆解，数据监控及数据分析优化方法

（1）裂变增长目标拆解——活动逻辑

（2）裂变增长目标拆解——漏斗逻辑

（3）裂变增长数据监控

裂变增长玩法丰富，涉及到新老用户，路径也更长，主要监控数据如下

A、老用户

访问率=访问用户/曝光用户分享率=分享用户/访问用户参与用户中完成任务的比例=完成用户/分享用户B、新用户

传播率=触达的新用户/参与分享的老用户访问率=访问用户/曝光用户添加率=添加用户/访问用户C、裂变重要数据

k值（裂变率）=新增添加用户数/参与活动老用户数【即每个参与活动的老用户平均能带来多少个新增用户】

（4）裂变增长数据优化

裂变增长活动的玩法流程更复杂，持续运营化的空间也更大优化重点在于新老用户的转化路径效果，其决定裂变增长的最终效果（5）裂变增长数据优化——优化思路

福格行为模型

福格行为模型（6）裂变增长数据优化——老用户侧路径

（7）裂变增长数据优化——新用户侧路径

3、服务运营数据分析应用服务运营目标拆解，数据监控及数据分析优化方法

（1）服务运营目标

私域服务运营的目标是提升用户活跃留存，建立信任关系服务运营的效果主要通过活跃用户量和用户满意度衡量用户满意度：用户访谈，问卷收集反馈

（2）服务运营数据监控

关注整体的活跃用户，了解私域用户的质量状况重点关注私域团队服务运营效果，带来多少的转化（3）服务运营数据优化

服务运营优化关注：互动效果和带来的转化效果

*关注当天互动的转化率，互动低，说明缺乏转化导向性

说明补贴力度低或者目前不需要这个东西4、转化变现数据分析应用转化变现目标拆解，数据监控及数据分析优化方法

（1）转化变现目标拆解——漏斗逻辑

（2）转化变现目标拆解——用户逻辑

（3）转化变现目标拆解——载体逻辑

（4）转化变现数据监控

转化变现的形式和渠道丰富，主要的监控模板如下：

领取权益：补贴优惠券GMV（成交金额）控制补贴率（5）转化变现数据优化

转化变现可以从载体/用户/活动等维度进一步拆分，其核心仍为转化率，客单价和购物频次（复购率）

转化率：看商品是否适合新用户，补贴力度能否满足用户需求客单价：提升客单价，要控制好毛利，不要过高的补贴复购率：决定我们触达客户的频次，触达的活动，补贴方式（6）转化变现数据优化

转化变现的优化核心是基于用户分层的精细化运营

*客单价：单件数*客单价，基于现状逐步提升。

up-sale：提升用户购买的价格，件单价cross-sale：提高用户购买的件数，件数量*复购率

复访——复购：买完之后送优惠券，详见“转化变现”篇

四、总结篇1、私域流量的数据分析（知识框架）2、私域流量的数据分析（知识点梳理）