当我们在说「数据分析能力」的时候,我们在讲什么?

最近知乎有个话题吸引了撇小哥的注意:2020年最重要的职场技能是什么?

这个问题没有标准答案,所处的行业和岗位不同,每个人的答案见仁见智。但撇小哥可以很肯定的说:数据分析在如今的求职场上越来越重要。

关于数据分析,大家往往会联想到一些密密麻麻的数字表格,或是高级的数据建模手法,再或是华丽的数据报表。

互联网行业里,有一个大家默认的共识——“数据分析是发现问题的神器”,得数据者得天下。

当撇小哥进入这些招聘信息页面仔细一看,很多大厂在招聘运营岗的时候,对应聘者的数据分析能力越来越重视。

不论是做产品运营、内容运营、用户运营,还是做活动策划、做电商直播,数据分析能力已经成为一名新媒体运营的标配:

当我们在说「数据分析能力」的时候,我们在讲什么?

仔细看看这些招聘信息里的要求,哪个不是要有数据分析能力?基本上大厂里10K+的运营岗,都是要求用数据分析来优化运营策略,提升转化,对结果负责。

发现了吗?在互联网行业中,数据分析是我们发现问题的钥匙。懂数据思维的人,才是这个时代的香饽饽。

 

不管我们是做产品、运营还是做市场,都避免不了与各种各样的数据打交道,并且需要从这些数据中得出能够帮助业务改善成长的信息。

与其说产品、运营需要懂数据,不如说我们需要学会「用」数据。也难怪懂数据的新媒体运营薪资高。

尽管数据分析如此重要,但很多新媒体运营小白实在是不懂数据分析,在和数据打交道的过程中,往往面临以下几种情况:

1、数据分析只用在复盘环节,且只是展示数据

每次做总结时,只能简单地罗列、记录一下数据,看似分析了一大串,实际上对业务已经没啥帮助。

2、 数据解读只停留在表面

数据到手后,简单地观察一下异常数据,在建立数据分析体系的时候,不知道如何选取指标维度,然后开始拍拍脑袋,想当然地分析原因可能是什么。很有可能由于对异常数据的敏感性不足,导致数据分析得出的结论与真实情况大相径庭。

3、 分析”完数据之后,没有用上数据思维来解决问题

“分析”出异常数据背后的原因后,不会从中分析出具有意义的结论,来指导接下来的工作。最后只能“拍脑袋”做决策。

长期以往,我们每次在做运营工作的时候,都是一做三不知:

不知道分析什么数据

不知道怎么分析数据

不知道怎么用数据分析结果解决问题

撇小哥发现,很多转行学习新媒体运营的小白,并没有掌握数据分析的能力,无法匹配招聘的要求,很难找到心仪的工作。

 

当我们在说「数据分析能力」的时候,我们在讲什么?

首先我们要解决第一个问题:价值月薪 20k+ 的数据分析能力,究竟是怎么样的呢?

 

一句话概括就是——是能够通过数据定位问题,推导问题背后的原因,并高效解决问题

一、新媒体运营在数据分析中的正确姿势

新媒体运营在做数据分析的时候,往往需要以目标为导向,学会找到核心目标,并将它拆分,用来做运营数据全面的,系统性的分析。

新媒体运营在数据分析中的正确姿势是怎样的呢?

1.确定分析业务目标

在运营工作中,每项业务都会有一个具体的关键指标。对于新媒体运营来说,工作的指标通常围绕着订阅号的阅读量、粉丝量。

每一次运营行为,都会伴随着具体的运营目的。这个业务目标,就是数据分析的起源。在确定这个目标前,就必须从收集现有的运营数据开始。

比如,撇小哥想要从这个月开始减肥,因此在正式开始减肥计划前,撇小哥需要知道历史数据,包括但不限于自己的身高、体重、三围、BMI(身体质量指数)、体脂率、基础代谢率等。

撇小哥又将BMI和体脂率率公式拆解:

BMI=体重(kg)除以身高(m)的平方

体脂率 = (脂肪重量 ÷ 体重) × 100%

了解了这些数据后,撇小哥才能找出减肥目标:减10斤的体重,让自己的BMI和体脂率处于正常范围内。

再比如,作为新媒体运营,撇小哥背上的业务目标就是“提高读者点击文末的注册量”,首先就要收集过去近三个月(甚至半年)内订阅号的运营数据。通过过往的运营数据进行分析后,可得出初步的业务目标:在这个月内,将读者点击文末的注册量从3%提升至4%。

 

发现了吗?

数据分析是帮助我们实现运营目标的工具,我们在不断监控运营的过程中,优化运营的环节,才能帮助我们实现运营目标。

 

2.梳理路径拆解指标

数据分析后的业务目标,只是一个结果。

但是想要达成业务目标,并不是简简单单一步就完成的,而是需要运营者策划一系列的运营事件,即完成了一个又一个的步骤,才能让这个结果达成。

因此在我们明确了一个目标后,就需要思考:我们需要监测哪些指标才能完成目标?

举个例子:

众所周知,减肥的本质就是消耗热量>摄入热量。也就是说,撇小哥想要达成减肥10斤的本月目标,就需要自然热量消耗+运动热量消耗>热量的摄入量

所以,除了体重数字之外,撇小哥还需要监测自然热量消耗、运动热量消耗、热量摄入量这三个重要数据。

核心目标的拆解,就需要以业务流程为思路进行构建。

我们回到新媒体运营的工作场景里,看看怎么理解梳理业务路径,拆解核心目标。

 

当我们在说「数据分析能力」的时候,我们在讲什么?

撇小哥确定了的业务目标是:在这个月内,将读者点击文末的注册量从3%提升至4%,我们先尽可能地列举出和这个业务目标直接相关的所有指标:本月订阅号的发文数量、阅读量、打开率、完读率等等。

想要提升订阅号读者点击文末的注册率,那需要完成哪些步骤?这时候就要从业务流程开始着手思考:如何从零开始完成一篇文章的推送。

当我们在说「数据分析能力」的时候,我们在讲什么?

再根据“提高读者点击文末注册量”这一目标,因为读者需要看完文章才能看到文末的“阅读原文”,所以撇小哥决定把“完读率”作为关键指标。

在实际的运营工作中,有哪些是完读率的影响因素呢?一起试想一下:

假如订阅号的推文推送后,在公众号粉丝人数基本不变的情况下,会产生怎样的结果?

如果文章点击率基本不变,文章质量高,完全阅读人数就会增多;如果文章点击率提高,完全阅读人数却不变,完读率反而会下降!

点击率又和推文的标题有关。如果标题取得吸引人,阅读总人数也会随着变多,打开率就会变高。

提高阅读总人数,就得从文章选题、标题撰写、推文封面、文章发布时间这4个主要因素开始分析:

热点选题比常规选题更吸引人眼球,选题可以考虑热点事件。

标题越吸引读者,阅读人数自然而然变多。

封面会影响从订阅号打开推文的读者。

文章发布时间影响阅读人数,最好选在阅读人数最高的时段发。

所以为了完成任务,撇小哥需要把“完读率”和“阅读总人数”同时列为关键的核心指标,优化文章标题来提高“点击率”,优化文章选题和质量来提高“完读率”,最终达到“提高读者点击文末注册量”的目标。

拆解到这一步,就知道要从哪些方面去改善了。

 

3.制造数据埋点

很多小白可能不懂什么叫埋点。先和大家举一个简单的例子:

埋点就像是城市里,某条大马路上的摄像头,这个摄像头就是一条马路上的埋点,监控着马路上发生的一切,并且记录下来。

数据埋点对运营者来说有什么用处呢?

最重要的就是分析用户的动作行为,挖掘运营数据的流失点

运营者制造的埋点,相当于马路上的摄像头,可以记录用户经历过的行为和路径,通过埋点可以得知:用户的行为路径是怎样的?用户在哪个关键的运营环节流失了?

看到这里,你可能还不太能直观理解,那举个例子吧:

撇小哥要在这个月内减肥10斤,并且已经找到体重、运动热量消耗、热量摄入量这3个维度,需要每日、每周定时监测并记录。

问题来了,这四个维度的数据该怎么监测?

体重秤直接监测每日体重数字;

健康类APP记录一日三餐的食物热量摄入量;

运动APP、运动手环(手表)记录运动热量消耗。

发现了吗?体重秤、运动健康类APP和运动手环(手表)都可以算是撇小哥在减肥道路上的“摄像头”,也就是撇小哥重点监测减肥数据的埋点

撇小哥再举个新媒体运营工作场景中的例子:

假如当领导问起,为什么最近文末注册转化量这么少?

作为新媒体运营老司机的撇小哥,在定好“提高读者点击文末的注册量”的运营目标,找到了“完读率”和“阅读总人数”的核心目标后,就提前埋入了阅读量、打开率、完读率及文末跳转注册转化数的监测点。

监测阅读量、打开率、完读率的数据并不难,直接在公众号后台就能找到。

当我们在说「数据分析能力」的时候,我们在讲什么?

而文末跳转注册转化数,在系统中不能直接提供,该怎么制造监测点呢?这就需要制造专属的渠道二维码、UTM链接,在百度推广后台跟踪数据来源

 

当我们在说「数据分析能力」的时候,我们在讲什么?

这样就能记录到阅读量、完读率等每个运营流程的转化率,埋点背后的数据,就可以让撇小哥用来分析用户漏斗的哪一个阶段出现了问题,再结合实际的运营情况,就能输出解决方案给领导看。

如果你学习更多关于制造数据埋点的内容,那你可以点击:新媒体运营自习室选择课时11,获取数据监测推广自学指南,特别适用于对数据埋点学习求学无门的小伙伴。

 

4.收集运营数据

对新媒体运营来说,收集数据是最简单的一步。

比如说:

撇小哥正在努力减肥的路上,必须要收集每日体重打卡、每天一日三餐的热量摄入量和运动热量消耗的数据,从而汇总成完整的数据表格。

再比如:

在完成“提高读者点击文末注册量”这个目标的过程中,会将单篇阅读数、注册转化总数、文章转化数等数据汇总至表格里。

撇小哥提供一些数据收集和分析工作的网站或工具给大家,方便大家能够更好地收集数据:

(1)新媒体平台自身后台数据分析

微信公众号、微博、头条、知乎等等,都有自己的数据分析后台,可以查看阅读量、分享量、打开率等基本数据,然后再根据数据优化新媒体运营工作。

当我们在说「数据分析能力」的时候,我们在讲什么?

当我们在说「数据分析能力」的时候,我们在讲什么?

 

(2)百度指数

百度指数几乎是每个行业必用的查询工具,在行业市场分析、推广策略制定以及用户需求变化等有一定的参考价值。

简单的讲,我们可以上百度指数,去查查:什么话题是网民最关心的,什么关键词搜索的最多等等。

当我们在说「数据分析能力」的时候,我们在讲什么?当我们在说「数据分析能力」的时候,我们在讲什么?

 

(3)新榜

可以在新榜查找到微提供各类新媒体账号详实数据、内容榜单、爆文分析等,为写热文提供素材。

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(4)壹伴

作为微信公众号后台的插件,可以用来多公众号数据采集,数据分析、公众号运营工具增强等。

当我们在说「数据分析能力」的时候,我们在讲什么?

5.发现问题分析原因

 

通过已经统计好的数据,就能分析观察运营中每个行为的效果,通过实际的反馈找到最优解。留意异常数据,哪个环节用户流失多,该如何召回以及如何优化现有的问题。

比如,注册转化数比较少,是因为推文打开率低。打开率低是通过阅读量这个数据体现的,也就是说阅读量也偏低。

当我们在说「数据分析能力」的时候,我们在讲什么?

导致阅读量偏低的原因是什么呢?

是选题没有戳中读者用户?

是标题、封面吸引读者用户打开等等……

二、总结

最后,我们总结一下。当我们在讲「数据分析能力」的时候,我们说的是一个优秀的运营者,在运营工作开展的过程中,新媒体运营在数据分析中的正确姿势是:

1.确定分析业务目标

2.梳理路径拆解指标

3.制造数据埋点

4.收集运营数据

5.发现问题分析原因

除此之外,一个真正懂数据分析的新媒体运营,在工作执行阶段,对业务数据进行监控和分析。能够对数据加工处理,方便发现其中的规律或者数据背后的蹊跷。

当拿到预设的活动目标数据和实际的数据做对比,就能非常快速地知道业务的问题所在。对于异常的数据指标,挖掘背后的原因,给到针对性的解决方案。

当然,以上这些关于「数据分析能力」的解读都是在撇小哥自己的经验中总结出来的,如果你有其他想法,欢迎评论告知。

另外,半撇私塾的训练营将覆盖所有新媒体运营入门所需要的全部能力,如果你计划转行或者求职新媒体运营,我推荐你可以点击「新媒体自习室」学一学半撇私塾的免费课程。


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