如何對運營數據進行分析？

運營數據分析的思路據每位用戶在App或網站中的點擊行為日志，分析用戶在App或網站中各個模塊的流轉規律與特點；通過某一個關鍵節點的轉化率或數據占比的分析。針對數據分析的問題，再對數據指標進行確定以及拆分。

一、用戶路徑數據分析

基于用戶路徑的思路是分析用戶的操作行為，根據每位用戶在App或網站中的點擊行為日志，分析用戶在App或網站中各個模塊的流轉規律與特點，挖掘用戶的訪問或點擊模式，進而實現一些特定的業務用途。如App核心模塊的到達率提升、特定用戶群體的主流路徑提取與瀏覽特征刻畫，App運營設計的優化與改版等。通過分析用戶的路徑行為，得出的典型路徑，對典型路徑針對性的優化。

二、運營節點數據分析

通過某一個關鍵節點的轉化率或數據占比的分析，如一個電商app，加入購物車到下單成功的數據轉化率分析，優惠券使用率分析，關鍵節點的數據分析可通過增加輔助功能進行優化分析，如支付轉化率的提高可以加入倒計時/有xx人同時在搶等，促使盡快完成支付。

數據分析步驟

在做數據分析之前要清楚數據分析針對的問題是什么？為了弄清楚某個頁面的到達率？知道用戶行為路徑的整體轉化率？想要計算訂單用戶的轉化率？

針對數據分析的問題，再對數據指標進行確定以及拆分，比如訂單用戶的轉化率的定義為訂單用戶/全體用戶，那么訂單用戶轉化率的指標就拆分為訂單用戶及全體用戶，如果訂單用戶的轉化率定義為訂單用戶/訪問用戶，這個時候訂單用戶轉化率的指標就拆分為訂單用戶及訪問用戶。

數據指標的分析為了讓運營或業務更好的發展服務的，了解到某個數據指標的變化趨勢之后，對運營的實際意義是什么。在做數據分析之前就應該要想明白，再基于這個目的，確定分析范圍。只有把范圍確定清楚，數據分析的結果精準指導運營的改進和解決實際問題。

三、常用的數據分析方法

1、AHP層次分析法

層次分析法，簡稱AHP，是指將與決策總是有關的元素分解成目標、準則、方案等層次，在此基礎之上進行定性和定量分析的決策方法。但AHP層次分析法會受人的主觀判斷影響，不同的人的權重分配不同時，可能得到的結果會相差較大，該分析方法存在一定的不客觀性。

2、杜邦分析法

杜邦分析法的核心思路是把問題一層層分解，直到反映出最根本的問題為止。用杜邦分析法會使清晰的找到影響結果的原因，特別對一些多個因素都會影響到的數據，是非常有效的分析方法。

3、漏斗分析

流程式數據分析，能夠科學反映用戶行為狀態以及從起點到終點各階段用戶轉化率情況的重要分析模型。現所有互聯網運營、數據分析都離不開漏斗，無論是注冊轉化漏斗，還是電商下單的漏斗，需要關注的有兩點。第一是關注哪一步流失最多，第二是關注流失的人都有哪些行為。

基于數據找到問題改進跟蹤，找到最優的解決方案，數據分析的目的是通過后期的效果跟進及前后數據對比，驗證方案的效果。數據分析是運營工作的重要組成部分，依據數據變化來調整運營。如何進行數據分析，分析數據，根據數據制定改進方案，在數據中找答案。