大數(shù)據(jù)是未來(lái)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展方向，通過(guò)數(shù)據(jù)可以了解人們的日常行為，從而可以更精準(zhǔn)的分析，互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷(xiāo)也是如此。做好數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)分析就十分重要，要從數(shù)據(jù)中查找問(wèn)題，分析問(wèn)題，解決問(wèn)題。

今天小編就給大家分享下那些不吐不快的精準(zhǔn)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)技巧。不過(guò)再說(shuō)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)技巧之前，先要清楚的知道關(guān)于數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的三個(gè)基礎(chǔ)性問(wèn)題。

1. 明確數(shù)據(jù)分析的目的

做數(shù)據(jù)分析，必須要有一個(gè)明確的目的，知道自己為什么要做數(shù)據(jù)分析，想要達(dá)到什么效果。比如：為了評(píng)估產(chǎn)品改版后的效果比之前有所提升;或通過(guò)數(shù)據(jù)分析，找到產(chǎn)品迭代的方向等。

明確了數(shù)據(jù)分析的目的，接下來(lái)需要確定應(yīng)該收集的數(shù)據(jù)都有哪些。

2. 收集數(shù)據(jù)的方法

說(shuō)到收集數(shù)據(jù)，首先要做好數(shù)據(jù)埋點(diǎn)。所謂“埋點(diǎn)”，個(gè)人理解就是在正常的功能邏輯中添加統(tǒng)計(jì)代碼，將自己需要的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)出來(lái)。

目前主流的數(shù)據(jù)埋點(diǎn)方式有兩種：

第一種：自己開(kāi)發(fā)。開(kāi)發(fā)時(shí)加入統(tǒng)計(jì)代碼，并搭建自己的數(shù)據(jù)查詢系統(tǒng)。第二種：利用第三方統(tǒng)計(jì)工具。

而常見(jiàn)的第三方統(tǒng)計(jì)工具有：網(wǎng)站分析工具：Alexa、中國(guó)網(wǎng)站排名、網(wǎng)絡(luò)媒體排名(iwebchoice)、Google Analytics、百度統(tǒng)計(jì)。

移動(dòng)應(yīng)用分析工具：Flurry、Google Analytics、友盟、TalkingData、Crashlytics。

另外不同產(chǎn)品，不同目的，需要的支持?jǐn)?shù)據(jù)不同，確定好數(shù)據(jù)指標(biāo)后，選擇適合自己公司的方式來(lái)收集相應(yīng)數(shù)據(jù)。

3. 產(chǎn)品的基本數(shù)據(jù)指標(biāo)

新增：新用戶增加的數(shù)量和速度。如：日新增、月新增等。

活躍：有多少人正在使用產(chǎn)品。如日活躍(DAU)、月活躍(MAU)等。用戶的活躍數(shù)越多，越有可能為產(chǎn)品帶來(lái)價(jià)值。

留存率：用戶會(huì)在多長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)使用產(chǎn)品。如：次日留存率、周留存率等。

傳播：平均每位老用戶會(huì)帶來(lái)幾位新用戶。

流失率：一段時(shí)間內(nèi)流失的用戶，占這段時(shí)間內(nèi)活躍用戶數(shù)的比例。

4.精準(zhǔn)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)方法

當(dāng)清楚的知道以上三個(gè)基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)分析問(wèn)題，才能在各種各樣的數(shù)據(jù)分析方法中找到適合自己的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)方法。目前數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)分析這一領(lǐng)域比較精準(zhǔn)的方法有5種。

下面小編一一為你道來(lái)。

方法一：LINKTAG的流量標(biāo)記

Linktag標(biāo)記流量源頭，絕對(duì)是所有方法中最為基本重要的一種。這種方法不僅僅適用于網(wǎng)站的流量來(lái)源，也同樣適用于app下載來(lái)源的監(jiān)測(cè)（但后者需要滿足一定的條件）。

Linktag的意思，是在流量源頭的鏈出鏈接上（鏈出URL上）加上尾部參數(shù)。這些參數(shù)不僅不會(huì)影響鏈接的跳轉(zhuǎn)，而且能夠標(biāo)明這個(gè)鏈接所屬的流量源是什么（理論上能夠標(biāo)明流量源的屬性數(shù)是無(wú)限的）。

Linktag不能單獨(dú)起作用，必須要在網(wǎng)站分析工具或者app分析工具的配合下工作。Linktag是流量分析的基礎(chǔ)，要嚴(yán)肅的分析流量，不僅僅是常規(guī)分析，還包括歸因分析（attributionanalysis），都需要使用linktag的方法。

方法二：轉(zhuǎn)化漏斗

分析轉(zhuǎn)化的基本模型是轉(zhuǎn)化漏斗，這個(gè)目前應(yīng)用比較普遍。

轉(zhuǎn)化漏斗最常見(jiàn)的是把最終的轉(zhuǎn)化設(shè)置為某種目的的實(shí)現(xiàn)，最典型的就是實(shí)現(xiàn)銷(xiāo)售，所以大家很多時(shí)候把轉(zhuǎn)化和銷(xiāo)售是混為一談。但轉(zhuǎn)化漏斗的最終轉(zhuǎn)化也可以是其他任何目的的實(shí)現(xiàn)，比如一次使用app的時(shí)間超過(guò)10分鐘。對(duì)于增長(zhǎng)黑客而言，構(gòu)建漏斗是最為常見(jiàn)的工作。

漏斗解決兩方面的問(wèn)題，第一、在一個(gè)過(guò)程中是否發(fā)生泄漏，如果有泄漏，在漏斗中能看到，并且能夠通過(guò)進(jìn)一步的分析堵住這個(gè)泄漏點(diǎn)；第二、在一個(gè)過(guò)程中是否出現(xiàn)了其他不應(yīng)該出現(xiàn)的過(guò)程，造成轉(zhuǎn)化主進(jìn)程受到損害。

漏斗的構(gòu)建很簡(jiǎn)單，無(wú)論web還是app，都是最好用的方法之一。但漏斗使用的奧秘則很豐富。而且漏斗方法還會(huì)和其他方法混合使用，樂(lè)趣無(wú)窮。

方法三：微轉(zhuǎn)化

人人都懂轉(zhuǎn)化漏斗，但不是所有人都關(guān)注微轉(zhuǎn)化。但是你想指望一個(gè)轉(zhuǎn)化漏斗不斷提升轉(zhuǎn)化率太困難了，而微轉(zhuǎn)化卻可以做到。轉(zhuǎn)化漏斗解決的是轉(zhuǎn)化過(guò)程中的大問(wèn)題，但大問(wèn)題總是有限的，這些問(wèn)題搞定后，你還是需要對(duì)你的轉(zhuǎn)化進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化，這個(gè)時(shí)候必須要用到微轉(zhuǎn)化。

微轉(zhuǎn)化是指在轉(zhuǎn)化必經(jīng)過(guò)程之外，但同樣會(huì)對(duì)轉(zhuǎn)化產(chǎn)生影響的各種元素。這些元素與用戶的互動(dòng)，左右了用戶的感受，也直接或者間接的影響了用戶的決定。比如，商品的一些圖片展示，并不是轉(zhuǎn)化過(guò)程中必須要看的，但是它們的存在，是否會(huì)對(duì)用戶的購(gòu)買(mǎi)決定產(chǎn)生影響？這些圖片就是微轉(zhuǎn)化元素。

方法四：AB測(cè)試

增長(zhǎng)黑客不談AB測(cè)試是恥辱。通過(guò)數(shù)據(jù)優(yōu)化運(yùn)營(yíng)和產(chǎn)品的邏輯很簡(jiǎn)單——看到問(wèn)題，想個(gè)主意，做出原型，測(cè)試定型。比如，你發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)化漏斗中間有一個(gè)漏洞，于是你想，一定是商品價(jià)格不對(duì)頭，讓大家不想買(mǎi)了。你看到了問(wèn)題——漏斗，而且你也想出了主意——改變定價(jià)。但是這個(gè)主意靠不靠譜，可不是你想出來(lái)的，必須得讓真實(shí)的用戶用。于是你用AB測(cè)試，一部分的用戶還是看到老價(jià)格，另外一部分用戶看到新價(jià)格。若是你的主意真的管用，新價(jià)格就應(yīng)該有更好的轉(zhuǎn)化。若真如此，新的價(jià)格就被確定下來(lái)（定型），開(kāi)始在新的轉(zhuǎn)化高度上運(yùn)行，直到你又發(fā)現(xiàn)一個(gè)新的需要改進(jìn)的問(wèn)題。

增長(zhǎng)黑客的一個(gè)主要思想之一，是不要做一個(gè)大而全的東西，而是不斷做出能夠快速驗(yàn)證的小而精的東西?？焖衮?yàn)證，如何驗(yàn)證的？主要方法就是AB測(cè)試。

今天的互聯(lián)網(wǎng)世界，由于流量紅利時(shí)代的結(jié)束，對(duì)于快速迭代的要求大大提升了，這就更加在意測(cè)試的力量。

在web上進(jìn)行AB測(cè)試很簡(jiǎn)單，在app上難度要高很多，但解決方法還是很多的。國(guó)外那些經(jīng)典app，那些賣(mài)錢(qián)游戲，幾乎天天都在AB測(cè)試。

方法五：細(xì)分

有人說(shuō)，不細(xì)分，毋寧死，細(xì)分是一切分析的本源。

細(xì)分有兩類(lèi)，一類(lèi)是一定條件下的區(qū)隔。如：在頁(yè)面中停留30秒以上的visit；或者只要北京地區(qū)的訪客等。其實(shí)就是過(guò)濾。另一類(lèi)是維度之間的交叉即分群。如：北京地區(qū)的新訪問(wèn)者。

細(xì)分幾乎解決所有問(wèn)題。比如，前面講的構(gòu)建轉(zhuǎn)化漏斗，實(shí)際上就是把轉(zhuǎn)化過(guò)程按照步驟進(jìn)行細(xì)分。流量渠道的分析和評(píng)估也需要大量用到細(xì)分的方法。

維度之間的交叉是比較體現(xiàn)一個(gè)人分析水平的細(xì)分方法。比如某個(gè)數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)人，他將用戶的反饋提交給GA（一款免費(fèi)的企業(yè)級(jí)分析軟件），然后在自定義的報(bào)告中，將用戶反饋和用戶的其他行為交叉起來(lái)，從而看到有某一類(lèi)反饋的用戶，他們的行為軌跡是什么，從而推測(cè)發(fā)生了什么問(wèn)題。

分析跳出率時(shí)，也會(huì)把著陸頁(yè)和它的流量源進(jìn)行交叉，以檢查高跳出率的表現(xiàn)是由著陸頁(yè)造成，還是由流量造成。這也是典型的維度交叉細(xì)分的應(yīng)用。

最后總結(jié)：

目前數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域還有很多方法，小編就不給大家細(xì)說(shuō)了。一句話，眼花繚亂炫彩奪目不一定有用，樸實(shí)無(wú)華實(shí)用才是最可靠的。