大數據是未來互聯網的發(fā)展方向，通過數據可以了解人們的日常行為，從而可以更精準的分析，互聯網營銷也是如此。做好數據運營分析就十分重要，要從數據中查找問題，分析問題，解決問題。

今天小編就給大家分享下那些不吐不快的精準數據運營技巧。不過再說數據運營技巧之前，先要清楚的知道關于數據運營的三個基礎性問題。

1. 明確數據分析的目的

做數據分析，必須要有一個明確的目的，知道自己為什么要做數據分析，想要達到什么效果。比如：為了評估產品改版后的效果比之前有所提升;或通過數據分析，找到產品迭代的方向等。

明確了數據分析的目的，接下來需要確定應該收集的數據都有哪些。

2. 收集數據的方法

說到收集數據，首先要做好數據埋點。所謂“埋點”，個人理解就是在正常的功能邏輯中添加統(tǒng)計代碼，將自己需要的數據統(tǒng)計出來。

目前主流的數據埋點方式有兩種：

第一種：自己開發(fā)。開發(fā)時加入統(tǒng)計代碼，并搭建自己的數據查詢系統(tǒng)。第二種：利用第三方統(tǒng)計工具。

而常見的第三方統(tǒng)計工具有：網站分析工具：Alexa、中國網站排名、網絡媒體排名(iwebchoice)、Google Analytics、百度統(tǒng)計。

移動應用分析工具：Flurry、Google Analytics、友盟、TalkingData、Crashlytics。

另外不同產品，不同目的，需要的支持數據不同，確定好數據指標后，選擇適合自己公司的方式來收集相應數據。

3. 產品的基本數據指標

新增：新用戶增加的數量和速度。如：日新增、月新增等。

活躍：有多少人正在使用產品。如日活躍(DAU)、月活躍(MAU)等。用戶的活躍數越多，越有可能為產品帶來價值。

留存率：用戶會在多長時間內使用產品。如：次日留存率、周留存率等。

傳播：平均每位老用戶會帶來幾位新用戶。

流失率：一段時間內流失的用戶，占這段時間內活躍用戶數的比例。

4.精準數據運營方法

當清楚的知道以上三個基礎性數據分析問題，才能在各種各樣的數據分析方法中找到適合自己的數據運營方法。目前數據運營分析這一領域比較精準的方法有5種。

下面小編一一為你道來。

方法一：LINKTAG的流量標記

Linktag標記流量源頭，絕對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站的流量來源，也同樣適用于app下載來源的監(jiān)測（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。這些參數不僅不會影響鏈接的跳轉，而且能夠標明這個鏈接所屬的流量源是什么（理論上能夠標明流量源的屬性數是無限的）。

Linktag不能單獨起作用，必須要在網站分析工具或者app分析工具的配合下工作。Linktag是流量分析的基礎，要嚴肅的分析流量，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：轉化漏斗

分析轉化的基本模型是轉化漏斗，這個目前應用比較普遍。

轉化漏斗最常見的是把最終的轉化設置為某種目的的實現，最典型的就是實現銷售，所以大家很多時候把轉化和銷售是混為一談。但轉化漏斗的最終轉化也可以是其他任何目的的實現，比如一次使用app的時間超過10分鐘。對于增長黑客而言，構建漏斗是最為常見的工作。

漏斗解決兩方面的問題，第一、在一個過程中是否發(fā)生泄漏，如果有泄漏，在漏斗中能看到，并且能夠通過進一步的分析堵住這個泄漏點；第二、在一個過程中是否出現了其他不應該出現的過程，造成轉化主進程受到損害。

漏斗的構建很簡單，無論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。而且漏斗方法還會和其他方法混合使用，樂趣無窮。

方法三：微轉化

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

微轉化是指在轉化必經過程之外，但同樣會對轉化產生影響的各種元素。這些元素與用戶的互動，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，并不是轉化過程中必須要看的，但是它們的存在，是否會對用戶的購買決定產生影響？這些圖片就是微轉化元素。

方法四：AB測試

增長黑客不談AB測試是恥辱。通過數據優(yōu)化運營和產品的邏輯很簡單——看到問題，想個主意，做出原型，測試定型。比如，你發(fā)現轉化漏斗中間有一個漏洞，于是你想，一定是商品價格不對頭，讓大家不想買了。你看到了問題——漏斗，而且你也想出了主意——改變定價。但是這個主意靠不靠譜，可不是你想出來的，必須得讓真實的用戶用。于是你用AB測試，一部分的用戶還是看到老價格，另外一部分用戶看到新價格。若是你的主意真的管用，新價格就應該有更好的轉化。若真如此，新的價格就被確定下來（定型），開始在新的轉化高度上運行，直到你又發(fā)現一個新的需要改進的問題。

增長黑客的一個主要思想之一，是不要做一個大而全的東西，而是不斷做出能夠快速驗證的小而精的東西。快速驗證，如何驗證的？主要方法就是AB測試。

今天的互聯網世界，由于流量紅利時代的結束，對于快速迭代的要求大大提升了，這就更加在意測試的力量。

在web上進行AB測試很簡單，在app上難度要高很多，但解決方法還是很多的。國外那些經典app，那些賣錢游戲，幾乎天天都在AB測試。

方法五：細分

有人說，不細分，毋寧死，細分是一切分析的本源。

細分有兩類，一類是一定條件下的區(qū)隔。如：在頁面中停留30秒以上的visit；或者只要北京地區(qū)的訪客等。其實就是過濾。另一類是維度之間的交叉即分群。如：北京地區(qū)的新訪問者。

細分幾乎解決所有問題。比如，前面講的構建轉化漏斗，實際上就是把轉化過程按照步驟進行細分。流量渠道的分析和評估也需要大量用到細分的方法。

維度之間的交叉是比較體現一個人分析水平的細分方法。比如某個數據負責人，他將用戶的反饋提交給GA（一款免費的企業(yè)級分析軟件），然后在自定義的報告中，將用戶反饋和用戶的其他行為交叉起來，從而看到有某一類反饋的用戶，他們的行為軌跡是什么，從而推測發(fā)生了什么問題。

分析跳出率時，也會把著陸頁和它的流量源進行交叉，以檢查高跳出率的表現是由著陸頁造成，還是由流量造成。這也是典型的維度交叉細分的應用。

最后總結：

目前數據分析領域還有很多方法，小編就不給大家細說了。一句話，眼花繚亂炫彩奪目不一定有用，樸實無華實用才是最可靠的。