运营助理数据分析具体怎么做 运营助理数据分析具体怎么做的

电商运营如何做数据分析？

一.电商数据分析架构

运营助理数据分析具体怎么做 运营助理数据分析具体怎么做的

运营助理数据分析具体怎么做 运营助理数据分析具体怎么做的

首先需要承认的是，数据分析架构模型的前置是需要对业务的日常工作场景及需求有充足的理解，并能提出具有建议的数据分析方法，以释放业务人员在数据分析环节的时效。

二.线上店铺管理分析

对于一家店铺的用户而言，一个完整的购买流程：看到广告-进入店铺-浏览商品-咨询购买-下单支付。对于店铺员应该如何对各个环节的用户进行流量分析和管理呢？针对此，下面将分别从流量分析、销售分析、商品分析、活动分析四方面进行详细解析。

三.线下门店管理分析

对于电商企业而言，过去是以线上店铺为主，随着业务的扩张，现在这些企业通过不断拓展线下门店，弥补线上用户体验的缺失，融合线上线下，从而扩大用户规模。为此，永洪咨询专家设计出线下门店管理分析体系，通过线下门店拓展分析、店铺选址分析，帮助电商企业选择最合适的店铺以及对店铺实现高效管理。

运营数据分析岗位职责有哪些?

运营数据分析岗位职责：

负责业务数据、收集、整理、分析、报表制作;

及时、准确地提供、反馈各渠道数据并负责与渠道方核对;

整理日常运营数据，对公司后台数据进行审核并记录，协助撰写数据报告;

协助用户运营，产品推广等其他工作;

任职资格：

认真踏实，注重细节，能严谨、不急躁的处理数据;

较强的数据敏感性，开阔的思维和视野，能通过数据分析发现业务规律;

严格要求自己，并且可以在工作过程中不断提升自己，积极主动学习;

熟练作Word、Excel、PowerPoint等办公软件;

有p2p行业相关工作经验者优先考虑。

互联网运营的数据分析如何做好？

回答你，互联网数据分析关键在增长

所谓数据分析，其本质就是业务分析

而业务分析的核心工作就是增长业绩

如果放到互联网行业，无非分为三个方向

用户增长，使用量增长，变现能力增长

而对应的整体流程:分为三个步骤

增长可行性评估和方案借鉴寻找并确定增长点的范围短平快的增长实验工作流程

其中实验流程包括2个方面的要求

因此，如果你想做好互联网数据分析工作

，你必须具备一定的软硬件基础

软件上，你必须具备数据分析能力，一定的用户心理学能力，以及MVP团队能力

硬件上，你必须具备数据基础，ABtest的环境，以及测试工具平台。

第二，你必须掌握一定的具体实方法

在流程上你绕不开AARRR五棍流:获客，激活，变现，留存，转介绍。其中包括大量可复用且的实践方法。同时，你需要充分利用上瘾模型来研究裂变，流量池等增长路径，不断突破创新运营模式。

正所谓实践出真知，也就是说互联网数据分析都是依托增长实验来进行的，那么如何进行增长实验呢？下面有方法:

增长实验的五步法

首先你要通过数据分析与业务事实来收集实验想法?，并且形成自己的设。其次通过定性定量或者综合评分的方式，将设进行优先级重要性排序设计实验指标，明确实验的对象，并制定出具体的落地实施方案，撰写PRD将实验需求转化为产品功能，数据埋点，测试上线，开始周期实验分析实验结果的可用性和价值，评估下一步推广或改进方向

至此互联网分析整体框架和落地方法OK了

那么接下来一个最头疼的问题就是:如何发现这个增长实验的设呢？

羊毛出在羊身上，其实回归到本质上来看

这个问题就不难了。所以你还是得回到公司业务本身上来分析查找原因。

发现增长机会的2大步骤

首先你需要分析业务数据，从宏观到微观，从定性到定量，从业务属性到用户属性等基础角度出发寻找增长乏力点。其次，根据公司数据基本面做前提，深入挖掘用户对象的行为数据，周期规律，以及用户分群行为等，结合转化率与客群营销来展开分析实验。

总之，互联网数据分析关键点在增长

没有固定的分析套路，讲究灵活运用，快速实验验证。

OK，就聊到这了，希望对你有所帮助。

产品运营中的数据分析该怎么做

产品运营中的数据分析该怎么做

移动互联网产品发展过程是一个证伪的过程，根据设想的用户需求开发产品或服务，只有在市场中才能验证最初的设是否成立，进而不断的优化和调整，而这一切要依赖于统计分析产生的量化数据。

统计分析的发展也随移动应用的发展走向个性化和精细化，个性化可以满足不同垂直领域的特定需求，更具适用性。而精细化则是加强了分析的深度和细度，能够更微观的看到问题。同时在社交网络大规模发展的今天，化的统计变得尤为重要。

移动应用统计分析到底能为开发者解决什么问题呢？首先是让开发者知道宏观数据，然后是细致的App功能分析，更重要的是精准定位用户和了解其需求。让开发者不仅要知道产品运营的基本状况和使用状况，更要了解到用户到底是谁，发现用户深入的需求，进而提供个性化的服务。

1. 移动 App 创业者怎么玩产品数据统计分析？移动开发者们常问：“统计分析平台,可以帮助我们实现什么?”这是很难一言以蔽之的问题，以使用友盟统计分析平台的经验，在此分享三个最重要的功能和益处：

1.1 快速打造数据运营的框架

其实每一个公司都应该有一个基于自己的数据运营的系统，来帮助相关部门随时查看产品或者业务的进展.由于部门和公司的角色不同，对数据的需求既有区别又有共通。比如一个做移动应用的公司，所有人都会关注新用户的增长，有多少用户是活跃用户等，这些都是跟产品的发展息息相关。借助统计分析平台，开发者可以快速建立一个清晰的基础数据展示。比如新增用户，活跃用户，设备，地域，联网方式等。

1.2 用数据推动产品迭代和市场推广

基础的数据运营框架对公司产品的整体发展状况会有一个很好的展现，但是我们应该关注更加细节的部分。比如谁在用我们的产品？他们是否喜欢？他们是如何使用的？市场推广带来的用户是否充分的使用了我们的产品？哪些渠道带来的用户质量更高…….我们都应该用数据来回答这些问题。产品设计人员可以有针对性的对产品使用情况进行统计分析，了解用户对不同功能的使用，行为特征和使用反馈。这样可以为产品的改进提供很好的方向。市场推广人员也不应该仅仅关注“什么渠道带来了多少用户”，更应该关注的是哪一个渠道带来的用户质量更高一些，ROI更理想。

1.3 产品盈利推手

产品盈利是创业者的最终目的。无论一款产品是否已经探讨出一个成熟的商业模式，我们都应该借助数据让产品的盈利有一个更好进程。在产品货化的路上，数据可以帮助创业者完成两件事：一，发现产品盈利的关键路径；二，优化现有的盈利模式。

2. 数据分析为什么重要？它能为 App 开发者带来什么？移动应用统计分析平台能够为开发者提供数据帮助了解用户的使用行为，并根据用户行为优化产品，可以概括为如下几方面：

首先可以让开发者了解到应用的基本数据，如新增用户、活跃用户、启动次数、留存用户等，对用户的规模和质量有一个清晰的认识；

其次是一些详细的用户使用数据，如使用时长、使用频率、使用间隔、页面访问等，帮助开发者了解用户的使用习惯，深入认识用户群体；

再次可以通过自定义收集自定义信息，如推广信息点击情况、查看的商品类别、付款行为触发等，来收集开发者所关心的用户行为；

然后还可以获得用户的终端信息，如设备、、联网方式等，对用户的终端有所了解，在适配及排查问题方面为开发者节约成本；

通过对各个渠道的数据分析，把控不同渠道的用户质量，为渠道推广提供参考依据。

3. 移动应用运营应重点关注哪些指标？有哪些分类？移动应用运营可以重点关注如下指标：

3.1 新增用户、活跃用户、启动次数

这些指标是KPI的主要评估标准；关注这些指标的每日趋势，您可以了解到应用每天发展是否正常、是否符合预期。

3.2 留存用户、留存率

留存用户和留存率是评定一个应用用户质量的重要标准，用户留存率越高，说明应用越吸引用户。开发者在查看留存率时，可以关注留存率在一段时间内的变化趋势，并可以通过对比不同应用版本、不同分发渠道的用户留存率来评估版本和渠道质量或定位应用某些指标值下降的原因。

3.3 自定义、漏斗模型、页面访问路径

自定义是开发者为了达到收集某些数据的目的而设定的，比如推广链接的点击、去购物车结算的行为等，通过统计这些自定义行为的数据，获得更有针对性的信息。

漏斗模型是多个自定义按照一定顺序依次触发的流程中的量化转化模型。我们可以通过漏斗对应用中的一些关键路径进行分析，如注册流程、购物流程等，把控应用中的关键行为信息。

页面访问路径展示了用户是按照什么顺序访问了哪些页面，各页面的使用状况如何及页面之间是如何跳转的，能够帮助开发者了解各页面之间的跳转是否合理，主要流程是否容易被用户触发等。

以美丽说为例，美丽说客户端用户的主要使用路径是：打开客户端→ 浏览最热最新→ 查看点击单品→点击去淘宝。利用友盟统计平台的漏斗模型发现，用户在点击查看单品，及点击去淘宝这两步转化率不理想。经过分析发现，美丽说 App 中点击去往淘宝的按钮上的文字是“去购买”，这样的文字让用户压力大，于是尝试将文字改成“查看详情”，暗示用户点击后有更多有利于购买决策的信息，且不一定要购买。修改上线后，点击去淘宝的通过率提升了50%，从10%上升到15%。

3.4 其他指标

在日常运营中，开发者关注以上指标就能获得大部分所需要的信息。但其实还有很多其他指标如使用时长、使用频率、终端属性、地域等，能帮助您获得更多用户使用行为的数据，为您升级版本时的终端适配提供依据、推广时针对不同用户群体的推送提供数据支持等。

以上是小编为大家分享的关于

电商运营如何做数据分析？

大家好，我是羽翼课堂创始人Benny。

什么是数据分析思维？

数据分析思维，我认为是：把行为转化为数据-通过数据反推行为。

我举个例子：

你经常来我店铺购买姨妈巾。

你今天过来买姨妈巾，我就知道你大概一周内要来大姨妈。根据你购买的数量跟规格，我就能推断你一次大姨妈来多久，量大概多少。拉出来你半年的购买时间，我就可以推断你多久一次大姨妈是不是稳定。

如果有两个月没看到你购买姨妈巾了。。。那肯定是在两个月前，你男朋友的雨衣破了。

拉出来你男朋友的购买记录，我就知道，这个店铺的雨衣可能不合格。

为了验证他是不是不合格，我们去看看他半年内的复购率是不是远低于同行。

嗯，就因为你没有买姨妈巾，我怀疑这个店铺的雨衣不合格。

这就是数据分析的基本思维。

学会数据分析的基本思维，只能说，你勉强具备数据分析的可能。

那么做数据分析。需要明白几个东西。

1、数据样本：数据样本如果选择不合理，那么结果完全就是错误的。譬如我去抓取一个定位40岁大姨妈巾店铺，要女性的姨妈周期，那根本就不科学好吗。这是青春期跟更年期的异（此例子说明林慕白同学同样对妇科知识有所涉猎，欢迎广大适龄未婚女性知友来信咨询）。

实战中经常犯的例子是：平销转化率很好的单品，在聚划算卖不好。平销转化率不好的某些单品，聚划算反而会卖爆？为什么呢？想想，别问我，自己想。闹不明白就别尝试做电商的数据分析了。

2、数据选择：实际上我们会遇到很多的数据，但是有些数据不一定是我们想要的。就像我们这辈子会遇到很多很好的女生，但是我们很难明白，谁才能更好陪伴我们走完这一生。这个事情无法举例，我这边给一份试题：

现在我们店铺需要做优惠券促销，目的要提高客单价。

好，你告诉我要做满100减10元。

嗯，很好，那你现在告诉我，为什么是满100而不是满110，为什么是减10元而不是减20。拿出来你的数据。

嗯，不要问我怎么弄。也不要怀疑我是不是真的能分析出来，我真的能。

3、动态变化：我们一般最常用的，就是通过数据之间的变化，来分析可能出现一些什么问题或者变化。然而当一个数据量变化的时候，往往其他的数据也会发生变化。所以我们需要清晰什么数据之间是正相关，什么是反相关，他们之间的关系，在什么情况下是成立的。譬如正常收藏的比例跟转化率是正相关的，但是这几天他们是反相关的。转化率越掉，收藏率可能就越高。

运营数据分析思路有哪些?

1、基础数据管理能力 数据管理工作的本质是帮助我们尽量的了解现实，了解你的产品、策划案、专题活动是否真实有效影响了用户，呈现出的现实结果是由什么现实过程带来的，所做的运营动作的效果相比其可能的选择是更好还是更坏，投入的成本是否值回票价。

通过数据管理了解现实的过程是挑战直观认知的过程，是不是一个个人喜欢夸赞不绝的项目就是一个成功的项目，是不是一个表面毫无产出的项目就是毫无价值的项目，是不是你认为好的内容更多的用户也是一致的想法。 2、如何通过数据分析工具完成数据的挖掘和得出结论?

活动运营需要掌握的常见数据分析思路(工具)：趋势分析;对比试验类型;用户路径和漏斗模型;黑盒分析。大数据思路-简化为模型。

运营数据分析方法有哪些?

1、数字和趋势 看数字、看趋势是最基础展示数据信息的方式。在数据分析中，我们可以通过直观的数字或趋势图表，迅速了解例如市场的走势、订单的数量、业绩完成的情况等等，从而直观地吸收数据信息，有助于决策的准确性和实时性。

2、维度分解 当单一的数字或趋势过于宏观时，我们需要通过不同的维度对于数据进行分解，以获取更加精细的数据洞察。在选择维度时，需要仔细思考其对于分析结果的影响。

3、用户分群 针对符合某种特定行为或背景信息的用户，进行归类处理，是我们常常讲到的用户分群(segmentation )的手段。我们也可以通过提炼某一群用户的特定信息，创建该群体用户的画像。

4、转化漏斗 绝大部分商业变现的流程，都可以归纳为漏斗。漏斗分析是我们最常见的数据分析手段之一，无论是注册转化漏斗，还是电商下单的漏斗。通过漏斗分析可以从先到后还原用户转化的路径，分析每一个转化的效率。