数据分析|私域运营&纯干货篇（2.10笔记）

一、数据分析的代价

1、数据分析的感化

数据分析是私域运营中的舆图和指南针

销售额=流量*转化率*客单价*复购率（转化率和复购率提升空间较大）

1. 分析现状，明白方针
2. 拆解方针，指导法则
3. 发现题目，迭代优化
4. 总结复盘，沉淀经历

2、培育数据分析的习惯

• 缺少数据分析认识，过度依靠直观经历和判定
• 缺少数据分析根本，数据资本和基建不完善
• 缺少数据分析才能，数据分析方式和思绪不敷

（1）数据分析认识

数据分析认识即，关注数据，重视数据，运营各环节中更多基于数据分析做决议

*若何培育数据分析认识

A、做好数据监控：关注营业运营数据，明白目标界说口径，领会反应的关键内容和感化

不要一问数据三不知，而要懂流程逻辑，懂口径界说，懂重点目标

B、养成量化习惯：用数据量化表达，构成数据描写现状和分析题目，削减先入为主的主观判定

不说“提升明显”，“应当是渠道分歧适”

而是“相对提升20%”，“该渠道转化比APP渠道结果差30%”，渠道质量有题目

（2）数据分析根本

若何克服数据根本条件

• 完善私域数据根本扶植需要一定周期堆集和投入
• 数据分析并非一定要大而全，也可以小而美
• 微信工具的数据才能，私域运营野生统计，都是私域数据分析的实现方式，特别是私域成长早期

（3）数据分析才能

若何提升数据分析才能

二、数据分析的框架方式

1、私域数据分析框架

基于私域方针拆解，构成完整的私域运营及数据分析框架

（1）从方针动身拆解

私域运营流量运营的方针多是获得转化用户，实现销售支出

私域销售额=流量*转化率*ARPU(每用户支出）

（2）进一步构成框架

（3）自上而下的数据分析

分析框架从方针动身，正向利用即自上而下停止数据分析

（4）自下而上的数据分析

私域运营分析的反向利用

2、常用数据分析方式

对照散布法/途径漏斗法/维度拆解法

（1）对照散布分析法（对照差别，对照趋向）

焦点：处理若何有用比力的题目

某一个维度下，各要素之间的对照

（2）途径漏斗法（领会全部链路的结果，折损，定位到关键要素）

运营数据监控和分析的常用方式，有用定位关键身分和题目

关键：有用拆解途径，构成流程漏斗

拆分阶段（拆分功用，活动）——明白行为（拜候活动，介入活动，评价，分享）

（3）维度拆解法（能定位到最底层的缘由，这个最底子的要素决议了题目，处理题目到达更高方针）

在定位题目缘由，拆解方针要素时，维度拆解分析法发挥巨高文用

构成具体分析结论，指导后续运营行为，关键在于挑选维度和公道拆解

三、私域全流程数据分析（贯串始终用数据）

1、引流获客数据分析利用

引流获客方针拆解，数据监控及数据分析优化方式

（1）引流获客方针拆解——渠道逻辑

（2）引流获客方针拆解——漏斗逻辑

（3）引流获客数据监控

基于引流渠道范例和引流途径流程记录用户数据

经过对引流数据的平常监控指导优化运营，提升引流结果和用户范围

• 曝光后的拜候率=拜候用户量/曝光用户量
• 拜候后的增加率=增加用户/拜候用户量
• 分歧渠道引流的质量纷歧样，分歧的玩法引流质量纷歧样

（4）引流获客数据优化

• 从日期观察变化趋向（看机遇，看题目）
• 从渠道观察差别（转化率，用户质量），保证对引流数据周全监控
• 关注引流途径转化结果，及引流新增用户质量，引扶引流运营优化
• 途径：看转化（拜候率，拜候后增加率），看范围

（5）引流获客数据优化——引流途径

（6）引流获客数据优化——引流质量

引流质量是后置的引流运营优化的重要身分

2、裂变增加数据分析利用

裂变增加方针拆解，数据监控及数据分析优化方式

（1）裂变增加方针拆解——活动逻辑

（2）裂变增加方针拆解——漏斗逻辑

（3）裂变增加数据监控

裂变增加玩法丰富，触及到新老用户，途径也更长，首要监控数据以下

A、老用户

• 拜候率=拜候用户/曝光用户
• 分享率=分享用户/拜候用户
• 介入用户中完成使命的比例=完成用户/分享用户

B、新用户

• 传布率=触达的新用户/介入分享的老用户
• 拜候率=拜候用户/曝光用户
• 增加率=增加用户/拜候用户

C、裂变重要数据

k值（裂变率）=新增加加用户数/介入活动老用户数【即每个介入活动的老用户均匀能带来几多个新增用户】

（4）裂变增加数据优化

• 裂变增加活动的玩法流程更复杂，延续运营化的空间也更大
• 优化重点在于新老用户的转化途径结果，其决议裂变增加的终极结果

（5）裂变增加数据优化——优化思绪

福格行为模子

（6）裂变增加数据优化——老用户侧途径

（7）裂变增加数据优化——新用户侧途径

3、办事运营数据分析利用

办事运营方针拆解，数据监控及数据分析优化方式

（1）办事运营方针

• 私域办事运营的方针是提升用户活跃保存，建立信赖关系
• 办事运营的结果首要经过活跃用户量和用户满足度权衡

用户满足度：用户访谈，问卷收集反应

（2）办事运营数据监控

• 关注整体的活跃用户，领会私域用户的质量状态
• 重点关注私域团队办事运营结果，带来几多的转化

（3）办事运营数据优化

办事运营优化关注：互动结果和带来的转化结果

*关注当天互动的转化率，互动低，说明缺少转化导向性

• 说明补助力度低
• 大概今朝不需要这个工具

4、转化变现数据分析利用

转化变现方针拆解，数据监控及数据分析优化方式

（1）转化变现方针拆解——漏斗逻辑

（2）转化变现方针拆解——用户逻辑

（3）转化变现方针拆解——载体逻辑

（4）转化变现数据监控

转化变现的形式和渠道丰富，首要的监控模板以下：

• 支付权益：补助优惠券
• GMV（成交金额）
• 控制补助率

（5）转化变现数据优化

转化变现可以从载体/用户/活动等维度进一步拆分，其焦点仍为转化率，客单价和购物频次（复购率）

• 转化率：看商品能否合适新用户，补助力度能否满足用户需求
• 客单价：提升客单价，要控制好毛利，不要太高的补助
• 复购率：决议我们触达客户的频次，触达的活动，补助方式

（6）转化变现数据优化

转化变现的优化焦点是基于用户分层的邃密化运营

*客单价：单件数*客单价，基于现状慢慢提升。

• up-sale：提升用户采办的价格，件单价
• cross-sale：进步用户采办的件数，件数目

*复购率

复访——复购：买完以后送优惠券，详见“转化变现”篇

四、总结篇

1、私域流量的数据分析（常识框架）

2、私域流量的数据分析（常识点梳理）