以数据驱动业务增长的运营策划案必备数据分析思维

以数据驱动业务增长的基础先将各个业务环节进行数据化处理，确保业务流程的走向和趋势通过不同角度属性的数据得以体现，最后以结构化数据分析思维对不同维度的数据进行归纳梳理拆分挖掘。

结构化数据分析思维的三点要求

1、熟悉业务流程及目标进行数据化梳理体现

无论是做活动策划、内容运营、用户运营还是渠道运营，做数据分析的第一步都是梳理业务流程，从流程中明确随着业务变化而变化的数据指标有哪些，然后再进一步对可变数据指标进行量化赋能。

2、根据业务流程将核心指标进行有效拆解

越是精准的数据分析结果也是对数据的原始性要求越高，也只有当数据指标成为最基本的不可拆解单元才能更好的进行定量及变量因素分析。简单的来说就是以利润作为业务增长的核心指标，那么不仅要统计净利润数据，同时还要进行成本消耗、定价策略以及销量等各个指标，甚至就成本消耗而言还可以更加细致的划分为营销成本、人员成本、耗材成本等等。

再比如活动策划预计完成一百万的流量目标，为了更好的复盘活动效果就可以对流量来源渠道、新老客户占比等多个维度进行统计归总。在这个跟随业务流程拆解数据指标的过程中，必须熟悉业务相关的核心指标，同时还要能对每个指标的数据结果有所预测，确保数据指标的拆解可进行精准有效的统计记录。

3、从不同的角度对数据指标项进行组合

不同的数据指标组合，其分析问题看待问题的角度也就有所差异，比如人员成本和销售额的对比分析可了解人力资源是否存在优化空间，再比如销售额和销量的对比分析可了解客单价及产品优化方案是否存在优化空间。

此外对于用户运营数据的分析，可以通过当前活动的用户信息及消费信息，进行用户分层、用户分群、用户价值分析以及用户忠诚度分析等方式对数据字段进行加工，从而对用户的购买潜力以及流失概率进行量化建模，并对可能存在的流失用户进行一定挽回措施。

在完成了对业务流程的数据化参数指标制定后，还需要对数据模型及分析方法进行完善，以便能在业务过程中及时定位问题。简单的说就是在工作执行阶段，对业务数据进行实时监控和异常分析，通过简单的数据加工处理，尽早的发现异常数据节点，常见的分析方法有趋势分析、维度拆解以及漏斗分析三种方法。

无论是实时数据监测异常分析，还是周期性的业务复盘数据分析，都需要能够根据数据结果做出运营决策。比如推演复盘法可以将预设的活动计划指标和实际的达成指标做对比，即能快速发现业务增长问题所在，同时也能对业务模型和数据分析方法进行校准。对于偶发异常可以在执行过程中进行记录，在数据复盘分析中进行不同的维度拆解深挖导致属于异常背后的可能性，然后通过量变控制提出针对性的解决方案。