干货 | 2023·To c-用户运营工作思维导图（数据篇）

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干货 | 2023·To c-用户运营工作思维导图（数据篇）

来源 : 哔哩哔哩时间：2023-03-27 11:16:01

导读：

在用户运营工作过程中，为什么说，数据分析是一项基础性用户运营能力？

(资料图片)

我们如何做好数据挖掘和分析工作？如何搭建用户增长数据指标体系？更多你关心的用户数据拆解问题，本篇文章给你指点迷津。

温馨提示：

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作者：程Sir学长

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本期，我们从可视化数据分析层面，聊一聊用户运营中最基础的数据分析和指标拆解能力。

这也是用户运营知识体系最后一个章节。我们如何有效进行数据分析，如何拆解相关数据指标，如何搭建数据指标体系。从引入、到增长、从转化、到流失、在用户运营的不同周期，或是针对不同类型的业务场景需求，都需要进行数据挖掘和数据分析工作，在目标导向性的要求下，用数据来说话。以下是【数据篇】知识梳理，一起看一下：

干货「地图」

——数据分析策略——

在我们进行某一维度、或就某一具体场景下某一运营目标进行相关数据指标分析时，我们一定要本着一个逻辑：业务描述需求、数据反馈结论。而从整个业务闭环来看，往往经历6个阶段：从梳理业务流程，到树立判断标准；从长期到长期，到找重点抓重点；从局部到细节，到从数据到管理。那么我们具体怎么操作呢。

⊙·数据分析思路

我们要注意四点：1.理解业务含义；2.观察形态走势；3.明确判断标准；4.全局分导结论。

⊙·有效数据分析

有用的数据分析，从摆正定位开始。

我们之所以进行数据分析，旨在了解业务，参与业务决策，针对现状具体问题具体分析。

——数据指标体系搭建指南——

在数据指标体系搭建过程中，往往经历5个环节：

1.确定目标；2.搭建模型；3.确定指标；4.采集数据；5.数据分析，以下我们分别来看一下：

⊙·确定目标

在这个环节，我们需要做到日常监控，异常监控，预测趋势和精准营销。

⊙·搭建模型

在这个环节，我们要做好数据模型选型工作。常见数据分析模型：PLC模型、OSM模型、指标分级模型和AARRR模型等。

⊙·确定指标

在这个环节，我们需要确定核心指标。一般来说，指标可分为两种类型：原子指标和派生指标。

⊙·采集数据

在这个环节，我们需要做好相关埋点流程设计，明确Event五要素。

⊙·数据分析

在这个环节，我们就需要就具体问题展开具体分析工作，如漏斗分析、留存分析、事件分析、渠道分析和分布分析等。

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