數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)是做什么的(數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)需要學(xué)什么)
樓主|2022-04-21|14:55|發(fā)布在分類(lèi) / 淘寶知識(shí)|閱讀:97
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現(xiàn)如今,大家都明白數(shù)據(jù)分析能力在日常工作中的重要性。用戶(hù)運(yùn)營(yíng)、產(chǎn)品迭代、網(wǎng)站優(yōu)化、營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)復(fù)盤(pán)……數(shù)據(jù)分析始終貫穿其中。
聽(tīng)了不少理論,也聽(tīng)了許多傳說(shuō),數(shù)據(jù)分析到底該如何應(yīng)用到我們的具體業(yè)務(wù)工作中?
UV、PV、跳出率;轉(zhuǎn)化、復(fù)購(gòu)、成交量;用戶(hù)粘性、留存、參與度……面對(duì)紛繁復(fù)雜的數(shù)據(jù)指標(biāo),我們?cè)撊绾胃鶕?jù)具體業(yè)務(wù)找準(zhǔn)數(shù)據(jù)指標(biāo)?如何搭建系統(tǒng)的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系?如何發(fā)現(xiàn)用戶(hù)需要的場(chǎng)景?如何基于數(shù)據(jù)反饋進(jìn)行多部門(mén)協(xié)作?
面對(duì)如此多的疑問(wèn),有沒(méi)有相關(guān)的行業(yè)數(shù)據(jù)分析模版供大家參考。正是考慮到越來(lái)越多的運(yùn)營(yíng)、產(chǎn)品、市場(chǎng)人員有這樣需求,易觀方舟于近日更新6大行業(yè)Demo(銀行、證券、零售、電商、社區(qū)、教育),通過(guò)更豐富的行業(yè)用戶(hù)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景,帶你深度模擬數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的真實(shí)體驗(yàn),幫助數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)小白實(shí)現(xiàn)從0到1進(jìn)階。
易觀方舟6大行業(yè)Demo,登陸易觀方舟官網(wǎng)即可免費(fèi)體驗(yàn)
▌新版Demo全面升級(jí)
根植于具體行業(yè)的業(yè)務(wù)實(shí)際,在大量實(shí)際用戶(hù)調(diào)研基礎(chǔ)上,結(jié)合易觀多年的行業(yè)數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn),易觀方舟對(duì)目前6大主要行業(yè)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的Demo進(jìn)行了豐富迭代。新Demo在業(yè)務(wù)場(chǎng)景和數(shù)據(jù)維度上,也更加關(guān)注行業(yè)場(chǎng)景的業(yè)務(wù)實(shí)際,從數(shù)據(jù)指標(biāo)搭建到業(yè)務(wù)場(chǎng)景轉(zhuǎn)化,形成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)智能用戶(hù)運(yùn)營(yíng)的實(shí)操路線圖。
以零售行業(yè)為例。
對(duì)于許多處于轉(zhuǎn)型期的傳統(tǒng)零售企業(yè),對(duì)于如何通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)和用戶(hù)運(yùn)營(yíng),其實(shí)還是處于認(rèn)知空白。零售從業(yè)者圍繞著人貨場(chǎng)的調(diào)控,對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)成長(zhǎng)的思路,也在發(fā)生著極大的轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)的進(jìn)銷(xiāo)存圍更多的是繞著“需求供給的貨物”,而新零售的用戶(hù)運(yùn)營(yíng),則圍繞著從用戶(hù)拉新到轉(zhuǎn)化和復(fù)購(gòu)的完整生命周期管理,是對(duì)“消費(fèi)用戶(hù)-人的管理”。
更新后的零售Demo,更深入到具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景中
在易觀方舟零售行業(yè)Demo中,設(shè)置了數(shù)據(jù)指標(biāo)+業(yè)務(wù)場(chǎng)景的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)模式,具體包括基礎(chǔ)業(yè)務(wù)指標(biāo)、數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)指標(biāo)、產(chǎn)品體驗(yàn)指標(biāo),以及動(dòng)銷(xiāo)分析、訂單歸因分析、活動(dòng)效果分析,還加入了當(dāng)下廣泛運(yùn)用的推廣策略病毒性營(yíng)銷(xiāo)和優(yōu)惠券運(yùn)營(yíng)分析,更多個(gè)性化的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)玩法,大家可以到易觀方舟自定義解鎖。
進(jìn)入Demo頁(yè)面后,可以查看完整數(shù)據(jù)指標(biāo)體系
在病毒性營(yíng)銷(xiāo)過(guò)程中,除了關(guān)注常規(guī)的UV、PV,分享用戶(hù)數(shù)和次數(shù)也是基礎(chǔ)性指標(biāo),此外,對(duì)于裂變啟動(dòng)的各渠道場(chǎng)景、裂變趨勢(shì)和轉(zhuǎn)化漏斗,還是具體的分享商品,都是更細(xì)顆粒的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)分析,剛好幫助我們洞察用戶(hù)社交心理和消費(fèi)購(gòu)物偏好。
今天的消費(fèi)用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)路徑渠道多樣化,包括搜索、電子郵件、手機(jī)、社會(huì)化媒體以及其他各種渠道。單純將銷(xiāo)售線索歸功于于最后一次點(diǎn)擊,就忽視了其他渠道對(duì)用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)的貢獻(xiàn)。對(duì)于很多零售企業(yè)來(lái)說(shuō),我們就會(huì)使用到歸因模型來(lái)識(shí)別銷(xiāo)售貢獻(xiàn)渠道。
在零售行業(yè)Demo的訂單歸因分析看板中,我們可以看到總體訂單交易數(shù)據(jù),訂單和銷(xiāo)售額變化趨勢(shì)以及各渠道分布情況,甚至包括banner廣告位的點(diǎn)擊及廣告位轉(zhuǎn)化情況,從而幫助我們分析用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)路徑的渠道貢獻(xiàn)等營(yíng)銷(xiāo)洞察。
零售行業(yè)Demo訂單歸因分析看板
電商、教育、銀行、證券、零售、社區(qū)6大行業(yè),涵蓋的行業(yè)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)看板如下:
無(wú)論是電商網(wǎng)站的運(yùn)營(yíng)位管理,教育企業(yè)的渠道獲客,銀行業(yè)的用戶(hù)畫(huà)像以及證券領(lǐng)域的核心轉(zhuǎn)化流程,易觀方舟正在和越來(lái)越的行業(yè)可以一起,共同深入深入行業(yè)場(chǎng)景,建立更豐富的數(shù)據(jù)智能運(yùn)營(yíng)平臺(tái),幫助各行業(yè)可以快速學(xué)習(xí)上手?jǐn)?shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)。
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