「数据运营拉新转化」运营 拉新 留存 转化
今天给各位分享数据运营拉新转化的知识，其中也会对运营 拉新 留存 转化进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
六步实现数据驱动运营
数据驱动运营是老生常谈了，但是有好多新手并不懂如何去做数据运营，本文则系统的介绍了如何分6步来实现数据运营。
1.目的
通过对运营数据进行分析，帮助我们进一步对用户进行差分运营。
2.核心
分析问题包含哪些方面，在占比高并且自己可以发力的点上去优化。
运营是一个包含了诸多琐碎事项的工作，运营人员要会拆分自己的工作项，并根据不同工作项的特点有针对地对特定的运营数据进行分析，才能事半功倍。
那么怎么 拆分工作项 呢？可以按照面对的用户群体分解，通常与用户分级联系在一起，将工作拆分成面向所有 普通用户、面向活跃用户、面向付费用户等等 。也可以按照项目将自己的工作进行拆分。还可以按照时间顺序确定不同阶段的目标，根据自己的目标来拆分工作项。
拆分完工作项后，针对每一个工作项有不同的指标，我们要根据工作项的特点进一步拆分和细化运营数据指标，然后通过对每一个指标的分析来判断运营问题并不断优化运营方案。
拆分的维度 可以按照数据的包含结构，也可以按照每一个工作项包含的子项进行拆分。
以用户运营为例，用户运营包含了用户的拉新、促活、留存、付费转化等方面。而就拉新来说，关键的指标有注册用户的规模、增长速度；渠道质量——注册渠道有哪些，渠道的注册转化率如何；注册流程质量——完成注册的用户数、注册流程中用户蹦失节点统计；注册用户行为追踪——完成注册后用户的行为统计。
细化分析目标是指根据运营目标，确定能够进行优化的数据点。 这一步是为接下来的数据提取处理分析奠基的。
举个简单的例子，假如现在做完一场活动，想知道下一次举办相同或相似活动时有哪些地方可以优化，需要关心的点除了最终参与效果还有：活动推广的渠道有哪些，每一个渠道的参与路径是怎样的，路径中的每一步参与人数有多少，转化率达到多少，等等。明确了分析目标后，就可以确定要提取的数据点有哪些。
在提取数据这里涉及一个数据埋点的问题，在产品设计的早期，运营人员就要规划好运营关键点，列出埋点清单提交给开发人员，以免后期运营过程中想要查看某一个数据但却没有数据记录信息。
此外，提取出来的数据要经过一系列的处理后方可进入分析阶段。
（1）数据分析方法
常见的数据分析方法有对比分析法、结构分析法、平均分析法、权重分析法、杜邦分析法等等。
1）对比分析法
指按照不同的维度进行对比，以探寻数据的变化，发现其中蕴含的规律或启示。
对比的维度包含了 ：与预期目标对比、不同时间段的对比、与同行对比、与运营前的效果对比、不同用户间的对比、不同操作间的对比，等等。
接下来用一个 例子讲解如何通过对不同时间段数据的对比来进行用户画像并根据用户画像做出运营策略的调整。
上边这张折线图反应的是某产品的日活跃用户数变化规律。2016年4月初到7月初其基本是成周期变化，且周期为一个星期，数据较大的点主要是在周末，因此我们可以推测这个产品的主要用户是学生。而且在6月的时候日活跃数据略有所下降，7月中旬以后数据上升且变化这与学生期末考试和放假的时间也基本吻合，进一步佐证了用户画像。
2）结构分析法
被分析总体内的各部分与总体之间的对比分析，常用结构相对指标（=(部分/总体)*100%）来表示，这个数值越大表明该部分在整体中所占权重越大，其重要性越大，对整体的影响也就越大。
3）平均分析法
反映的是一定条件下，某个指标的一般水平，多用于衡量业务的健康度。
比方说某个商品有A、B、C三个销售渠道，假如想了解这三个销售渠道谁对营收贡献最大，可以统计这三个渠道的平均销售额。这个时候要注意，平均分析法的“平均”是有前提的，它必须建立在用来计算平均值的数据是否都是有效的。比方说现在A渠道有一天的销售数据突然骤减为0，这是很反常的，这个时候要去查问题到底出在哪，如果是因为比方说那天A渠道出现了某些突发故障，那么应该剔除这个数据再计算平均值。
那是不是平均值越高说明业务越健康呢？
不一定。比方说A卖的是羽绒服 ，B卖的是短裙，夏季的时候A的销售均值比B低，这并不能说明A的业务就比B的差。
平均分析法适用于双方的业务和所处的情况比较接近也即我们常说的，具有可比性时，才有意义。
4）权重分析法
将多个指标转化为一个能够反映综合情况的指标来进行分析评价，具体的做法是确定各个指标的权重，然后对处理后的指标进行汇总后计算出综合评价指数。常用以对处于并列关系的子类进行分析。
如图所示，某产品有三个推广渠道——A、B和C。这三个渠道又细分为通过购买母婴类产品的推荐转化、参加相关线下活动的转化 以及来自公众平台的转化。若要衡量A、B、C三个渠道的质量如何，可以给各个细分渠道设置某个权重，定义“渠道质量”这个指标对应的公式（如：渠道质量=购买了母婴类产品后的推荐转化人数*60%+线下活动转化人数*30%+公众号转化人数*10%），通过加权求和后比较这三个渠道的质量高低。
那权重的设置依据是什么呢？一个是要根据各个细分指标的重要性，另一个来自于以往的运营结果。还是以刚刚那个产品为例，假设产品是跟母婴类相关的，那么根据以往的运营经验，通过购买了母婴类商品后的推荐引流来的用户，后续转化为活跃用户的概率更高，那么这个渠道的权重就可以相应的设高点，而通过公众号导流来的用户流失率极高，其权重就可以比较低。
5）杜邦分析法
杜邦分析法是由美国杜邦公司创造并 最先采用的一种综合分析方法。利用各个指标间的内在联系，可以对自己的运营状况及效益进行综合分析评价。
如图所示，假设产品更新后最近的收入降低了，老板让分析下原因出在什么地方、可以做出哪些调整，那么我们可以 将收入拆分 ——收入=付费人数*ARPU（每用户平均收入）。接下来对付费人数进行拆分，付费人数=活跃人数*付费渗透率。据观察，付费渗透率几乎没有变化，而活跃人数下降了，进一步细分活跃人数。活跃人数=新用户中的活跃用户+老用户中的活跃用户，倘若老用户中的活跃人数上升了，而新用户的活跃人数下降了，可以进一步将其拆分。然后分析，新用户=推广覆盖人数*转化率，在转化率基本不变的情况下，将推广渠道细分，根据数据，渠道一下降了而渠道二上升了 ， 不断进一步拆分，直到指标不能再细分 后，针对细分后的指标分析其中哪些对最终的收入影响较大，产生变化的原因是什么，是否可以通过人为的调整方案后进行改善，等等。
（2）造成数据波动的原因
常见造成数据变化的原因：时间、推广与触达、运营活动、关联特性、用户属性和构成、故障、业界趋势。
前三个就不详细展开了，这里讲下后边几个要素。所谓关联特性其实就是刚刚通过杜邦分析法拆分出来的要素，而用户属性和构成要素是指针对不同的用户，同个产品或活动的日活、付费等数据是会发生变化的。业界趋势对运营数据的影响：举个去年很火的例子——O2O，去年O2O这个概念炒的特别火的时候，大量资本砸钱进入这个市场，在各种补贴的刺激下，用户激增，现在市场较为成熟后，用户数增长就比较平缓了。
仔细观察可以发现，以上数据分析流程实际上形成了一个闭环。总结汇报完毕，我们需要将得出的结论运用到实践中，继续观察数据的变化并不断优化我们的运营策略。
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互联网运营的底层逻辑是什么？初入运营第一步应该做什么
互联网运营逻辑始终是围绕：拉新、促活、留存、转化、来构建的。
相对于这个问题，我相信你可能是初入运营想要寻求突破。其实我认为，你不仅要搞清楚互联网运营的逻辑是什么，还要明白当你身处一家企业时，你的首要任务是了解企业和产品。我会通过下方两个方向，为你详细解答如何全面了解企业产品以及互联网运营逻辑目标：
无论你是新手运营小白还是初入一家公司的运营人员，你的首要目的并不是通过自己的运营知识或者经验直接上手开始工作，而是首先要了解企业和产品。如果，你对自己的企业和产品都不熟悉，生搬硬套写方案那砸的不是自己的脚吗？我建议你可以利用刚入职一周的时间，通过以下我分享的方法，熟悉了解企业产品以后再开始进行下一步。
当你通过商业画布的九个维度详细了解自己的企业定位和产品服务的各种因素，你再上手开始工作，就会少走很多弯路，也会使你的工作效率大大提高。
无论你目前的企业是属于什么样的商业模式，互联网运营的目标始终不会改变。 我为什么多此一举的想要让大家先学习如何全面的了解企业的商业模式，就是为了能让你清楚的明白运营首要的工作流是了解企业之后， 对症下药！ 那么， 拉新 、 促活 、 留存 、 转化 到底是什么样的方式体现在我们工作当中呢？
拉新，无非是把自己的产品推广出去，进行品牌曝光，提高产品注册量和购买量。用户拉新的渠道是非常多的，需要根据自己产品的目标群体进行有针对性地渠道推广。
当你把用户通过拉新的方式，引流到你的目的地时， 你需要通过一系列的方式进行促活，提升用户的积极性。
用户留存率是所有产品上线后运营的重要性指标， 比如日留存、周留存、月留存、甚至是半年留存、年留存。有了用户之后，在新用户购买后的前一个月，用户的流失是比较严重的，严重影响留存率的数据指标。
运营可以说是销售的化身，运营的终极目的就是为了获取收益。 而现在几乎运营都是要承担自己KPI的指标的。
好的互联网运营不仅需要运营思维逻辑，更需要的是明白自己第一步应该做什么，不要盲目的生搬硬套，先熟悉自己的企业的商业模式，在用互联网运营逻辑写出方案，最后使用技能达成目标。 希望分享的能对你有帮助，欢迎留言交流哦~
运营的拉新引流转化是什么
①小公司或者创业公司常把用户运营理解为客服，因为这类公司用户体量较小，对用户运营的要求就是解决用户问题，围绕用户展开服务
②一些分类信息网站和社交类平台，比如说58同城、微博等这些公司需要用户运营具备一些商务和资源能力，尤其是到各个时间节点需要做一些热点事件，那时需要用户运营去对接一些KOL和相应的企业联合发起热点讨论和话题，利于事件的传播和扩散
③常规用户运营，一般用户运营这个岗位都是建立在互联网公司，比如某个APP或者平台，那这些软件和平台开发出来是需要用户下载使用，所以用户运营除了保证注册量，还要保证APP的日活、月活、PV、UV等一些数据，那用户运营就主要围绕拉新-留存-促活-转化。
④部分大公司是不需要做热点事件（比如视频网站）那他们的用户运营就需要对产品的用户做精细化运营，比如知道什么时候是下载高峰期，在线高峰期，注册高峰期，依据一些公司指定指标做用户分层，人群画像这些数据，方便后续优化调整和其他部门做数据参考
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