运营必须知道的数据运营精髓
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身边有很多运营的小伙伴，天天在看数据，分析数据，但是始终给不出好的解决方案和运营创新，浑浑噩噩，不知方向在哪里。本文列出了运营必须知道的数据指标及指标背后你应该做的事情。
运营就像打小怪升级，知道妖怪在哪，弱点是什么，最终打败他，才能升级，运营也是这样从初级运营-中级-高级-管理，首先你都要了解做运营到底要做什么。
之前有一个前辈说过：
＂没有运营之前，电商是笨的，有了运营电商就是聪明的公司了。＂
是因为运营是一个有目标，有系统的解决问题的体系，能通过数据分析，找出痛点解决问题。好了，废话少数，下面是作为运营，你必须知道的数据指标及指标背后你应该做的事情。
一、做运营要经常关注的数据运营指标
我们在做运营的时候经常会关注很多数据标注，GMV，利润，成本，活动交易用户数，roi，K因子，UV/PV，MAU/DAU，用户获客成本，病毒传播等等，如下：
二、用户获取是运营的起始，用户获取接近线性思维
而我们在跟用户接触的过程本身就是数据产生的过程，也是数据分析的过程，在不同阶段解读和对接关注点，从数据产生的过程也是从用户接触-用户认知-用户兴趣-用户行动的过程中，而后我们就是更多的进行活跃和复购。
1. 接触用户需要关注的数据指标
在做用户接触的过程中更多的是在渠道产生，在网站之外，而渠道也有付费和免费之说。
付费的渠道：搜索引擎（百度、360、搜狗、谷歌）等SEM，还有追踪流量的DSP平台，目前很火的信息流广告，还有比较传统的线上线下投放，大型的广告赞助或者明星代言，移动端则还会涉及到ASM，在应用市场的投放动作。
其中SEM里面还会区分CPC（按照点击付费），CPS（按照销售佣金付费）如我下面提到的网盟，CPM（按照千次成本）、CPA（按照实际投放效果或者按照实际行动付费）。
免费的渠道：SEO/ASO主要是做搜索优化的工具，还有就是自己的社交平台，双方换量合作等，因为流量越来越贵，推荐大家以换量来做，可以找用户群体一致、体量差不多的合作，其中银行、保险是很好的合作平台，这个主要看合作契机哈。
在这个环节，我们经常会重点考核三个数据指标：
ROI：投入产出比，投入产出是否是匹配的，有的是按照投入/销售额，有的是按照投入/利润额，每个公司会根据公司内部的要求来做对比，一般的情况下如果做利润的对比，建议可以把基础成本增加进去。
渠道转化率：这个可以考核不同的渠道的效果，以及进行互相的收缩考量。在做新渠道投放的时候也有所参考。
用户获客成本（CAC）：渠道转化有时候考核的是流量、有时候考核的是注册，有时候考核的是下单，有时候只是试用，可以根据各个公司指标来定。
2. 用户认知需要了解的数据运营指标
用户认知一般的情况下是已经到了站内，也有可能是在站外，但是占比较低哈
到了网站很多的客户都会有直观的了解，这个时候让客户对品牌或者网站直观的认识主要是体现在网站体验和产品。
网站一般的情况下在做功能的时候都会有相应的埋点。
退出率和跳出率：很多人都会搞不清楚，退出率就是退出这个网站，直接关闭，跳出率只是从一个页面跳转到了另外一个页面还是你的网站里面，退出率更多是流量的质量，跳出率产品的吸引度。
功能使用率：这个主要是针对所做的新功能，也有可能是一个小改动，例如游戏中的关卡设置或者数据异常的功能设置，关注这个功能使用率以及带来的效果。
用户访问时长：并不一定越长越好，而是有一个平衡点，找到平衡点后就可以以此衡量同类的标准。
PV/UV：这个比较常见，UV是点击量，PV是浏览页数，还有一种是单一用户UV。
3. 用户兴趣需要了解的数据指标，这个主要是从活动策划来看
用户产生兴趣这里主要是举例了活动部分，也有点局限，因为用户产生兴趣的动作可以有很多引起，只是活动更有代表性，对于做活动运营或者策划的人比较好的引导。
我们衡量一个活动的好坏，如果还是仅仅以销售额来看，就太out了，而是多维度的来精细数据查看。
关于传播类类的活动一定要看的是：
K因子：
说到K因子，我们不得不说一个AARRR的模型，主要是针对传播性的活动的，用户的一个模型，Acquisition（用户获取）、Activation（用户活跃）、Retention（用户留存）、Revenue（用户收入）、Refer（自传播），在做传播的时候用户的一个利用流程，K因子就是自传播里面，计算方式也很简单：
K = (每个用户向他的朋友们发出的邀请的数量) * (接收到邀请的人转化为新用户的转化率)
假设平均每个用户会向30个朋友发出邀请，而平均的转化率为10%的话，K =30*10%=3。
这个结果还算是不错的效果——当K>1时，用户群就会象滚雪球一样增大。如果K<1的话，那么用户群到某个规模时就会停止通过自传播增长。
用户分享率：主要是参与用户有多少人去分享，分享一般会涉及到分享的客户心理，客户分享一般会基于社交属性和利益属性。
例如抖音客户觉得牛逼就会分享，滴滴和luckin coffee是因为利益进行分享，因为给自己和自己的朋友带来的利益，如果仅仅是客户自己爽一下，或者他个人的使用体验不好就不得分享传播了。
活动参与率：来网站的客户有多少参与了活动。
病毒传播周期：病毒传播一般是做口碑传播的，一般都是S形的传播，潜伏期、高潮、低落期，来得快，去得快，一般在做病毒传播的时候都会准备2-3波，来确保影响力。
4. 用户行动需要了解的数据指标
这个是用户在前面几步的铺垫后进行的进一步动作。
其中我认为比较重要的是：
转化率：一个公司是否健康，是否需要开源节流，很多的时候都跟转化率挂钩，再之对于公司的产品健康方面和人效方面来看，就是自然订单转化率的进一步关注。
所以在关注转化率的时候是分开来看：人工订单转化率+自然订单转化率，追踪每个细分板块的问题。
ARPU：每用户平均收入，这个跟每个用户的订单数及客单价息息相关，想提高ARPU值，就要看是否能活跃用户多次购买，以及如何在客单价上做功课，可以交叉营销，也可以增值服务，等等都是运营可以尝试的点。
用户数据：复购、活跃、流失是关注一个网站用户是否健康的标准，如果一直在获新用户，这个公司的净利润就很难把控。
所以在做拉新的时候，老用户的运营是一个很重要的指标，例如这两年的付费用户做的风生水起，例如京东的plus，亚马逊、考拉、携程等都在做老用户的粘性。
三、了解数据指标是第一步，下一步是如何去拆分指标，指标对应的目标是什么
（1）销售额：销售额的提升除了去买贵的流量转化订单，还有一个很重要的就是客单价的提升，价格策略就会成为电商非常重要的运营策略。
销售额＝订单数×客单价
（2）利润：我们考虑利润的时候更多的要考虑成本，这样在做渠道投放和运营优化的时候更有针对性。很多公司并不是融资性的公司，这个时候对于利润的衡量就变的至关重要，就要去关注更多的有效渠道。
利润＝销售额×利润率－成本
成本＝获客成本+运营成本
获客成本＝总推广费用÷新用户数
（3）订单数：这个很好的去衡量渠道价值及用户价值，很多人都是粗放的看数据，细分数据就会得出更细致的运营策略，对于高定产品，老客户的运营会更加有效。
订单数＝新用户订单数+老用户订单数
流失回访率＝再次访问的已流失用户÷所有已流失用户×100%
用户生命周期价值（LTV）＞用户获取成本（CAC）+用户运营成本（COC）
（4）GMV：总收入，这个是代表了一个公司的价值，而其余的数据则可以看到快速上升的空间
GMV=销售额+取消订单金额+拒收订单金额+退货订单金额
四、拆分数据指标后，我们可以做什么
在跟用户接触的不同时期，或者岗位的指标都是不一样的，运营的关注点也不一样，涉及字比较多大家可以参考下图。