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啥是数据运营(网络运营数据分析)

iseeyu3年前 (2023-12-26)推广131

现如今,大家都明白数据分析能力在日常工作中的重要性。用户运营、产品迭代、网站优化、营销活动复盘......数据分析始终贯穿其中。

听了不少理论,也听了许多传说,数据分析到底该如何应用到我们的具体业务工作中?

UV、PV、跳出率;转化、复购、成交量;用户粘性、留存、参与度......面对纷繁复杂的数据指标,我们该如何根据具体业务找准数据指标?如何搭建系统的数据指标体系?如何发现用户需要的场景?如何基于数据反馈进行多部门协作?

面对如此多的疑问,有没有相关的行业数据分析模版供大家参考。正是考虑到越来越多的运营、产品、市场人员有这样需求,易观方舟于近日更新6大行业Demo(银行、证券、零售、电商、社区、教育),通过更丰富的行业用户数据运营场景,带你深度模拟数据驱动下的真实体验,帮助数据运营小白实现从0到1进阶。

易观方舟6大行业Demo,登陆易观方舟官网即可免费体验

▌新版Demo全面升级

根植于具体行业的业务实际,在大量实际用户调研基础上,结合易观多年的行业数据分析经验,易观方舟对目前6大主要行业数据运营的Demo进行了丰富迭代。新Demo在业务场景和数据维度上,也更加关注行业场景的业务实际,从数据指标搭建到业务场景转化,形成数据驱动智能用户运营的实操路线图。

以零售行业为例。

对于许多处于转型期的传统零售企业,对于如何通过数据驱动业务和用户运营,其实还是处于认知空白。零售从业者围绕着人货场的调控,对数据驱动业务成长的思路,也在发生着极大的转变。传统的进销存围更多的是绕着“需求供给的货物”,而新零售的用户运营,则围绕着从用户拉新到转化和复购的完整生命周期管理,是对“消费用户-人的管理”。

更新后的零售Demo,更深入到具体业务场景中

在易观方舟零售行业Demo中,设置了数据指标+业务场景的数据运营模式,具体包括基础业务指标、数据运营指标、产品体验指标,以及动销分析、订单归因分析、活动效果分析,还加入了当下广泛运用的推广策略病毒性营销和优惠券运营分析,更多个性化的数据运营玩法,大家可以到易观方舟自定义解锁。

进入Demo页面后,可以查看完整数据指标体系

病毒性营销过程中,除了关注常规的UV、PV,分享用户数和次数也是基础性指标,此外,对于裂变启动的各渠道场景、裂变趋势和转化漏斗,还是具体的分享商品,都是更细颗粒的精细化运营分析,刚好帮助我们洞察用户社交心理和消费购物偏好。

今天的消费用户购买路径渠道多样化,包括搜索、电子邮件、手机、社会化媒体以及其他各种渠道。单纯将销售线索归功于于最后一次点击,就忽视了其他渠道对用户购买的贡献。对于很多零售企业来说,我们就会使用到归因模型来识别销售贡献渠道。

在零售行业Demo的订单归因分析看板中,我们可以看到总体订单交易数据,订单和销售额变化趋势以及各渠道分布情况,甚至包括banner广告位的点击及广告位转化情况,从而帮助我们分析用户购买路径的渠道贡献等营销洞察。

零售行业Demo订单归因分析看板

电商、教育、银行、证券、零售、社区6大行业,涵盖的行业数据运营看板如下:

无论是电商网站的运营位管理,教育企业的渠道获客,银行业的用户画像以及证券领域的核心转化流程,易观方舟正在和越来越的行业可以一起,共同深入深入行业场景,建立更丰富的数据智能运营平台,帮助各行业可以快速学习上手数据运营。

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