网站运营都需要关注哪些数据
2024-05-14
1. 网站运营都需要关注哪些数据
总体运营指标 1）人气及人气指标（uv，pv，pv/uv） 2）订单产生效率指标（总订单数，uv转化率） 3)总体销售业绩指标（销售金额，平均订单价格）4)网站运营最终整体指标（销售毛利，毛利率） END 2、 市场营销活动有效性指标 1 1） 广告投放的有效性 广告产生的uv总数 产生订单数有效性指标（产生订单的总数，uv转化率，广告投资回报率） 新增注册用户数或者咨询用户。 2 2） 推广活动的有效性 每周推广活动销售数量 每周推广活动销售金额
2. 运营一个app该重点关注哪些数据
1.用户数 获取用户数一直是一个APP的使命。但单纯看用户总数并不能说明很大问题，最主要的还是要关注注册用户数和下载数，其次就是要关注这些用户获取的来源和途径，一般不外乎几种，主要是通过一些应用市场，比较明显的一个例子是数学宝这个用户，在几个主要的应用市场上上架之后每天平均能达到150的下载量;通过广告途径也是一个很好的方法，比如说在内容上做下植入式广告，或通过一些爆点文章吸引用户来下载和注册APP，从广告上来讲，OpenCom的APP都设置了启动页，启动页一可以做为广告页，实现运营者的营收，二是可以设置一些和APP相关的有趣图面，吸引用户，以此拉动下载量和注册量。 2.日活跃度、周活跃度和月活跃度 这个很好理解，上面讲过用户数的获取，但用户吸引进来了，是看一看就卸掉APP呢，还是通过不断的提醒又将用户吸引进来呢，这都是要考虑到的情况，所以不能单单只看用户数。用户对APP的内容是否感兴趣，是否是目标用户，对哪些内容进行了点赞和评论，这些数据和用户习惯都可以在管理后台看到，但能不能好好利用这些资料又另当别论了。最简单的可以从用户习惯上看到用户的偏好，可以对此做一个简单的统计，哪些内容推出来比较受用户欢迎，哪些内容点击量又少得可怜呢，甚至可以以此划分成频道，将用户分门别类后，将用户引入到他感兴趣的频道，能更好地提到用户的活跃度。一般而言，在互联网上，七天是一个习惯养成的周期，如果七天都能保持点进APP的习惯，那么只要不断地培养用户的习惯，就可以使用户转化为忠实用户。 3.留存率问题 用户引进后，总是不可避免地会面临用户流失的问题，这是很正常的现象，毕竟有些用户就不是自己的目标用户群。但这确实对于运营人员来说起到一个警示作用，运营有时候就像一个清洁工人，疏通管道，打扫好用户经过的路，营造一个干净、舒服而且温馨的空间。从留存率来看，可以越来越清晰地描绘出用户画像，用户的一些习惯偏好，做好总结，对留存率问题客观看待，当然如果留存率异常，那就要反思自己最近的内容运营或者用户运营是不是有哪块出了问题了。 4.盈利问题 这是个很现实的问题，但凡做APP的无不是冲着APP的盈利来的。而APP盈利的商业模式有哪些呢?还挺多的，除了大家常规知道的广告费用外，OpenCom后台在盈利这点是研究比较透彻的。广告费用在启动页以及一些频道和幻灯片上就可以做文章了;除此之外，要介绍下OpenCom的重点插件周百通3.0，直接实现用户的营收，商家可通过周百通平台上架产品，用户也可以在此购买需要的产品，实现用户商家运营者的商业闭环;当然仅仅是这样还是不够的，运营最需要的就是激励用户，所以财富系统通过积分奖励用户是常用的把戏，在这点上OpenCom玩出了新花样，同样是发言或点赞等可以获取积分，不同的是积分可以获取实在的奖品，直接刺激用户的活跃度，而且还有每日签到提高用户的粘度。 运营好一个APP当然不能单单只看这些数据，要考虑的方面还是有很多的，比如说APP的推广渠道及其有效性，以上建议参考的数据和问题可以说是运营APP就不能绕过的基础数据，从数据上来看运营才能看得更清楚和客观，也希望大家能用好这些工具。
3. 运营一个app该重点关注哪些数据
运营一个app该重点关注哪些数据 1.用户数 获取用户数一直是一个APP的使命。但单纯看用户总数并不能说明很大问题，最主要的还是要关注注册用户数和下载数，其次就是要关注这些用户获取的来源和途径，一般不外乎几种，主要是通过一些应用市场，比较明显的一个例子是数学宝这个用户，在几个主要的应用市场上上架之后每天平均能达到150的下载量;通过广告途径也是一个很好的方法，比如说在内容上做下植入式广告，或通过一些爆点文章吸引用户来下载和注册APP，从广告上来讲，OpenCom的APP都设置了启动页，启动页一可以做为广告页，实现运营者的营收，二是可以设置一些和APP相关的有趣图面，吸引用户，以此拉动下载量和注册量。 2.日活跃度、周活跃度和月活跃度 这个很好理解，上面讲过用户数的获取，但用户吸引进来了，是看一看就卸掉APP呢，还是通过不断的提醒又将用户吸引进来呢，这都是要考虑到的情况，所以不能单单只看用户数。用户对APP的内容是否感兴趣，是否是目标用户，对哪些内容进行了点赞和评论，这些数据和用户习惯都可以在管理后台看到，但能不能好好利用这些资料又另当别论了。最简单的可以从用户习惯上看到用户的偏好，可以对此做一个简单的统计，哪些内容推出来比较受用户欢迎，哪些内容点击量又少得可怜呢，甚至可以以此划分成频道，将用户分门别类后，将用户引入到他感兴趣的频道，能更好地提到用户的活跃度。一般而言，在互联网上，七天是一个习惯养成的周期，如果七天都能保持点进APP的习惯，那么只要不断地培养用户的习惯，就可以使用户转化为忠实用户。 3.留存率问题 用户引进后，总是不可避免地会面临用户流失的问题，这是很正常的现象，毕竟有些用户就不是自己的目标用户群。但这确实对于运营人员来说起到一个警示作用，运营有时候就像一个清洁工人，疏通管道，打扫好用户经过的路，营造一个干净、舒服而且温馨的空间。从留存率来看，可以越来越清晰地描绘出用户画像，用户的一些习惯偏好，做好总结，对留存率问题客观看待，当然如果留存率异常，那就要反思自己最近的内容运营或者用户运营是不是有哪块出了问题了。 4.盈利问题 这是个很现实的问题，但凡做APP的无不是冲着APP的盈利来的。而APP盈利的商业模式有哪些呢?还挺多的，除了大家常规知道的广告费用外，OpenCom后台在盈利这点是研究比较透彻的。广告费用在启动页以及一些频道和幻灯片上就可以做文章了;除此之外，要介绍下OpenCom的重点插件周百通3.0，直接实现用户的营收，商家可通过周百通平台上架产品，用户也可以在此购买需要的产品，实现用户商家运营者的商业闭环;当然仅仅是这样还是不够的，运营最需要的就是激励用户，所以财富系统通过积分奖励用户是常用的把戏，在这点上OpenCom玩出了新花样，同样是发言或点赞等可以获取积分，不同的是积分可以获取实在的奖品，直接 *** 用户的活跃度，而且还有每日签到提高用户的粘度。 运营好一个APP当然不能单单只看这些数据，要考虑的方面还是有很多的，比如说APP的推广渠道及其有效性，以上建议参考的数据和问题可以说是运营APP就不能绕过的基础数据，从数据上来看运营才能看得更清楚和客观，也希望大家能用好这些工具。
产品经理应重点关注app哪些数据 应该从多个维度去思考这个问题。
不同的行业不同的用户所关注的数据不同，当然有些是相同的。
和产品的用户价值有关的数据，如用户数，日活、周活，功能使用率等；
和用户增长有关的数据，如用户增长率，增长渠道等；
和产品内容有关的数据，如用户行为、用户特征等。
运营一个 App 需要运用哪些数据 1、新增：总新增用户（看你的APP市场表现如何），不同渠道带来的新增量（看哪些渠道要重点维护） 2、活跃情况：日活跃、周活跃、月活跃（看用户如何使用你的APP） 3、留存：次日留存、N日留存（看有多少用户愿意真的使用你的APP） 4、使用行为：使用时段、启动频率（看1天、1周中，用户怎么使用你的APP） 5、用户画像：性别、年龄、职业、所在地、手机型号、使用网络情况……（这些数据有助于了解你的用户群
请问您的是一个什么样的APP，我们公司有做过APP运营，大概有信息编辑，推广，媒介等
同的应用类型，他们的衡量指标不尽相同，比如奔驰经销商，杂货店，和一个游乐园。 比如奔驰的经销商，游乐园，他们希望你成为回头客，但是周期会比较长。 虽然不像杂货店一样需要用户每天都过来，但是他们的一个核心诉求就是当你再次有类似需求的时候，你选择不是其他的替代品或者竞品。当然，奔驰经销商和杂货店还有一个需求就是，赶紧进来，完成交友，然后赶紧走人；但是游乐园需要的是你停留下来，做更多的事情。 基于以上的场景我们可以映射到各种类型的APP。 增长纬度 * 注册，有多少用户来注册，他们来自哪个渠道； *留存率，用户是否在一定时间内回来，不同的应用会关注在不同时间周期内的留存率； *邀请（K-factor），注册用户会邀请多少用户加入？如果有更多的病毒方式，哪个病毒传播方式获取新用户更有效； 交易型指标 例子：京东，淘宝，携程 交易型app关注传统的渠道相关的指标。每个新功能都是从最开始的用户注册，加速用户在生命周期中的转化，提升转化率，还有提升重复购买和留存率。 * 转化率： 有多少用户在APP中完成了交易， 他们达成交易的频次如何？ *渠道： 在整个通道流程中，每一个步骤中有多少的转化率？他们是怎么到达指定的流程中的。比如说在京东的用户搜索中，有多少用户最终完成了对搜索结果中的商品的购买？ 互动型指标 例子： 微博，美拍，陌陌 此类应用的死活取决于是否有用户持续回来并且和其他的用户之间互动。 用户的留存为整个网络的活性提供了价值，只有网络有活性之后才能有广告，流量的价值，甚至可以卖给其他平台公司。 背后的机制和分类的重要性有很大不同，但应该遵循1%原则： *1%的用户创造内容 *9%对1%的内容反馈互动 *90%的是潜水者 所以，你想好了你的APP中的1%是谁？他们为什么创造内容？9%有是谁呢？他们为什么互动？90%为什么来潜水，他们需要什么？ 结论 每个人都关心的增长，这些数字告诉你你是否能成功的吸引眼球。如果你做不到，你也没有必要使用以上的各种指标。应用程序将最终建立一些混合的交易型和互动型的模式，但核心经验是最开始最好只优先考虑一个。比如：社交游戏，请优先考虑互动。
竞价推广数据指标有哪些？重点关注哪些数据 在竞价的过程中间，数据指标是十分重要的。我们一般会在搜索词报告中关注展现量、点击次数、消费金额、点击率和评论点击价格。从它们中去发现现在账户存在的问题，从而调整账户。
竞价推广数据指标查看搜索词报告并进行分析：1.要关注关键词的展现 2.关注点击的价格，对价格高，不靠谱的词进行否词关注消费 3.看消费高的词是不是自己的账户的需求词
App数据分析目的及日常运营该关注哪些数据 一、行业数据有助于分析APP优劣 行业数据对于了解自己的APP来说至关重要，因为有了行业数据的对照，就能知道自己的APP在整个行业的水平，从中分析出自家APP在行业中的优势和劣势，发现其中的问题以及在未来的APP运营和推广当中作出有针对性的调整。 二、了解用户指标是基础也是重点 1、新增用户 ①按照时间维度来分，新增用户分为日新增用户、周新增用户、月新增用户等。 ②按渠道来源，新增用户还可以分为渠道新增用户、运营商新增用户、地域新增用户。 2、活跃用户 活跃用户是指那些在一定的统计周期内打开APP，并且为APP带来一些价值的用户，一般用于衡量APP的运营现状——真正意义上的用户规模。很多产品说到用户规模和质量不会看用户总量，而是看它的活跃用户数。 活跃用户根据不同的统计周期分为日活跃用户数（DAU），周活跃用户数（WAU），月活跃用户数（MAU）。 在活跃用户指标里，有个很重要的指标：单个用户总活跃天数，是指在一定的统计周期内，平均每个用户在APP的活跃天数，反映了用户在流失之前TA花费在APP上的天数。 3、流失用户 流失用户是相对于活跃用户的概念，是指那些下载了APP之后，曾经启动过APP并且注册过，但是对该APP逐渐失去了兴趣，进而彻底脱离这款产品的用户。如果说活跃用户是用来衡量APP的运营现状，那么流失用户则是用以分析该APP是否存在被淘汰的风险，以及你的APP是否有能力留住新用户。 4、用户构成 用户构成是指对某周期内的活跃用户的构成，一般是对周活跃用户或者月活跃用户构成进行分析。拿月活跃用户来说，其用户构成包括： ①忠诚用户：也叫做超级活跃用户，长期持续地使用APP，例如连续活跃4周，或者1个月内15天。 ②近期流失用户：连续1个月内没有打开过APP的用户。 ③本月回流用户：上个月没有打开过APP，但是这个月重新打开了APP的用户。 ④连续活跃用户 5、用户留存率 用户留存率是指在某一个统计时段的新增用户数中经过了一段时间后仍打开这个APP的用户比例，包括次日留存、7日留存（如今天新增用户数在第7日再次打开APP的比例，14日和30日留存以此类推）、14日留存、30日留存。这个指标是验证你的APP对用户是否具有吸引力。
白银那些重点关注的数据, 非农 其实数据只是跟行情发生的时间有关 并不能用来判断行情的方向
4. 运营和数据的关系
我们来讲一件可能会贯穿你的运营生涯始终的事情——数据在运营工作中的运用，也可以说是如何用数据来指导你的运营工作。
这里要先提一下，数据的背后，其实是逻辑和推理。换句话讲，想要让数据可以更好地为你服务，你需要先有好的逻辑和推理分析能力。假如连这一层都做不到，即便你看过了这篇文章并拍案叫绝，很可能也是只得其形，未得其神。
而至于如何评估自己的逻辑能力，我给一个大体的参照——
逻辑能力较强的人语言表达方面往往是有组织的。说话表达往往有框架有条理，思路清晰。比如，在回答问题时会喜欢用 “起因-经过-结果”、“案例-问题-分析原因-解决方法” 等框架来进行回答。框架不是为了束缚思维，而是用来整理思路。
在此基础上，一般谈话话题容易跑题万里拉不回来的人，以及经常容易表达上前后自相矛盾难以自圆其说的人逻辑可能都是比较差的。
但，逻辑这个事，也不是不可以练习，只是一定需要投入大量时间。
比如，尝试给自己建立某种思考框架（如我们前面说过的 “案例-问题-原因-解决方案” 这样的框架），并尝试在自己所有可能会经历的相关场景中都持续强制自己使用相应框架进行思考和表达，这样持续几个月后，通常是会有些效果的。
另外，很多人尤其是文科生在提及数据时往往会觉得比较怵，但数据其实一点也不可怕，只要思路捋清楚了，你会发现数据其实还挺有趣的。在今天的内容里，我就会试着给你呈现一些有趣的例子。
好了，接下来我们正经聊数据在运营中的作用。
说到数据，阿里的数据系统在整个国内互联网行业应该是最强大的了，简而言之，数据对于运营的价值可能包括了如下几方面——
1. 数据可以客观反应出一款产品当前的状态好坏和所处阶段。
比如，我们定位的用户群主要是互联网行业的产品经理+产品运营，这群人假如有300万人，目前我们已经有了10W用户，且依靠口碑形成的自增长还比较迅速，那么我们是不是应该去加大一些推广和营销的力度，把推广做得更好一些了？
又或者，假如我们现在才只有1W用户，且课程等产品体验还比较一般，那其实我们当前的主要核心任务是不是更应该是先节奏慢点儿，踏实把产品体验搞好了再说？
2. 假如做完了一件事但效果不好，数据可以告诉你，你的问题出在哪里。
比如，我们新做了一个围绕着课程推广的活动，但结束了之后发现真正愿意去参加课程的人不是太多，那你是不是该去看看，到底是引流引得不够多，还是课程页面转化率太低，还是整个报名流程有问题？
3. 假如你想要实现某个目标，数据可以帮助你找到达成的最佳路径。
好比你老板让你要把销售额提升5倍，你是不是得去看看，销售额的提升到底该从哪里来更合适？是搞进来更多流量？还是用心把付费转化率做上去？还是好好提一下客单价？或者老板要的是用户量提升50万，你是不是得去看看，这50万用户从哪里来更靠谱？多少可以来自于用户口碑和自增长？多少可以来自于网盟？多少可以来自于豆瓣小组新浪微博？
4. 极度精细的数据分析可以帮助你通过层层拆分，对于用户更了解，也对整个站内的生态更有掌控力。
比如，某机构这么多课程，我们是完全可以通过数据得到以下问题的答案的——从课程的层面来看看，到底什么样的课程更受大家喜欢？然后，大家听课的习惯是怎样的？是喜欢同一堂课认真听很多遍？还是一堂课只听了3-5分钟就走掉了？再然后，一个还没毕业的大学毕业生和一个已经工作了2-3年的互联网从业者，虽然同样都是想要学习，但学习习惯和诉求是不是应该是有所不同的？以及，假如我们想要尽其所能的服务好全部用户，我们是不是可以把这些用户划分为各种不同的类别，然后分别推送给他们不同的课程和学习内容，引导他们去完成各种不同的用户行为？
5. 数据当中可能隐藏着一些潜在的能让你把一件事情变得更好的线索和彩蛋，有待于你去发现和挖掘。
好比，在某机构的用户群中，我们要是通过数据的分析发现了这样一个结论——在过去1个月内，但凡是跑到三节课来报名上课的用户，70%都是因为看了我们的某篇文章才跑过来的，这时候你觉得你应该做点啥？
毫无疑问，当然是把这篇文章放到首页显眼处，或者放到新用户注册或访问过程中的某个必经节点上，用它去刺激更多的新用户啊！
接下来，我们来结合更详细的实例聊一下上面提到的第2种价值体现。
假如你想达成某个特定目标，如何通过数据来评估和具体化你的最佳达成路径？
我们来看一个例子：
假如某机构在接下来一个月的目标是要把日均报名上课人次这个指标提升到20000（当前为2000）的话，投入预算成本最低的情况下，我们可以怎么做？
拿到这个问题后，我们首先可以依照目标拆解方法对于我们的目标进行拆解，于是可得——
课程报名人次=网站流量×课程转化率×人均报名课程数
然后，既然是要把目标指标提升10倍，我们要分别评估一下提升3个因子的可能性。
先看网站流量，假定某机构的目标用户主要是3岁以内的互联网产品+运营领域的从业者，目标用户共计约100W左右，但目前网站日UV只有不到3000，那么以正常逻辑推断，在网站正常日UV方面拉升到目标用户的10分之一左右，也就是10W应该都是可以的。但这个流量如果是需要在短期内拉动，肯定是需要投入一些费用的。
再看课程转化率，假使目前网站整体UV-课程报名人数的转化率为2%，同时又经过分析发现，每天访问课程页面的UV为2000左右，那么依据经验判断，这已经是一个还算不错的转化数据了。按照我们参考其他同类课程学习类网站的数据，3%已经是很上等的网站UV/报名数转化率。我们在此暂且认为我们经过流程梳理后，可以在加强站内课程曝光引导、优化课程列表页、详情页等布局以及课程文案、优化课程报名流程&体验等环节均作出一定优化，从而实现3%的转化率，整体提升1.5倍。
最后是人均报名课程数，假使我们发现目前某机构的平均每用户报名课程数量为2堂，而站内每月会同时开出25堂课，且这25堂课间往往都是彼此关联存在逻辑递进关系的。于是我们可以据此判定了，人均报名课程数这个因子是存在明显可以提升的空间的。因为某机构目前主要有两个主要的课程体系，且每个体系课程目前已有12堂课，所以我们姑且推断，依靠课程打包、相关课程推荐、站内消息告知、一次性报名多堂课程赠送绝密资料等等一系列运营手段，应该可以把单用户人均报名课程数提升到10堂课左右，整体提升5倍。
好了，因为我们的命题要求是 “预算最低”，所以我们的思路一定是优先考虑无预算的指标拉升手段，再考虑有预算的指标拉升手段。那么基于以上的推断，我们应该可以在不做预算投入的情况下做到以下状态——
课程报名人次=网站流量×（课程转化率×1.5）×（人均报名课程数×5）
即，课程报名人次=网站流量×课程转化率×人均报名课程数×7.5
此时我们发现，如果按照这个推断，课程报名人次这个指标，已经被我们提升了将近7.5倍。也就是说，为了达成10倍的目标，理论上我们只需要再投入一些预算，把网站流量再提升到原有基础1.33倍以上即可有望达成预定目标。
至此，我们的这个最低成本达成目标的运营方案，算是成形。
分析完这个例子，是不是感觉数据真的可以帮助我们把问题界定得无比精细，让我们言之有物目标确凿？
第一，理论上，假如作为一个运营负责人，我们应该对于每一个关键性的用户行为都定期（比如每三个月或每半年）进行全方位多维度的分析，做到对于每一个关键用户行为的用户习惯和当前产品指标中的问题点了然于胸的。
但，事实上是绝大部分运营都可能看不到那么全的数据，这里面原因有很多，比如数据后台不完善，没有数据权限等等，这时候我们该怎么办？
我的建议是：
1.不管看不看得到，你都要让自己具备这样的分析问题和解决问题的意识+能力；
2.如果某个数据的缺失已经严重影响到了你的工作开展，一定要向老板持续沟通持续要，直到拿到为止；
3.如果只能拿到局部数据，那就先对局部数据进行一些分析和推断，再带着你的一些假设去工作，以工作成果来验证你的假设。再随着业务的发展和要求不断去完善数据需求。
第二，对很多产品来说，往往都是20%的重点用户，给该产品带来了80%的价值。
所以，无论是分析数据还是具体开展运营工作，你也要培养起来这样一个意识：要重点去关注对你最有价值的那部分用户，把你至少50%左右的精力用于去关注他们。
比如说，你站内更加活跃的用户，更愿意贡献内容的用户，更愿意参与用户服务和管理的用户，等等。
数据当中可能隐藏着一些潜在的能让你把一件事情变得更好的线索和彩蛋，有待于你去发现和挖掘。
关于这件事，基础的逻辑可能是这样的——
第一，你先找出你的产品中，当前可能存在问题的某个关键度量（或称指标）。
第二，对于这个度量进行纵览，从它的构成去看：是否所有用户或我们的所有服务在这个度量上的表现都很差？还是说有一部分用户或服务在该度量上的表现是会显著好于其他用户或服务的。
第三，你可以对于那些表现显著要好的用户和服务在不同维度上进行进一步挖掘，寻找其背后的一些共性用户行为或特征，然后再把这些特征放大到极致。
如果打个比方的话，但凡打仗想要获胜，你既得有上阵杀敌的本领，又要能够运筹帷幄，找对你的突破口和取胜策略。策略和突破口没找对，很可能任你有万夫不当之勇，仍然无情湮没于人海中；而硬本领不够强，则策略再好，你也根本没有取胜的可能。
这当中，数据对于运营的作用与价值，就是它帮助你找到一块战场上的发力点和突破口。换句话讲，一个不懂得跟数据打好交道的运营，很可能到了战场上，会是盲目的。
但同时，数据也是一个很庞大的分支，关于各种数据分析的策略、方法、工具之类的，如果真的要放开了去讲，可能又是一本书。大多数运营都应该涉及不到那么深和高级的数据分析技巧，我们在这里的目的，只是希望你能对于数据与运营工作间的关系有一个较完整的理解，以及理解一些基本的数据意识和分析思路。
关于数据和运营之间的关系， 了解真正把运营的精细化要做到极致，数据是需要在其中扮演必不可少的作用的。 发顺计算机 拥有200多个城市的覆盖网络，独家的 客流管理 解决方案能够为店铺提供精准、多元化的商业客流数据，系统通过视频分析检测活体目标（人体头部、肩膀），分辨人体的行动轨迹方向，并计算设定区域内不同方向的目标数量，达到精确的人流量统计结果。有效协助商家做出明确决策，帮助 零售 商优化顾客购物体验，提高盈利能力。
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5. 运营要看到的数据你知道是什么吗？
6. 什么叫数据运营
么是数据运营？我们可以从广义和侠义两个角度来理解： ①狭义：指“数据运营”这一工作岗位。它跟内容运营、产品运营、活动运营、用户运营一样，属于运营的一个分支，从事数据采集、清理、分析、策略等工作，支撑整个运营体系朝精细化方向发展； ②广义：数据是反映产品和用户状态真实的一种方式，通过数据指导运营决策、驱动业务增长。与数据分析师的岗位不同，数据运营更加侧重支持一线业务决策。 二、数据运营的主要工作是什么 1、数据运营是做什么的：数据规划 数据规划是整个数据运营体系的基础，它的目的是搞清楚「要什么」。只有先搞清楚自己的目的是什么、需要什么样的数据，接下来的数据采集和数据分析才更加有针对性。 数据规划有两个重要概念：指标和维度。 1）什么是指标？ 指标用来衡量具体的运营效果，比如 UV、DAU、销售金额、转化率等等。指标的选择来源于具体的业务需求，从需求中归纳事件，从事件对应指标。 2）什么是维度？ 维度是用来对指标进行细分的属性，比如广告来源、浏览器类型、访问地区等等。大体上，维度可以分为人口属性、设备属性、流量属性、行为属性4个方面： ①人口属性：包括性别、年龄、学历等人口统计学数据； ②设备属性：包括设备类型、型号等等； ③流量属性：访问来源，广告来源、广告内容、关键词等等； ④行为属性：活跃度、新老用户等等。 2、数据运营是做什么的：数据采集 数据采集是数据分析的基础，传统的数据采集需要花费人力成本和时间成本。数据采集目前有三种常见的数据采集方案，分别是埋点、可视化埋点和无埋点。 ①埋点：通过在产品（网页、APP等）中手动添加统计代码收集需要的数据。 ②可视化埋点：可视化埋点是埋点的延伸，通过可视化交互的方式来代替手动埋点。这种方式降低了用户使用的门槛，提升了效率。 ③无埋点：无埋点颠覆了传统的“先定义再采集”的流程，只需要加载一个SDK就可以采集全量的用户行为数据，然后可以灵活自定义分析所有行为数据。相比于埋点方案，无埋点成本低、速度快，不会发生错错埋、漏埋情况。
7. 运营App最该关心什么数据
1.用户数 获取用户数一直是一个APP的使命。但单纯看用户总数并不能说明很大问题，最主要的还是要关注注册用户数和下载数，其次就是要关注这些用户获取的来源和途径，一般不外乎几种，主要是通过一些应用市场，比较明显的一个例子是数学宝这个用户，在几个主要的应用市场上上架之后每天平均能达到150的下载量;通过广告途径也是一个很好的方法，比如说在内容上做下植入式广告，或通过一些爆点文章吸引用户来下载和注册APP，从广告上来讲，OpenCom的APP都设置了启动页，启动页一可以做为广告页，实现运营者的营收，二是可以设置一些和APP相关的有趣图面，吸引用户，以此拉动下载量和注册量。 2.日活跃度、周活跃度和月活跃度 这个很好理解，上面讲过用户数的获取，但用户吸引进来了，是看一看就卸掉APP呢，还是通过不断的提醒又将用户吸引进来呢，这都是要考虑到的情况，所以不能单单只看用户数。用户对APP的内容是否感兴趣，是否是目标用户，对哪些内容进行了点赞和评论，这些数据和用户习惯都可以在管理后台看到，但能不能好好利用这些资料又另当别论了。最简单的可以从用户习惯上看到用户的偏好，可以对此做一个简单的统计，哪些内容推出来比较受用户欢迎，哪些内容点击量又少得可怜呢，甚至可以以此划分成频道，将用户分门别类后，将用户引入到他感兴趣的频道，能更好地提到用户的活跃度。一般而言，在互联网上，七天是一个习惯养成的周期，如果七天都能保持点进APP的习惯，那么只要不断地培养用户的习惯，就可以使用户转化为忠实用户。 3.留存率问题 用户引进后，总是不可避免地会面临用户流失的问题，这是很正常的现象，毕竟有些用户就不是自己的目标用户群。但这确实对于运营人员来说起到一个警示作用，运营有时候就像一个清洁工人，疏通管道，打扫好用户经过的路，营造一个干净、舒服而且温馨的空间。从留存率来看，可以越来越清晰地描绘出用户画像，用户的一些习惯偏好，做好总结，对留存率问题客观看待，当然如果留存率异常，那就要反思自己最近的内容运营或者用户运营是不是有哪块出了问题了。 4.盈利问题 这是个很现实的问题，但凡做APP的无不是冲着APP的盈利来的。而APP盈利的商业模式有哪些呢?还挺多的，除了大家常规知道的广告费用外，OpenCom后台在盈利这点是研究比较透彻的。广告费用在启动页以及一些频道和幻灯片上就可以做文章了;除此之外，要介绍下OpenCom的重点插件周百通3.0，直接实现用户的营收，商家可通过周百通平台上架产品，用户也可以在此购买需要的产品，实现用户商家运营者的商业闭环;当然仅仅是这样还是不够的，运营最需要的就是激励用户，所以财富系统通过积分奖励用户是常用的把戏，在这点上OpenCom玩出了新花样，同样是发言或点赞等可以获取积分，不同的是积分可以获取实在的奖品，直接刺激用户的活跃度，而且还有每日签到提高用户的粘度。 运营好一个APP当然不能单单只看这些数据，要考虑的方面还是有很多的，比如说APP的推广渠道及其有效性，以上建议参考的数据和问题可以说是运营APP就不能绕过的基础数据，从数据上来看运营才能看得更清楚和客观，也希望大家能用好这些工具。
8. 数据运营是什么?
从广义来讲，数据是反映产品和用户状态最真实的一种方式，通过数据指导运营决策、驱动业务增长。与数据分析师的岗位不同，数据运营更加侧重支持一线业务决策。 一名优秀的运营人员，应该熟悉自己产品的流量概况，通过每天看网站的流量情况，运营人员可以清楚掌握流量指标及其变化趋势，方便评估过去和预测将来趋势。 数据运营注意事项 数据运营需要了解在产品运营的过程中，需要什么数据。譬如说，电商，首先要看订单量、客单价、转化率，还要看用户在不同页面中的流转的过程数据，在哪里停留，下拉到什么位置，等等。 其次，数据运营要定义数据的意义。譬如说，App里的「激活」，定义究竟是用户下载App并完成注册，还是用户使用了某个功能。
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