运营商大数据营销解决方案,如何利用数据分析优化运营

本文讲述了运营商大数据营销解决方案,如何利用数据分析优化运营 

运营商大数据营销解决方案，助力企业精准获客

随着移动互联网的快速发展，大数据技术已经成为企业营销的重要手段。运营商大数据营销解决方案，基于三大运营商和第三方平台的合规大数据，精准获客，助力企业精准营销。

首先，我们来看看运营商大数据营销解决方案的核心优势。公司有着非常丰富的数据分析挖掘能力和网络策划经验，能够提供多种形态的产品和服务。同时，我们建立了完备的大数据产品体系，并面向教育、移民、地产、招商、装修、金融、政企等多行业提供大数据综合解决方案服务。

其次，运营商大数据营销解决方案的精准获客能力。通过多维度标签提取用户画像，我们能够精准获取用户信息，并提供精准营销线索。这对于金融、保险、教育、装修、加盟、医美、POS、房地产等行业来说，是非常重要的营销手段。同时，我们还提供了“精准潜在客户”的发现和获取服务，帮助企业快速获取精准潜在客户。

最后，运营商大数据营销解决方案的营销效果。我们推出了多种产品和服务，如大数据+精准营销、大数据+金融征信、大数据+舆情监测、大数据+区域洞察等等。这些产品和服务可以帮助企业更好地了解目标客户，并提供更加精准的营销方案。同时，我们还提供了数据分析和报告，帮助企业更好地了解营销效果，并进行持续优化。

总之，运营商大数据营销解决方案是一个综合性的大数据解决方案服务商，我们致力于为企业提供全方位的大数据营销服务，帮助企业实现精准获客和营销效果的提升。如果您正在寻找一种高效的获客方式，我们的解决方案一定不会让您失望。

1、活动运营的数据分析

策划活动作为运营的通用手段，为了不出现“不知道如何预估活动效果”这样的问题，在活动开始前通常都需求确定一个重点提升的核心数据，这样的核心数据包含新用户注册、用户活跃度、用户付费转化、产品交易额、品牌知名度（百度指数、新浪指数、媒体指数）。

另外，通常运营策划的活动可以分为两类，第一类是非商品交易的互动型活动，它主要关注的数据是活动产生的用户互动量以及产品核心数据提升的效果，把这些互动量再往深的挖就是分析老用户与新用户的互动比例，这样进一步的分析可以帮助运营知道各种类型的互动活动（互动形式+奖品）对新老用户的影响差异在哪。

第二类活动则是商品交易的促销活动，主要是关注促销页面各关键节点的点击情况和各种的转化率是否比日常非活动的状态下提升不少：活动页面商品的点击次数/进入商品的流量的比例、浏览/放入购入车/下单的转化率、购物车/完成付费率、优惠券核销量/优惠券发放量”，当然还有活动为平台带来的总交易额。

促销类活动的数据分析颗粒度再做小一点，建议可以按照新用户和老用户做区隔分析/A渠道和B渠道用户付费比例、付费客单价分析、后续用户留存情况等。以会员类增值服务的销售为例，除了要分析活动带来的销售总额，还可以分析各层级用户的付费情况：老付费用户的购买量以及他们购买的会员有效期长度的分布情况/新增付费用户的人数/购买的会员月数分布/流失用户召回比率/体验会员的付费转化比例。

2、内容运营的数据分析

对编辑来说比较关心的是内容展示情况，包含内容的更新量、曝光量、点击量、停留时长、转发、收藏、点赞、评论以及内容浏览路径“曝光-点击-阅读-分享”的各项转化率。

出于针对性提升某项产品指标的内容运营来说，则需要更多的关注内容对该指标的推动作用。比如通过内容召回用户，那么就是需要关注的是内容送达人数和静默用户登入产品的比例。现在越来越多的电商在尝试用内容来做销售引导，这样的内容运营除了要关注基础的图文阅读量，还需要看内容里商品链接的点击、商品浏览和订单情况。

3、渠道运营的数据分析

广告渠道的投放是产品获取用户的主要途径，运营可以通过下载量和激活量真实了解渠道获取用户的能力。渠道运营需要分析“渠道点击—下载—激活—注册—更深的行为”用户获取的链条上每个环节的转化率，然后优化每个环节的转化效果，从而降低每个用户的获取成本。

当新版本发布出现明显的数据波动时，单纯的看渠道用户获取路径的数据不能帮助我们做出运营判断，建议可以把不同维度的数据做对比，譬如跟历史数据做比较，或同一时间点的同类APP进行多维度间的对比这样有利于运营找到渠道转化率数据变化的根本原因。

举个案例来说明如何通过分析渠道留存率找到运营中的问题：某款社交类APP在发新版本后，与发版前相比出现日活比例急剧下降的情况，这种问题该如何分析？

DAU分成新用户和老用户，运营可以让技术跑出一组数据（如图2），研究近期使用新版的老用户留存情况以此来查看是否为产品问题导致的老用户流失；再观察各渠道留存率新用户的沉淀(留存)，看是产品的问题还是渠道推广的问题。

通过这样一组数据对比分析可以发现，老用户对新版本接受度不错并没有出现大的不动，版本后整体留存率非常低的主要原因是新版本在主推渠道A的推广上存在用户质量不高的问题。

以上是根据常见的运营工种列出的简单数据分析思路，你可在公众号「产品菜鸟汇」回复关键词“数据”可看小贤推荐的6款运营常用的数据工具。

4、项目运营的数据分析

对于项目或者产品的运营来说，如果是需要从项目伊始跟进数据的分析工作的话，应该包含以下和数据有关的事情要考虑。

1）数据项与埋点

运营需要基于对业务流程的了解去尽可能多的列出数据项，做此类工作可以根据用户行为路径做数据漏斗模型，路径拆分的越细这个模型就越有效。

数据项作为基础数据，需要通过技术在相应的路径上埋点统计获得，运营需要根据这些基础数据做关键路径转化比例的分析和按照时间前后的同项数据分析，来明晰项目的运营情况。需要再进一步完善数据项就是根据围绕项目的核心数据做向前向后延伸，向后为用户后续行为的统计，向前为用户来源质量分析。

另外，数据分析可以分为报表数据和非报表数据。报表数据也就是每天能够在数据后台直接看到的数据，通常情况下用户关键路径数据需要做成报表数据。类似新老用户的路径行为差异对比，属于长周期且非核心数据在项目早期阶段不建议做成报表，只需要在阶段性的产品运营状况分析时让技术跑一个时间段的数据对比即可。

2）数据分析周期

数据分析周期顾名思义，是指运营间隔多长时间将数据报表产生的数据扒出来做进一步的分析。在项目初期分析周期可以是1天，如果成熟后就是7天一次甚至更久。除了做各个关键环节的转化率数据分析外，运营可将基础数据按时间轴绘制在Excel表格中，以时间为横轴做成折线可看每个路径的数据趋势，以时间为纵轴可以做成条形图看看每一个路径的转化率。

3）数据分析结论

数据分析是手段，最有价值的是分析后的那几句结论。阅读量低、转发量少、交易额下降…通过数据分析找到导致问题产生的原因；交易额提升、阅读量高、转发量多，通过数据分析提炼出那些有效提升数据的运营手段，可将这些手段固定成产品形态进一步扩大数据效果。

4）项目运营调整

其实，数据本身并不能直接帮助改善产品，数据归根到底是一种度量，想让数据真正发挥作用，一定要基于运营者对业务非常深的理解。运营作为最了解产品里的各项数据情况的人，将数据作为产品改善的依据，需要用数据来证明项目继续做的价值，用数据去推动产品、技术、渠道同学完成做各自的工作优化迭代。

5）项目总体汇报

大的项目基本上可以分成几个不同的时期，笼统的分可以是“检验期-进入期-成长期-高成长期-成熟期-衰退期”，每个时期都会有不同的关注侧重点的，都需要向上去汇报项目总体的运营情况。

如果项目靠谱，数据埋的点多，平台数据分析做的勤，再配上“项目背景、项目目标、项目数据、运营分析、经验复用、后续计划”的项目总结文档撰写套路，遇到领导的突击项目总体汇报时问题基本不大。

在这里重点说说汇报中的项目数据部分，项目数据作为汇报的重点，它可分为核心数据和周边数据（包含内容数据、用户数据以及各种维度的对比数据），核心数据放汇报的最前面附上项目现状概述性的话，这部分讨巧的做法用对标某款大家都熟知的产品方式，比如说你是在做一个小学生教育商品信息共享项目，那么在汇报时就可以用这样的数据开通“教育商品类信息的分享和用户消费量都挺大，产品日活20000+，用户日均分享200个优质商品内容、项目整体的人均浏览PV为10，人均分享量7PV，它将极有可能成为K12领域的什么值得买”

核心数据阐述完后，开始周边数据的分析，内容运营层面就可以分析什么类型的内容是项目的目标用户喜欢的，我们这些内容有多少是PGC有多少UGC，它们的分享情况分别如何和浏览情况分别如何？如果你真的不怕得罪人的话，可以拿你的内容数据跟其他项目的内容数据做对比，证明你的项目内容优质度高，对促进产品活跃度很有价值。

用户运营层面的数据分析，则主要是包含核心业务的各个关键路径的转化情况，梳理出用户流失的关键节点和功能优化建议，然后可以小篇幅的提一提项目的用户层级，有多少核心用户参与内容贡献，有多少分享了内容参与到内容传播，有多少阅读量超过*次以上属于忠诚用户，以及还有多少是潜水的用户。

如果你的项目只是为了提升产品里的某一个核心数据，做完产品日活提升情况的分析之后，就是围绕项目影响这一核心数据的几个关键环节进行数据分析，看看有哪些优化和改进的空间。

最后，回到我们的话题核心观点：当运营过程中遇到策划迷茫时，可以先分析下现有运营策略执行的数据情况，别过早的将现有策略定为无效或者立马去寻找新的策略（策略就那几种，盲目的换只是会把自己更快的逼上绝境）。就像在开头我和朋友的对话那样，活动策略本身没有错，留存提不上去的核心问题是商城里面的商品不给力甚至是物流也被诟病。

上文就是小编为大家整理的运营商大数据营销解决方案,如何利用数据分析优化运营。

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