运营数据分析怎么做，运营数据分析怎么做吸引人？( 二 )

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有了硬实力评估以后，运营才好制定策略。基于硬实力评估，有一些基本运营策略（如下图）。

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有了基本的运营策略，数据就能评估实际表现。一个商品如果没有达到预期，那么即使有一些销量，有一些利润，也会被认为是失败的商品，需要优化更新。如果是常规套路做不动，优先提醒商品做改良；如果是差异套路做不动，或者差异套路搞下来亏损严重，而提醒运营停止骚套路，老老实实做。
很多公司做不好，是因为：缺少对商品硬质量的清晰定位，一味看销售表现，销售不好的时候，又开始各种活动加持。这样眉毛胡子一把抓，自己模糊了自己的判断。运营人员无法制定针对性方案，数据人员无法区分自然销量与活动效果，最后水越搅越浑。
3. 触达渠道对大部分非垄断企业来说，真正的关键在：触达用户的信息渠道。一个很现实的问题是：消费者和非垄断平台的互动太少了……消费者大部分时间贡献给了少数几个游戏、短视频、社交APP 。对非垄断企业而言，想和消费者互动，手段是非常有限的。
公域：通过垄断平台推广告，成本高，没有用户积累。
私域：吸引用户加群、加企微、关注自家商城有难度，且存在感低，很容易流失。
所以，不认真考虑如何解决渠道问题，所有的画像分析、消费分析、活动推广都会失效。这是个浅显的事实。然而在实际工作中，这一点经常被忽视。企业里经常出现：“一通分析猛如虎，一看触达一点五”的问题，98.5%的用户压根不知道你的存在，分析用户画像、 RFM之类的有毛用。
因此，分析用户活跃情况，就很重要（如下图）：

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在用户活跃的基础上，再对用户在不同渠道，对内容响应率进行分析，找出触达每一类用户的手段。

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三、小结综上过程可看出，数据运营是个“干中学”的工作，只有边运营迭代，边数据校正，才能越做越好。
那些出现问题的企业，常常是把运营和数据脱离：
要么：运营干啥数据不要管，等活动做完了，变着法让数据说好，不好也得想法子说好！
要么：运营两手一摊：“我啥都不会！你要分析出来我该咋办！”而数据分析又只会：“活跃低了，要搞高！”……

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一提到数据运营，很多同学很疑惑。在公司里，经常领导们对数据运营抱了很高期望，一张嘴：“数据驱动运营”，“降本增效”之类的口号都出来了，可真到工作中，就变成了“写sql的运营” 。到底咋驱动了？咋提高效率了？看不到落地成果。
今天系统讲解下，数据运营体系该如何运作。
一、什么是数据运营作为消费者，你是否经常遇到这种场景（如下图）：

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这就是没有数据运营的典型尴尬：丫还真以为全世界都一样为他们家店开心呢！数据运营就是要解决“一刀切”“降价就完了”的问题。数据运营的做法，是：基于数据分析，结合用户需求，打造匹配用户的运营方案。
一提到“结合用户需求”，很多人会顺口说出“千人千面” 。如果是垄断平台，确实可以这么说，比如某宝的商品SKU多达2亿个，基于2亿个SKU打造1000个个性化方案确实有可能。不过大部分非垄断企业，商品SKU一共500个左右，且不是个个爆款，有竞争力的也有十几二十款，扯毛线的“千人千面”……