运营数据分析怎么做，运营数据分析怎么做吸引人？( 四 )

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。
【运营数据分析怎么做，运营数据分析怎么做吸引人？】

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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”……
所以再准确一点的定义，是：通过数据分析，基于有限的商品（或者叫：解决方案），匹配对应的用户需求。能做好现有品类的经营，已经是数据运营的一大功劳了。
那么该怎么做呢？
二、三大核心问题既然是拿有限的解决方案，匹配用户需求，那么数据运营要分析的重点就是三个：

用户的需求是什么？
现有的商品/解决方案质量如何？
通过什么方式匹配到用户？

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1. 用户需求用户需求是客观存在的，最大难题是如何收集数据，了解到用户需求。有些人会说：这还不简单，直接让用户填问卷不就好了。问题是，你自己去买东西的时候会填问卷吗，填个屁。用户都是不想被过度打扰的，因此设计顾客旅程，分步骤引导用户留下数据，很重要。
在顾客旅程的设计中，首次接触，首次下单是两个最重要的场景。首次接触如果是顾客主动找上门来，成交率很高，可以抓住机会了解用户需求；如果是被动推送给顾客，则要挑有吸引力的爆款商品/活动,提高吸引顾客的概率（如下图）。