社群运营之“数据分析与应用”

一、数据分析对社群的代价：

1、判定社群运营能否健康

社群数据（进群率、 在群率、退群率、召回率、群活率）可以看出群对用户的吸引力，为社群优化供给数据指导

场景数据（转化率、复购率、客单价）反应社群用户消耗才能，指导用户分层，找出焦点用户，培育忠适用户群体

2、考证运营战略能否有用

客户数据变化指扶引流渠道，引流话术的优化，领会用户爱好，停止内容办事迭代

内控数据变化（响应时长、接待数目、答复占比）：指导社群运营改良工作

销售数据变化，领会社群采办情况，变现才能，指导促销活动和设想

UV、PV：领会推品对于社群用户吸引力，指导后续选品

3、判定客户满足指数NPS

客户满足度指数：权衡客户对营业、采办和互动满足水平的目标

4、判定客户的净保举值：

计量客户向他人保举产物或办事志愿的指数

保举者：铁杆粉丝

被动者：满足但不热情的顾客

贬损者：不满足的顾客

5、判定用户LTV生命周期总代价

用户的虔诚度越高，在用户生命周期内愿意屡次采办产物或办事发生的LTV代价就越高。LTV=保存时长*人均客单价*单个用户均匀采办次数

二、数据分析通用流程：

1、营业了解：

清楚营业方针，营业逻辑，营业流程及关键行动，关键节点和关键目标，可以有相关的数据作为参考

2、数据监控：

监控数据，发现异常数据，异常数据包括上升或下降

3、发现题目：

发现题目数据，并检察数据的前后关联数据，发现数据间的纪律，连系营业停止总结

4、鞭策改良：

针对题目数据，调剂优化运营战略；针对纪律数据，大胆假定

5、数据考证：

大胆假定，谨慎考证，用数据考证假定，停止成果优化，反哺营业了解

三、数据分析维度：

1、日报

客户数据、内控数据、场景数据）：

反应反应当日社群的人数变更、活跃情况、GMV销售情况，便于领会社群和健康情况

2、周报：

与上周数据对照，可以预估本周运营战略能否有用，指导实时改良运营战略

3、月报：

与客年龄据同比、与上个月环比；消除季节身分，领会变更趋向，趋向是什么，变更的缘由是什么；以及变化的成长速度

四、常见的数据分析方式：

1、趋向分析

持久跟踪焦点目标，有同比（与客岁同期）、环比（本月与上月）

趋向数据分析适用于产物焦点目标的持久追踪，需要明白数据的变化，以及对变化缘由停止分析；从趋向数据上动身得出结论并优化运营

焦点分析要点：趋向中的拐点

趋向分析的分类：

现状分析：评判某一个产物卖的好欠好，需要当前数据和历史数据

猜测分析：猜测某个产物能不能继续扩大市场

2、偏向类分类：

纵向分析：单个数据停止本身趋向对照

横向分析：对多个数据停止同一维度的趋向对照

3、对照分析

水平对照：与方针值停止对照

纵向对照：与同业业竞品对照、全站数据对照

4、历史数据对照：

找到数据阈值和均匀值，对照筛出异常数据。

凡是取焦点目标历史几个月大概一年中最大值、最小值做阈值，与以往数据停止对照，当某一时候段的成交率高于或低于这个范围，肯定为异常数据，从而查找发生异常的缘由。

一般以检查比值为主，例如活跃率、转化率、点击率等，能更直观的反应出数据变化

五、社群运营数据分析和运营优化：

1、客户数据

社群客户变化指扶引流渠道，引流话术的优化，领会用户爱好，停止内容办事迭代

2、内控数据

内控数据变化（响应时长、接待数目、答复占比）：指导社群运营改良工作

3、销售数据

销售数据变化，领会社群采办情况，变现才能，指导促销活动和设想

4、拜候量、访客量

UV、PV数据变化，领会推品对于社群用户吸引力，指导后续选品

5、社群数据

社群数据（进群率、 在群率、退群率、召回率、群活率）可以看出群对用户的吸引力，为社群优化供给数据指导

6、场景数据

场景数据（转化率、复购率、客单价）反应社群用户消耗才能，指导用户分层，找出焦点用户，培育忠适用户群体

六、消耗者调研洞察数据模子搭建与分析

1、调研前期：

分解布景、界说题目、明白方针、梳理思绪、模子搭建

2、调研中期：

问卷天生、优化加工、天生结论

3、调研前期：

报告展现、落地履行、复盘 （方针加优化加深思）

七、数据分析留意事项

1、运营角度动身不竭丰富数据的逻辑系统和完善水平

我们的方针是什么？做什么可以实现方针？怎样肯定做的是对的？

制定焦点战略，肯定成果数据：提升XX 下降XX

搭建数据逻辑流程：

梳理运营思绪（建立数据系统）——制定焦点战略（肯定成果数据）——拆解运营行动（肯定进程数据）——复盘运营成果（迭代数据系统）

2、分析维度

在停止数据分析的时辰不能只看单一维度的数据，避免被表象迷惑，从多维度停止连系分析，从直观、复算、趋向数据中找到题目本质

3、数据分析与市场情况

除了看数据自己的变化之外，还要连系行业情况，市场情况变化身分停止综合分析，避免堕入数据陆地，疏忽现实的营业场景

4、数据之间的关联性

群接待语与退群率之间的关系：

群发频次与退群率之间的关系

群活跃率与转化率之间的关系

社群客服与运营与社群转化率之间的关系

5、数据核对与正确性

数据倒查与改正倒查：

数据的复制能否正确、

数据计较能否正确、

6、数据统计口径能否同一

取值标准：取值范围、取值格式、计较逻辑