运营数据分析的步骤：定义数据分析的目标；收集目标的数据；制定详细的数据分析步骤。注意数据分类和归类；定期分析整理数据。数据运营十大分析方法：细分分析、对比分析、漏斗分析、同步群分析、聚类分析、AB检验、埋点分析、来源分析、用户分析、形态分析。
1、定义数据分析的目标
在做数据分析之前，你要明白自己这次做了什么，想要达到什么样的目标，想要通过数据分析获得什么样的信息，从而开始数据分析。
2、收集目标的数据
不同的数据代表不同的操作意义。所以，明确自己的目标后，就要对相关数据进行分析。只有这样，你才能真正找到合适的数据，准确地分析数据。
3、制定详细的数据分析步骤
面对大量的数据资料，如何才能有条不紊的分析相关数据？这时候就需要提前做好相关的数据分析步骤，这样才能更系统的整理相关数据。
4、注意数据分类分级。
在数据分析的过程中，为了避免日后操作中的数据积累，可以对数据进行分类分级，以便日后做相关数据分析时快速找到解决方案。
5、注意力流失数据分析
在数据分析过程中，许多操作者往往忽略了对丢失数据的分析。其实这些数据才是改善运营策略的关键。因此，我们必须重视对丢失数据的分析。
6、对于运营者来说，数据分析可以更直观的看到运营的效果。因此，定期的数据分析和整理可以帮助运营商优化运营计划，更好地帮助企业宣传相关产品。
运营到底是做什么的？
1、对数据敏感，能发现产品和运营的潜在问题；
2、沟通能力和执行力，调动资源创新，维护现有用户群；
3、想象力和创造力，策划优秀的运营和活动方案；
4、文案能力，能够用优秀的内容吸引用户。
归根结底，运营的核心在于两个方面：流量建设和用户维护，可分为用户运营、活动运营和内容运营。判断和提高上述能力的方法在于——数据分析。
一、交通运行数据分析
流量运营是指通过各种推广、扩散、营销、活动来提高网站的流量指数，也就是通常所说的PV、UV、注册转化、SEO流量运营。
1.流量转换漏斗
流量的重要性不言而喻。流量越大，进入漏斗的用户就越多，可以转化的基础用户就越多。如果转化率达到瓶颈，那么持续的、巨大的流量将是一个网站、一个产品长期运营的关键因素。
因此，通过汇总各个环节的留存数据，分析各个渠道的流失漏斗，可以很好地找到漏斗中不足的环节，快速查漏补漏。
2.交通性价比评价。
通过比较不同通道的效果来选择更好的通道是交通运行的一项重要任务。对各渠道的留存指数、损耗指数、收益指数进行对比分析，通过图表数据选择最适合产品的渠道来源，从而调整资源投入倾向，提高投入产出比。
3.交通用户人群匹配度评价
从长远来看，只有被吸引的用户与产品的目标用户匹配度足够高，才能精准运营这些用户。因此，需要对不同阶段不同渠道的用户画像进行解构，制定出精准针对目标用户的推广方案。如果有精细化运营的条件，也可以在不同的版本或活动中维护不同的用户。
二、用户操作的数据分析
有了流量和用户，运营的大部分工作就是持续有效的促进用户的活跃和留存，发展现有的甚至高价值的用户，因为这些用户会持续为产品带来价值和产生收入。
用户运营就是根据用户需求制定运营方案或运营机制，提高用户的活跃度、留存和付费。用户运营现在已经发展到针对不同类型的用户进行针对性运营策略的阶段。
具体来说，就是引入新用户，留住老用户，保持用户活跃，促进用户付费，挽救流失或沉默用户。
1.用户画像的建立
你的用户是男多还是女多，分布在什么年龄层次，集中在哪些省份，受教育程度如何，兴趣是什么等等，都是基础用户分析的指引，基础用户的分析会决定运营者应该采取什么运营策略、工具和活动、内容。
2.主动、保留和付费分析
此外，用户需要做的是了解用户规模，增长还是下降，进行适当的用户分层。有多少新用户，有多少老用户，每天的增长规模是多少，用户处于什么样的生命周期。
只有明确了这一点，才能明白产品处于什么阶段，用户处于什么阶段，才能明白运营用户的目标，从而选择合适的运营模式。
3.用户行为分析和转换
通过对用户行为数据的分析，灵活运用事件分析模型、留存模型和转化漏斗。了解用户为什么来，为什么走，为什么活跃，为什么留下。新用户的增长、现有用户的活跃和留存、活跃用户付费的提升、流失用户的追回都有相应的措施，让一切决策都有迹可循，而不是“拍脑袋”，才能真正提升活跃、留存和付费。
三、活动操作的数据分析
1.什么是事件操作？
活动运营的主要工作是通过独立活动和联合活动，促进一项或多项指标的短期改善。对于互联网产品来说，活动运营几乎是标准配置，因为活动是用户最明显的工作。
活动运营承担很多责任，可以实现很多目标。活动可以为产品探路，很多产品的功能都可以从活动中总结提炼出来。
比如某电商网站发现促销打折活动很受用户欢迎，可以固化成团购系统、优惠券系统、秒杀功能等系统模块。
比如一个社区网站，如果发现邀请活动可以有效吸引注册用户，就可能把这样的活动固化为：推广者机制；
举个例子，如果一个产品发现签到等活动可以提高用户的持续活跃度，引导用户的行为，那么它就可能把这类活动固化为：任务系统等等。
活动运营的内容相当丰富，文案、流程设计、规则制定、成本控制、收益预期、A/B测试实施、效果评估总结、活动固化等等。规划方向的内容会更多，这里就不赘述了，重点讲数据分析相关的内容。
2.甲乙数据测试
A/B测试的目的是通过数据优化运营和产品的逻辑，想出一个点子，做出一个原型，测试定型。比如测试一个新玩法是否能提高留存，让大家爱不释手。学生吹嘘产品是没用的，最终还是需要用户来验证。
运营的目标是使用A/B测试，通过数据快速验证和确定版本是否符合预期。减少损失，增加利润。运营需要的是一些小而精的东西，可以快速持续的验证。
如何验证？
主要方法是AB测试。
3.口碑分析和留存分析
通常事件设计的好坏会在第一时间从用户的舆情中体现出来，结合舆情数据的综合分析往往可以达到优化产品的目的。同样，活动本身的参与度和留存度也可以反馈活动设计的成功与否，这将为优秀活动的固化提供良好的评判依据。
四、内容操作的数据分析
1.什么是内容运营？
内容运营是指通过对内容的收集、创作、组织和呈现，提高互联网产品的内容价值。打造促进用户粘性和用户活跃度的运营内容。
从整套内容操作的逻辑来看，可以简化为四个步骤：
创意内容(收集或原创，并经过编辑)；
建议和专题制作；
找到需要这些内容的人，推送；
根据数据和用户反馈进行调整和优化。
2.主动互动分析
内容运营是一个非常注重文案基本功的工作，需要从业人员的灵活性、创造性和逻辑性。相比过去，运营商也有了爆发式的增长，渠道增加了很多。随着移动互联网的兴起，不仅考验着每个内容运营者对新媒体、新终端的学习和应用能力，也考验着内容运营者能否根据不同社区、渠道、终端的特点设计内容。
3.口碑分析和留存分析
同样，内容运营也需要关注内容创作和用户留存的口碑情况。
五、摘要
说到这里，我们可以看到运营涉及的内容真的是方方面面，虽然不同运营方向的内容差别很大。但要想做到极致的操作，就必须继续用数据分析的思维去改进方法，提升体验。希望这篇文章能为做运营的同学提供一些思路。
