「后产品时代的运营之道」数据分析的那些方法论

昨晚做了一个分享会，在后面的提问环节当中，有位同学的问题提的不错：你对数据怎么看？觉得很多时候我们在做运营的时候都是建立在数据的基础上的。这位同学可以说是戳中了很多从事运营的朋友，因为我们现在在做运营的时候更多是凭着拍脑子或者主观意愿去做运营决策，没有太多关于数据的分析以及证明这样做对的还是不对的。

在我刚接触运营的时候，我也是想很多朋友一样，更多的是靠着自己的直觉去做决策，而没有加入数据去分析证明。我之前在一篇文章说到：数据驱动运营是未来运营的趋势，也是我们运营人的一个分水岭，在的运营刀耕火种时代已经趋于没落的时候，精细化运营以及变得尤为重要，数据驱动决策是我们运营人必须要面对的挑战也是我们要下意识学的一门技能。

后产品时代的运营之道今天已经写到第七章，在这一章节我们就说说数据的重要性以及我们在做数据分析的时候会用到哪些方法论。

在这里有个误区需要解析：

数据分析方法论：它更多指的是数据分析的思路，从宏观的角度去指导如何进行数据的分析，数据分析的前期规划。

数据分析方法：指的是具体的分析方法，例如对比分析法、交叉分析法等一些具体的方法，是一种从微观的角度去指导如何进行数据分析。

还真不要说，我们很多初级的运营会经常弄错这之间的概念。而我们今天要讲的是宏观的数据分析方法论。

一、逻辑树方法论

逻辑树是将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展。麦肯锡分析问题最常使用的工具就是“逻辑树”。“逻辑树”指的是在问题解决流程中，深入探究问题的成因，因而能在有限的时间内，将解决对策“具体化”的技术。它是以逻辑的因果关系为解决方向，经过层层的逻辑推演，最后导出问题的解决之道。冷静、客观的逻辑分析可以为我们的操作提供坚实的图表基础，当然，具体执行还需要每个人的认知与感悟。

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运用麦肯锡逻辑树分析法很有效，通过逻辑思考，能轻松解决问题。逻辑树具有三大优点：事先找出遗漏或重复、展开原因和解决对策，以及让各内容的因果关系更清楚具体。

具体来说：

1、用“逻辑树”探究因果关系，归纳现象，找出“问题到底在哪里”；2、假设可能解决方案，尽快验证可行性；3、分析资料、合理推论，找出最终解答；4、打破框架，发散与收敛，破除思考盲点；5、培养洞见，抽象归纳、具体分析，看见别人看不见的答案。

二、5W2H方法论

5W2H分析法又叫七何分析法，是二战中美国陆军兵器修理部首创。

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提出疑问与发现问题和解决问题是极其重要的。创造力高的人，都具有善于提问题的能力，众所周知，提出一个好的问题，就意味着问题解决了一半。提问题的技巧高，可以发挥人的想象力。相反，有些问题提出来，反而挫伤我们的想象力。比如发明者在设计新产品时，常常提出：为什么（Why）；做什么（What）；何人做（Who）；何时（When）；何地（Where）；如何（How）；多少（How much）。这就构成了5W2H法的总框架。如果提问题中常有“假如……”、“如果……”、“是否……”这样的虚构，就是一种设问，设问需要更高的想象力。

在发明设计中，对问题不敏感，看不出毛病是与平时不善于提问有密切关系的。对一个问题追根刨底，有可能发现新的知识和新的疑问。所以从根本上说，学会发明创造首先要学会提问，善于提问。阻碍提问的因素，一是怕提问多，被别人看成什么也不懂的傻瓜，二是随着年龄和知识的增长，提问欲望渐渐淡薄。如果提问得不到答复和鼓励，反而遭人讥讽，结果在人的潜意识中就形成了这种看法：好提问、好挑毛病的人是扰乱别人的讨厌鬼，最好紧闭嘴唇，不看、不闻、不问，但是这恰恰阻碍了人的创造性的发挥。

三、PEST方法论

PEST分析是应用于宏观环境的分析，比如一些世界500强企业在分析宏观国内外环境的时候会经常用到这种方法论。比如沃尔玛、大润发、肯德基等等。其中P是政治(politics)，E是经济(economy)，S是社会(society)，T是技术(technology)。

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不过使用PEST分析法存在着优缺点平衡的一个状态：

PEST缺点：

1)变化因素大。

2)企业决策需要考虑各种因素。pest之分析了宏观市场因素，故不全面。

PEST优点：

1)外部因素主要包括p、e、s、t四个方面，作为战略决策依据，pest可以从宏观角度全面地分析外部环境。

2)利用不同的角度，从变动的因素上探求某个行业可能的发展潜能，对企业的发展前景有一个大的整体把握。

3)对于各方面的变动可以及时地作出反应，制定出对应的改变策略。

四、SWOT方法论

SWOT分析法不但可以用来分析企业所处的环境优缺点，还可以用来分析 个人自身的有缺点呢，而这种方法论也是我们大家最早接触的一种分析方法论。不过他更早的时候是用来确定企业自身的竞争优势、竞争劣势、机会和威胁，从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来的一种科学的分析方法。

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我大概是在09年接触这个方法论，当然了，那是也是学生时代。不过我觉得学生时代多多少少都会接触到这个分析法。在后来出来工作之后，就会经常接触到，分析竞品以及自身所处的环境。

比如我在做一个运营活动时候，我会比较经常用到这个方法论。做好活动运营，打造一场成功的活动，离不开每一个环节的精心设置，知己知彼方能百战不殆。SWOT分析作为活动运营的前期准备阶段，能让运营策划人员认清现状，把握做活动的资源优劣势，为制定可量化的目标提供参考依据。我们处在瞬息万变的环境中：行业大环境在变、竞争对手在变、自身的情况在变、产品在变、资源在变、人也在变。通过SWOT法则对内外部的优劣势、机会威胁进行详细的分析，可以为活动的顺利开展打下坚实的基础。

就比如我们想要策划一个简单的微博转发抽奖活动，目的是吸引10万个新粉丝关注，这就要求所提供的奖品足够有价值。假如设定奖品是20台128G的iPhone7，按照市场上价格的为6300元/台，总的成本是126000元。但是综合分析公司以往的活动预算、最近的财务收支情况，发现企业的活动预算并没有达到126000的可能，由于资金的限制，活动也就没有实际的意义了。

如果有充足的资金，可以为活动投入更多的资源，这是企业的优势，可以有效利用；没有足够的资金，这是企业劣势，需要想方设法解决，包括让活动文案更加有趣、奖品设置的更加实用、发动更多身边的人帮忙宣传等等。

五、用户行为方法论

我们都知道，做运营每天都会跟IP、pv、uv、页面停留时间、跳出率、回访者、新访问量、流失率、日/周/月留存率打交道。可是作为我们运营人，每天跟这么多的数据打交道，可就是不知道哪些是有用的，哪些是可以剔除的，又有哪些对我们的决策起着决定性的作用。

我们把对这些数据分析叫做用户行为分析。用户行为分析，是指在获得网站访问量基本数据的情况下，对有关数据进行统计、分析，从中发现用户访问网站的规律，并将这些规律与网络营销策略等相结合，从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题，并为进一步修正或重新制定运营或者营销策略提供依据。

对不同的用户关注的点要不同，所以要分析的点也不同，当然前提还是你的用户应该足够多，基于大数据才是最主要的。

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1.认知------->网站访问-------->IP、PV、人均页面访问量、访问来源

2.熟悉------->网站浏览、网站搜索--------->平均停留时长、跳出率、页面偏好、搜索访问次数占比

3.试用------->用户注册-------->注册用户数、注册转化率

4.使用------->用户登录、用户订购--------->登录用户数、人均登录、访问登录比、订购量、订购频次、内容、转化率

5.忠诚------->用户粘度、用户流失--------->回访者比率、访问深度、用户流失数、流失率

而我觉得用户行为分析在我们现阶段运营人较为关注的有3个点：黏性，活跃，产出

黏性是用户在一段时间内持续访问和使用网站的情况，更强调一种持续的状态，这里包括：访问频率和访问间隔时间，

活跃用户指每次访问的过程，考察用户访问的参与度，所以对统计期内的每次访问取了平均值，选择平均访问时长和平均访问页数来衡量活跃。

黏性和活跃产生的价值可能是显性的，可能是隐性的，如品牌或者口碑，但产出直接根据网站的业务衡量用户创造的价值输出，如电子商务网站可以选择订单数和“客单价”，一个衡量产出的频率，一个衡量平均产出值的大小。

上面所说的是5种数据分析额方法论是我们在工作学习生活较为常用的，而在数据分析的方法论中当然还不止这5种，比如4P理论、BCG 波士顿矩阵、GE矩阵、五力模型、价值链理论这些可能听的比较少，运用的也比较少，但是不管怎么样，未来的运营肯定是建立在数据分析的基础上去做决策，确定行为理论分析的决策都是走不远的。

文字丨艺林小宇，运营总监，独立媒体人，喜欢用白话文讲述移动互联网时事热点，专注于产品运营、策划、BD合作等领域。