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。

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。

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)。

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。

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。