开工大吉：数据分析的6大流程

无 干 货不 运 营

年假已经结束了，相信大家也陆续的回到了工作岗位上。如何让自己保持精力充沛呢，这里给大家一个建议：上班的第一周提前半个小时到公司，梳理自己的工作思路，多走路锻炼身体······

今天我们继续分享新媒体运营“术”的相关知识：运营中的数据分析。

先来说一下什么是数据分析：

定义：数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。通过原因、现状的数据分析为预测提供依据。

数据分析的6大流程；

1、思考框架（目的与思路）；这里需要我们熟悉常见的分析理论：

5w2h模型——搭建思考框架，这里可以看一本书《金字塔原理》；

swot理论：针对的是产品定位分析；

pest理论：常常用来进行行业分析；

4p理论：营销过程中经常用到；

不清楚的自行搜索、探究。

2、数据收集；

企业结构化数据分三种：

媒体型需要收集打开率、转发收藏率、新增粉丝数、留言数、转载数等相关数据；

卖货型需要关注：SKU、进站uv、页面跳转率、复购率、GMV等；

产品型：需要收集产品的使用次数、频次、留存率、付费用户数等；

用户非结构化数据；

包括用户的留言评论；微信上的点击回复行为；关注的公号名字；微信对话的表情文字；朋友圈的内容、形式与频次；

常用的数据收集工具：爬虫工具（Python、八爪鱼、火车头等）；

3、数据处理；

数据处理通常经过清洗、转化、提取、收集这几个步骤，常用到的工具有sql和Excel函数；

4、数据分析；

数据分析常用到的工具有Excel、spss、sas等

常见的分析模型包括：聚类分析；漏斗分析；波士顿矩阵分析框架；

聚类分析通常用于用户、内容运营，分析的主要指标是文章传阅指标和粉丝增长指标。

感兴趣的可以将公众号后台的数据记录到Excel表中，通过环比和同比进行分析，进而采取相关措施；

漏斗分析常用于活动运营，主要分析各层漏斗，找到最大层，一层层分析原因；

波士顿理论分析框架的作用：画出四象限，找到最优、去掉最差；采用的工具是Excel；

5、数据展现；

展现形式有图标、表格、文字等；

6、撰写报告；

通过数据分析对比，得出结论，进而提供相关建议；

感兴趣的可以按以上流程去分析一下自己运营的账号，看看有哪些地方不足哦！