运营高手如何用交通数据分析模型看懂客流，告别数据罗列？

东莞交通律师获悉

拿月薪三万的运营人员，在进行数据分析之时并不仅仅是简单地去罗列数字！一般的运营人员仅仅会汇报说“购买的人数有XX、销售所得的金额为XX”，但是那些领高薪的运营人员所具备的核心诀窍，是要把数据跟运营的逻辑紧密地结合在一起 。

“做分析不能光罗列数字，要有有深度的结论！”

这属于诸多公司针对运营以及数据分析师的要求范畴，可是究竟要怎样去做才能够具备深度呢，除去将购买人数、购买率这类数据来予以罗列之外，到底除此之外还能够对什么展开分析呢，今日借助运营的实例，进行详实的讲解说明。

01 从最简单的场景入手

想想一个极其简单的情景：全场都是五折状态！每一件物品都是五折的折扣！每一样东西都是五折的优惠幅度！身为消费者，我们最为中意这种简单直接且实惠的形式。

可是从运营方向考量，如此这般会存在啥问题呀？毕竟消费者并非仅有一种类型，每一个企业所面对的起码有四类消费者，而且其中占比多数的是陌生人呢（就如同下面这张图所呈现的那样）。

仅进行打折，所引发的后果便是经营规模越变越小，销售数量或许持于一定水准，然而总体利润却是愈发降低的。

若从事数据分析，却不晓得背后的运营逻辑，仅仅是一味地、单纯地陈列数据，那么就会啰啰嗦嗦地讲出一大串：“有XX人是购买客户，购买金额为XX万，相较于上月下降了x%……”。

只是这些统统都仅仅只是现象方面的陈述，而此处所涉及的深度层面的问题在于，手段呈现出粗暴的状态，并且缺少引流这一举措。假设一个企业在运营期间仅仅只是这样去做，那么历次打折叠所加起来的效果将会更加显著，就如同下面所展示的图片那样 。

所以，想解读数据更深入，需要以下两者缺一不可：

1、理解运营基本逻辑

2、用数据佐证逻辑

02 从简单到复杂

人们为了改变那种简单粗暴的做法，自然而然地会想到，要拆分人群来做。其中最直观的拆分，是将新用户和老用户区分开来，采取不同的策略。要是不考虑运营逻辑，大家会本能地给出三个分析的基本思路，就如同下面这个图示所呈现的那样。

但是要留意，当策略形成了组合的情况之时，便会产生叠加的效应，基于此故而引出三个更深层次的话题，：

1.单个策略执行是否有效

2.两个策略之间，是否有衔接

3.整个策略组合，成本是否失控

这三个问题是由小到大，逐层解决的。

03 单个策略优化

把获取新用户当作例子来说，去进行一种设想，设想出一种方式，是以新用户首次下单花1元钱来购买商品这种最为简单直接、毫不委婉的方式，这种方式优惠力度较大，而且简单得直接，粗暴得彻底，要是作为顾客的话，我们每一个人都会喜欢 。

然而立足于运营层面来看，这般简易的活动，起码是由五个部分组合而成的（具体参见下图）。

脱离其他关联因素，仅仅单独去审视一次特定活动从而着手开展数据分析，必定会仅仅获取到，诸如曝光量为XX万，引导注册数量是X万，购买人数为X万这般，缺乏深入剖析结论的简单数据 。

但是，将所有活动，依照策略目标，编织成活动组，如此一来，便能进一步发现问题，（如下图）。

这里能反映出很多更深层的问题：

1.单一活动，没有做过优化

2.做优化毫无章法，无法有效积累经验

3.做优化仅仅优化某个部分，放弃其他动作

换句话讲：运营呢，自身无力完成，采用乱搞胡拗的方式作整改，这边抄抄那边借鉴借鉴搞拼凑。要是这样的状况能创造得出业绩来，这般才能够证实：整体的环境确实是不错的呐。要是没有达成业绩那也是在情理之中的哟。

情况是另外存在一种，那就是在进行了好些版本的优化操作之后，察觉到：一个渠道的新用户数量与转化率存在着上限，起码在当下的文案创作能力、商品以及优惠政策这种状况下，存在着最大的限定额度。

若能够对这一点予以证明，那么便可得出一个更深层次的结论，即需要开辟全新的渠道来支撑更为宏大的业务目标。如此这般的结论，还能够防止数据分析师老是被人揪住不放进而持续追问，比如：“为何就分析不出更多的优化点了呢”，毕竟它很有可能确实就只有那麼多而已。

04 两个策略衔接

再以上面所讲的例子来说，当新用户达成首单之后，已然拥有了注册信息以及首次交易数据，如此便能够开展更多的分析工作，并且还能够推导出更多的策略。

留意，于运营层面而言，此处诸多策略属于固定可施行的，压根无需进行分析便晓得能够实施，由数据分析提供支撑的，仅仅是具体做法以及数量（比如如下图示）。

在这个时候，除了单纯地进行输出，也就是输出复购率、复购人数、复购商品量等之类的数据以外，把两个策略合并起来进行观察，能够从中看出更多深层次的问题（情况如图所示）。

用户为何不再进行复购呢？若直接去询问数据分析师，大概会把人问得不知所措，可当结合了之前新人阶段策略之后，便能够得出更为深入的分析结论：

1.因为根本没有策略承接这一群新人

2.有策略，但是过于单一，未结合消费习惯

3.有策略，很多样，但缺少培育，就知道收割

4.有策略，有培育，但时机不对，太早/太晚

这些结论，是需要把前后策略连起来看，才能深入发现的。

05 多策略管控

若策略的数量越多，那么策略彼此之间的相互影响就越发显著，在这样的时候，运营会存在两项十分明显的倾向，：

第一类，各部门彼此独立行动，在拉新方面，一个小组有一套策略，于复购方面，一个小组又有一套策略，对于高价会员，一个小组同样有一套策略，营销费用在这般情况下疯狂消耗。

极为简单的示例呈现，承担拉新职责的部门，为使自身考核数据显得美观，于拉新之际额外多塞了几张优惠券，这些优惠券存在3个月的有效期限，而后待到第三个月，负责复购的部门开展活动时，用户毫无缘由地又额外多拿到了几张券。

达成的最后结果，其一为喜好占小便宜的人将券全部使用，非常畅快地占便宜。其二是用户挑选了优惠幅度最大的券来利用，总而言之，必会存在一个部门感到郁闷，其表述为，“为何我的券无人使用？？”。

这些问题，于单独的一次或一类活动复盘之中，是极难清晰、明白地讲述透彻的，然而，当把所有相关活动依据活动自身进行巧妙编织，从而构建成策略组时，就能够清晰、明了地得以审视、洞察。如此一来，既可及时察觉到活动之间所存在的堆叠状况，又能够依据每一位用户精确计算出究竟投放成本达到了多少（具体情形如图中所示）。

成为第二类情况，即把各类动作搅和在一起，既要让用户去观看直播，又得让用户去下载APP进行注册，还强制用户去玩游戏，如此这般一番折腾后，最终能得到的不过是一张可怜吧啦的优惠券。

这种情形压根没必要去举例，现实生活当中存在着太多这样的情况，并且往往是，操作朝着越发繁杂的方向不断演变，优惠向着越来越少的趋势持续递减。有一个基本的常识是这样子的：流程持续拉长，流失的数量就会越来越多。表面上看起来方方面面都考虑到位了，实际上却是方方面面都没有取得良好效果。

在这个时候进行数据分析，除了要给出那极其复杂的流程数据之外，还能够将这个无比复杂的流程，对应到基础用户数据上，瞧瞧它实际上覆盖了哪些人，究竟激活的又是谁，如此一来就能够把那些庞大却没有实际用处的问题给暴露出来。

06 小结

于数据分析范畴之内，长久以来始终存在着这般不良习性，即手持锤子寻觅钉子。今日于书本当中对此谈论提及了逻辑回归模型，那么逻辑回归究竟能够以怎样的方式应用到业务层面之上呢，赶紧给我一个有关逻辑回归的业务示例出来，多谢。

若真的透彻理解了数据模型的本质，其实会发觉，数据模型本质上是点试的输出，像逻辑回归，它所拥有的仅仅只是一个二分类结果那便是：是或者否，除此之外再无其他，又比如线性回归，它仅仅输出的是一个连续型的数字，除此之外便没有别的了。

对于运营工作而言，其工作呈现出链式特点，是相互交织勾连的，是逐步推进不断迭代的。所以绝不能寄希望于一个点状测试的结果来解决问题。哪怕预测得出某个人不会产生消费行为，那又能怎样呢！

这些诸多问题，并非仅靠一个数据模型预测得出，而是得先将运营策略予以梳理明晰，进行编制分组，把内部逻辑梳理清楚，如此之后，方可结合数据，找出盲点，进而寻求到更为深层的原因。

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