做運營的同學經常需要看資料,但看資料的時候常有困惑:“看了一堆數,又怎樣?我要幹什麼? 今天系統地跟大家分享一下,該如何從資料中找到運營的工作思路。
問題解析
運營工作內容很多,比如:
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寫宣傳文案→內容運營 -
選商品組合→商品運營 -
上優惠活動→活動運營 -
上個推廣H5→產品運營 -
發使用者優惠券→使用者運營
因此,監控的資料指標非常多:
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發宣傳文案→ 內容播放量/完播量/轉評贊數量/連結點選數 -
選商品組合→ 商品動銷率/銷售額/庫存數/售罄率 -
上優惠活動→ 活動參與人數/達標人數/領獎人數 -
上個推廣H5→頁面點選量/轉發數量/完成率/活動參與率 -
發使用者優惠券→ 領券人數/核銷人數/使用者活躍率/留存率
太多資料,很容易讓人失去重點。並且,這些資料之間相互牽扯:一個活動效果不好,可能是因為宣傳H5的點選太少,文案引流不足,商品選擇不合適……
所以,做運營資料分析時,必須清晰主線任務,以某個主要工作牽頭,把其他資料串起來,才容易從資料中找出解決問題的思路。而經典的主線任務,有內容、商品、使用者三類
主線任務:內容運營
內容運營做主線任務時,將手頭的媒體資源(公眾號/影片號/小程式/抖音號……)作為自己的傳播陣地
1、沒有任務時,多漲粉,提升閱讀/播放,養號
2、有品牌宣傳任務時,重點考核播放量/轉化人數
3、有帶貨任務時,重點考核帶貨連結轉化率
因此在做內容運營分析時,得區分清楚:
1、發文目標是:漲粉/漲閱讀/帶貨
2、文章本身:選題/長度/創作風格
3、文章的CTA(Call to Action):獎勵/優惠
如下圖所示:

這樣在分析效果時,先區分型別,漲粉/漲閱讀量的內容往往不需要依賴別的部門配合,自己就可以做,所以單獨看怎樣做效果好,完全可以像娛樂自媒體一樣蹭熱點,博眼球。
但是帶貨/轉化類的,一定會受其他部門的影響,此時可以對比:
1、不同商品受歡迎程度
2、不同獎勵力度吸引力大小
3、不同操作複雜度下使用者參與

分析以後,可以向其他部門輸出建議。不管是商品運營、使用者運營、活動運營,都需要內容作為推廣手段,內容閱讀/轉化效果分析,可以直接提醒他們:你們的選品/活動策劃,似乎沒那麼好,注意調整!
主線任務:商品運營
商品運營中,一般會將:銷量、毛利、庫存週轉率作為主要考核指標。但是,商品的銷售結果,受到宣傳,推廣,活動,使用者領券等多因素影響。
所以,當商品運營做主線任務時,一定要清醒:商品達成預設目標才是關鍵,發券、宣傳只是助力,不能干擾商品定位。
1、定位是爆款產品,銷量就得爆
2、定位是利潤商品,不能打折換量,必須保住毛利
3、定位是走量商品,連帶率才是關鍵,自己單獨賣的多,沒用!
因此做商品運營分析時,可以:
1、清晰商品本身定位:爆款、走量款、利潤款
2、參照同類型,同價格帶的銷售走勢,繪製銷售預期曲線
3、根據銷售預期曲線,區分上市、熱銷、退市階段
4、記錄商品參與活動情況,觀察不同活動力度下走勢差異
如下圖所示

這樣在分析效果時,先區分問題發生在上市/熱銷/退市哪個階段,再看是否受到活動/促銷/推廣的干擾,常見的問題組合:
1、上市期沒有安排活動支援,增長未達預期
2、上市期參與活動過多,強拉銷量導致過度補貨
3、為了吸引使用者,把利潤款過度打折,毛利失控
4、只拿爆款吸引使用者,不做交叉銷售,其他款賣不動
5、選款不行,商品吸引力差,導致其他運營小組只能猛發券

使用者運營場景
使用者運營中,一般會將:拉新數量,活躍使用者數量,轉化率,VIP新增數量等作為主要考核指標。使用者運營是最複雜的場景,因為和廣告投放、宣傳內容、促銷活動等多個因素有關係,最容易各種糾纏不清。
因此,分析使用者情況,一定要先把使用者情況分清楚
1、新使用者/老使用者
2、新使用者來自哪些推廣渠道
3、新使用者活動轉化/自然轉化
4、老使用者自然登入/推送拉回
5、老使用者區分高中低消費層級
6、老使用者是否使用VIP權益
如下圖所示

梳理清楚後,當用戶轉化出現問題,先看使用者問題來自新使用者/老使用者,如果是新使用者問題更大,則排查廣告推廣效率。如果是老使用者問題大,先看是否活躍率就有問題,判斷是否需要做大面積召回,再看是高中低哪個層級的問題,結合消費需求思考對策。
這裡有一些隱藏問題要注意:
1、老使用者轉化差,是因為某批次新使用者質量差導致的遺留問題
2、新使用者補貼太多,導致其中“薅羊毛”比例高,成為老使用者後繼續薅
3、過度依賴活動,新老使用者中補貼比例都很大,離了補貼都過不了
4、過度依賴投放,老使用者自然登入低,推廣費居高不下
本質上看,這些都是過度依賴打折發券的後遺症,對運營來說,短期燒錢做增長 VS 提升產品力做長線留存,是個很經典的話題,當然需要先對內容、商品、使用者情況打好標籤,做好基礎的分析和歸因,才好處理更負責的問題。