数据运营要重视以下指标，更要避开这些坑思维导图

创业起始，重视早期数据

我们经常会遇到这样的问题，第一款产品马上要上线了，技术人员可能还不齐，这个时候能满足系统上线就已经相当不错了。如果还要求相应的数据，那要求太高了。

所以在这个阶段，一开始我们就有数据意识，那么对公司后续的发展是非常有利的。因为早期的数据往往决定到你后面很长一段时间的数据基准。早期的很多数据都来自周围的亲戚朋友，他们都愿意去尝试一下。错过了这拨人，后面改进的机会就比较少。我个人建议在这个阶段一定要把数据准备好，也不需要太过于复杂，开发工程师只需要一些简单的工作，就可以把这些东西做好。

数据运营，就是利用常见的工具，通过一定的分析方法，得到数据结论，去满足我们的要求。那么，除了统计表，还有哪些工具？

转化漏斗，也就是关键转化路径分析，可以发现问题。举个例子，大特保的注册页面路径转化漏斗。用户从首页过来，先访问了首页，又点击了注册页，注册页上有一个输入手机，获取验证码环节，最终到达注册成功页。这样一个简单的关键路径漏斗分析就可以观察起始阶段相关数据。

再举个例子，看看验证码环节，转化漏斗起到了多么大的作用。初始阶段，注册用户量在上升，很多人不会怀疑有问题。但是我们发现用户注册路径漏斗异常，在排除短信到达率问题后，追查原因发现有人利用漏洞恶意地刷验证码。最多的时候，一天被刷了七千多，但是第二天就发现了问题，并快速地把接口屏蔽了。由此可以看出数据运营是多么重要。

热力图，是一个很好的工具。我们的用户到达页面之后，主要的时间点、焦点聚集在哪个环节，感兴趣的频道、模块是哪些，也是通过热力图发现的。这个对产品的迭代来说是非常直观的参数。

但是需要注意的是，点击率高的不一定就是本身的魅力，位置区域、图片、标题、内容、活动都会造成相应干扰。

跳出率和退出率的分析。我找了一个与滴滴合作的案例。这次活动的图包括活动说明有三四屏左右。我们怎么判断这些图的效果呢？初期只能通过经验来做，我们当时准备了三四套方案，上线是从凌晨开始切换的，所以我们从凌晨开始，就把当时精心挑选的三四套方案，做了一个很好的测试，就看它的跳出率跟退出率，到底是哪些环节会影响到我们的核心要点。

跳出率（浏览单页即退出的次数／访问次数），可以衡量用户落地页的质量，或者是对用户的吸引程度。如果跳出率高，用户来了之后马上走，很多是广告误点的情况，那说明渠道导流不精准，或是内容不够吸引人。

另外一个退出率（从该页面退出的页面访问数／进入该页面的访问数），不能用来分析网站所有的页面，只能用来分析特定流程中的某些 页面能不能满足用户的需求。

最后是快速迭代。在有限时间内，大批量流量同时进入，需要提前准备多套方案，密切关注数据变化，用最短时间完成流量测试(半夜)，保证整体最优。前提是技术系统不能掉链子，以及提前准备各种突发情况。

过渡阶段，在数据里找思路

早期可以通过用户画像，判断自己的用户到底是哪个类型的用户？这是用户画像的相应的步骤，群体定量分析－个体定性描述－数据产品应用。我有一定的人群了，通过对群体不同纬度、不同指标的划分，然后有了一些定性的描述和相应的用户标签，这些标签可以作为要点应用到相关的产品里。

其次是运营转化率。到了过渡阶段，如果有一定的量，注册用户肯定不再是原来的指标，我肯定希望把用户从活动参与过渡到付费用户，从低价的薅羊毛转化成高价的用户。怎么让用户参与进来？并且让他们有付费的意愿，这个时候通过转化率的设置，可以发现哪些路径是最佳模式。我们通过微信内容的推广方式去做呢？还是通过直接这种产品列表，还是通过简单、低价，比较粗暴的方式来做？

各个网站上都遍布薅羊毛用户，其实这类人群有一个非常好的转化。比如当时我们做了一个亲民出行的活动，除了常规投放，当时还配合数据，找到薅羊毛相应的点上来，去导流了一下。我们测了一下相应的指标，发现这类人群的转化率非常之高，比我们自己微信的渠道转化率还高。

因为薅羊毛用户有一个担心，我领了你这个免费的之后，我再买高价的还有没有价值？所以我们当时做了一个明显的设置，保证用户买这个高价险，也同时送你七天的，类似这种活动，我们发现这个转化率比原来又提高了，是接近一倍的。换句话说，每个人群都有它的特点，有它的标签，怎么去利用它？

另外，优惠券、积分等常规运营也有大文章。过渡阶段我们想大力做正品的转化，所以通过很小的优惠措施吸引用户转变。我们发现，在优惠券的指标上，往下跳的概率特别低。

通过AB测试，我们发现有一些专业术语隐藏之后，特别有利于用户快速的下单，为什么呢？因为很多小白用户对专业术语并不了解，甚至连保额、保费都想半天，这需要一个转化。所以，在下单流程上，我们一方面隐藏了一些专业术语，另一方面设置了免登录购买环节。

产品迭代上，也在下单流程做了优化。像首页，改版的目标就是减少跳出率，次目标是增加停留时间。在这个环节，我们一年多的时间做了五次大的改版，围绕的要点就是认知、信任、好的保险产品，再加上体验（UI和视觉），新用户的跳出率降低了60%。

另外一块是保险产品的迭代。除了数据本身之外，我们也引用了一些客服调研，对整个保险产品的迭代起到了很大的作用。我们5月份推的一个产品，基本产品形态已优化到了3.0版本，目前为止经历7次改版,从标题、图片、内容文案及布局等都进行了大的优化。

我们刚刚进入这个阶段，也碰到一些情况，比如数据的需求一下子膨胀了，这个时候怎么去调整，怎么去解决呢？

我的建议是，需要配备一些比较专业、比较优秀的数据团队或者数据人员来做相应的事情。这个阶段如果有人、有钱，而且前面两个阶段的数据验证有用，那么对运营、节约成本、定位及对发现机会都有比较大的帮助。在这个阶段，就应该去考虑相应的人员。

但这里面有挺多坑。数据人员特别贵，首先是人才坑。如果你一个月花了50K、60K相应的人员来做了一堆报表出来后没有用，这个时候怎么办？所以你要衡量，所有的数据分析都是有目标的，你要给它确定目标。

还有工具坑，刚刚说了需求膨胀了，分析师，统计、运营各方面的人，都会向你要相应的数据需求。这个时候需要开发很多数据工具，以满足不同人的要求。但你怎么去衡量它的成本呢？你的目标是把数据用起来，而不是去搭一堆数据工具，这个时候怎么去平衡这个需求。

另外，准确性永远是个坑。上线了几套数据系统之后，会发现各个纬度的数据永远对不起来。怎么办？所以这个时候就要想清楚，我们的数据系统，它的指标定义可能是不一样的，它的统计纬度，统计范畴都是不一样的。这个时候你要了解的是各个系统之间数据差异在哪里？你不能走的弯路是让它把各个数据系统严格的对应起来，你只能减少相关的误差，并且理解各个数据系统至今的差异。