深入了解网站运营数据分析流程：从采集到分析，打造高效数据驱动运营策略

二、精细化分析,制定用户分层策略

用户分层策略是通过对不同级别的用户群进行特定的运营策略的定性调研,进而将用户分层做到一定的规模,以便制定针对性的运营策略。

用户分层方法论(Avuitor visitors)主要是利用开源的节流数据对每个层级的用户进行划分,制定一个对不同层级的用户层级的用户使用。

对数据进行监控,针对数据指标进行深入分析,包括数据分析方向、数据类型、数据的分析目的、数据指标的分析类型、数据获取方式等。同时针对数据分析的定性数据与定量数据进行分析。

以下四点是针对所有数据类型与数据分析目的进行分析:

1、针对不同行业,面向不同群体的用户群,使用不同的数据分析方法。

2、关于不同行业的用户分层,采取不同的策略。

3、针对不同层次的用户,使用不同的数据分析策略。

五、数据分析,制定数据分析模型

数据分析模型主要是为了通过数据分析来指导自身运营策略的制定,能够确定运营策略的精准度。

其核心是:根据数据分析的核心逻辑,提供用户数据、数据和运营数据的基础框架,依据用户数据的特性,提供用户数据模型,以及与后续运营手段的结合,给出用户数据模型,让数据模型能够与数据运营结合,让数据分析更加智能化。

数据模型主要是围绕用户进行的业务分析,提供与运营工作相匹配的数据分析模型。

比如:针对用户运营,可以采用用户生命周期模型,在用户成长的每一个阶段,设计相应的用户生命周期模型,分析并制定运营策略,主要涉及用户需求洞察、用户数据挖掘、用户运营策略、用户运营漏斗等。

分析过程中,需要基于一定的数据分析模型,找到潜在用户和潜在用户的特征,以此提高用户的留存率,延长用户的生命周期。

在制定用户生命周期模型时,需注意:

1、通常周期越短,价值越高,周期越短,但一定是健康的。

2、对于特定情况下的用户,其价值更大,但是周期过长,对其流失也很大,生命周期不健康。

3、由于用户生命周期不同,其价值也是不同的,因此在设计过程中,不仅要关注用户生命周期的价值,同时还要关注用户生命周期的整体价值。